优化这段代码 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar import pyecharts.charts as pyec import numpy as np hist,bin_edges = np.histogram(df['电影评分'], bins = 13) bar = ( Bar() .add_xaxis([str(x) for x in bin_edges[:-1]]) .add_yaxis("评分分布", [float(x) for x in hist], category_gap = 5) .set_global_opts( title_opts = opts.TitleOpts(title = '豆瓣电影TOP250-电影评分分布-直方图', pos_left = "center"), legend_opts = opts.LegendOpts(is_show = False) ) ) bar.render_notebook()
时间: 2023-06-19 09:07:07 浏览: 155
这段代码已经很简洁,但是可以继续优化。可以考虑使用链式调用代替多行函数调用,使代码更简洁易读。
另外,可以将数据处理部分和可视化部分分离,提高代码的可复用性。可以将数据处理部分封装成一个函数,并将数据处理结果作为参数传递给可视化函数。
优化后的代码如下:
```python
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.charts as pyec
import numpy as np
def get_data(df):
hist, bin_edges = np.histogram(df['电影评分'], bins=13)
x_data = [str(x) for x in bin_edges[:-1]]
y_data = [float(x) for x in hist]
return x_data, y_data
def plot_bar(x_data, y_data):
bar = (
Bar()
.add_xaxis(x_data)
.add_yaxis("评分分布", y_data, category_gap=5)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='豆瓣电影TOP250-电影评分分布-直方图', pos_left="center"),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)
)
)
return bar.render_notebook()
x_data, y_data = get_data(df)
plot_bar(x_data, y_data)
```
使用链式调用和分离数据处理和可视化部分,使代码更加简洁易读,同时也提高了代码的可复用性。