from pyecharts.globals import SymbolType, WarningType什么意思

时间: 2024-05-22 12:15:54 浏览: 267
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解决pyecharts运行后产生的html文件用浏览器打开空白

`pyecharts.globals`是Pyecharts的全局变量模块，其中包含了一些常用的全局变量。`SymbolType`是一个枚举类，表示图表中的标记类型，包括圆形、矩形、三角形等等。`WarningType`也是一个枚举类，表示Pyecharts中的警告类型，包括数据类型不匹配、缺少数据等等。
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pyecharts 地理图表之地理坐标系.docx

from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType 3. **创建基本地理坐标系图表**： 下面是一个简单的示例，展示如何创建一个基本的地理坐标系图表： python from pyecharts import options as ...
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from pyecharts.globals import CurrentConfig # 换成你你放pyecharts-assets-master/assets/的路径 CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/' 之后打开pyecharts图表，再也不用...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts.globals import SymbolType from pyecharts.commons.utils import JsCode 解释这段代码

from pyecharts.globals import SymbolType 的意思是从 Pyecharts 库中的 globals 模块中导入 SymbolType 类。SymbolType 是一个枚举类，用于指定图表中的符号类型，如圆形、方形等。 from pyecharts.commons....

from pyecharts.charts import Geo from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import GeoType

这段代码是导入 pyecharts 库中的 Geo、opts 和 GeoType 模块，用于绘制地理信息图表。Geo 模块是 pyecharts 中专门用于绘制地理信息图表的模块，opts 模块包含了 pyecharts 中常用的图表配置项，而 GeoType 枚举类...

mport requests from lxml import etree import csv import time import pyecharts from pyecharts import options as opts from pyecharts.options import * #导入的是一个模块中的所有类 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.globals import ThemeType from bs4 import BeautifulSoup from selenium.webdriver import Chrome

这段代码导入了以下模块： ... ... - csv：用于读写 CSV 文件。...- pyecharts：一个基于 Python 的数据可视化库。 - Bar：用于生成柱状图。 - ThemeType：用于设置图表主题。 - Chrome：用于操作 Chrome 浏览器。

解释代码：from pyecharts.charts import Map from pyecharts.charts import Line from snapshot_selenium import snapshot from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType

这段代码的含义是从 pyecharts 库中导入地图和折线图的类，以及从 snapshot_selenium 库中导入截图功能，同时还导入全局配置和笔记本类型。它的作用是为了进行数据可视化，使用这些类来创建各种不同的图表类型。同时...

import os from flask import Flask, render_template, request from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from pyecharts.charts import WordCloud, Pie from pyecharts.globals import ChartType from snapshot_selenium import snapshot as driver from dao.init import get_mysql_config from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo

这是一段使用 Flask 框架、SQLAlchemy 数据库操作库以及 pyecharts 数据可视化库的 Python 代码。其中，Flask 用于搭建 Web 应用程序，SQLAlchemy 用于操作 MySQL 数据库，pyecharts 用于生成数据可视化图表。 具体...

from flask import Flask, render_template, request from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.globals import ChartType

这是一个Flask项目，需要用到Flask框架、SQLAlchemy库和pyecharts库。其中，Flask框架是用于搭建web应用程序的框架，SQLAlchemy库是用于处理数据库的ORM框架，pyecharts库是用于生成图表的库。 这段代码中，导入了...

from pyecharts.globals import ThemeType是什么意思

from pyecharts.globals import ThemeType 表示从 pyecharts.globals 模块中导入 ThemeType。ThemeType 是一个枚举类型，用于指定图表的主题样式。在 Pyecharts 中，可以通过设置主题样式来改变图表的颜色、...

from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType from pyecharts import options as opts #引入配置项入口 geo = ( Geo() .add_schema(maptype="china") .add("", [("广州", 100)] ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo地图示例"), ) ) geo.render("测试.html") geo.render_notebook()

这段代码使用了 Pyecharts 库来生成一个 Geo 地图示例。首先从库中引入所需的模块，然后创建一个 Geo 实例。在此实例中，我们设置地图类型为中国，添加了一个数据点（广州，100），并设置了一些全局和系列选项来调整...

import jieba from collections import Counter from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts.globals import SymbolType import collections fp = open('词云图.txt','r',encoding='utf-8') text = fp.read().strip().replace('\n','').replace(' ','') cut_words = list(jieba.cut(text)) stopwords = [line.strip() for line in open('/home/bit/sgdata/停用词.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] result = [] for cut_word in cut_words: if cut_word not in stopwords: result.append(cut_word) data = collections.Counter(result) data = data.most_common(300)#词频前300 data word_cloud=( WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='890px',height='800px',theme=ThemeType.LIGHT)) .add( '词云图', data, word_size_range=[10,200],#字体的大小从10到200 mask_image='/home/bit/sgdata/yezi.jpg', #shape='circle', textstyle_opts=opts.TextStyleOpts( font_family='STCAIYUN.TTF'#字体样式 ) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title='词云图', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23), pos_left='5%' ) ) .render('/home/bit/sgdata/wordcloud.html') )在这份代码上加一个可以保存有效词云的代码

你可以在代码最后添加以下代码来保存词云图： python word_cloud.render('有效词云图.html') 这会将词云图保存为一个名为“有效词云图.html”的文件。你可以根据需要更改文件名和路径。

from pyecharts.charts import Line from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.charts import Grid from pyecharts import options as opts # 柱状图 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts bar=Bar() bar.add_xaxis(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"]) bar.add_yaxis("商家A",[120,56,28,98,129,28,107]) bar.add_yaxis("商家B",[60,140,153,145,160,70,54]) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商家A和商家B销售情况柱状图")) bar.render() # 折线图 from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType,RenderType x_data=['1月','2月','3月','4月','5月','6月'] y_data1=[2,4.9,7,23.2,25.6,76.7] y_data2=[2.6,5.9,9,26.4,28.7,70.7] y_data3=[2,2.2,3.3,4.5,6.3,10.2] line=( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis('蒸发量',y_data1) .add_yaxis('降水量',y_data2) .add_yaxis('平均温度',y_data3) ) line.render("zhexiantu.html") # 饼图 from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts Faker.choose() Faker.values() list(zip(Faker.choose(),Faker.values())) pie=( Pie() .add('',[list(x) for x in zip(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],[120,56,28,98,129,28,107])],center=[450,300],radius=[0,100]) ) pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='销售情况饼图',subtitle='商家A')) pie.render() # 多图布局 grid=( Grid() .add(bar,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="70%")) .add(line,grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="70%")) .add(pie,grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="80%")) ) grid.render("2102010216-刘云龙.html")换成matplotlib和pandas

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 柱状图 df_bar = pd.DataFrame({ '商品': ["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"], '商家A': [120,56,28,98,129,28,107], '商家B': [60,...

from flask import Flask, render_template, request from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.globals import ChartType from dao.init import get_mysql_config from salary_pie import generate_salary_pie from word_cloud import generate_word_cloud from geo_chart import generate_geo_chart app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False config = get_mysql_config() app.config[ 'SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = f"mysql+pymysql://{config['user']}:{config['password']}@{config['host']}:{config['port']}/{config['database']}" db = SQLAlchemy(app)

首先，我们导入 Flask、render_template、request 和 SQLAlchemy 模块，以及 pyecharts 库的一些组件。然后，我们从 dao.init 模块中调用 get_mysql_config 函数来获取 MySQL 数据库的配置信息，并将其保存到 app....

from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts.globals import SymbolType,ThemeType from IPython.display import IFrame data4 = data[['户型']].value_counts() # 查看售卖房屋频率较高的小区 c = ( WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='600px')) .add(data['户型'], [list(z) for z in zip(data4.index.tolist(), data4.values.tolist())], word_size_range=[20, 80]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='出售房屋数量的各小区')) ) c.render('D:/爬虫/二手房/广州二手房户型数量的词云图.html') c.render_notebook() print(list(z) for z in zip(data4.index.tolist(), data4.values.tolist())) print('D:/爬虫/二手房/广州二手房户型数量的词云图.html') IFrame("D:/爬虫/二手房/广州二手房户型数量的词云图.html", width=1200, height=1200)使用此代码画词云图，为什么在页面中除了标题其他都不显示，怎么改正

from pyecharts.globals import SymbolType # 设置主题和字体 c = ( WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='600px', theme=ThemeType.ROMANTIC)) .add(data['户型'], [list(z) for z in zip...

from jinja2 import Environment,FileSystemLoader from django.shortcuts import HttpResponse from pyecharts.globals import CurrentConfig from pyecharts import options as op from pyecharts.charts import Bar CurrentConfig.GLOBAL_ENV=Environment(loader=FileSystemLoader("./templates")) def index(request): c=( Bar() .add_xaxis(['衬衫','羊毛衫','雪纺衫','裤子','高跟鞋','袜子']) .add_yaxis('商家A',[5,20,36,10,75,90]) .add_yaxis('商家B',[15,25,16,55,48,8]) .set_global_opts(title_opts=op.TitleOpts(title='打压图',subtitle='我是tx'), yaxis_opts=op.AxisOpts(name='销售额(万元)', name_location='center', name_gap=30)) ) return HttpResponse(c.render_embed())

from pyecharts.globals import CurrentConfig from pyecharts import options as op from pyecharts.charts import Bar CurrentConfig.GLOBAL_ENV=Environment(loader=FileSystemLoader("./templates")) def ...

解释这段代码import pyecharts pyecharts.globals._WarningControl.ShowWarning = False import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line import pandas as pd pf = pd.read_csv("global_data.csv",error_bad_lines=False) y = pf['票房'].value_counts().index.tolist() x = pf['国家'].value_counts().index.tolist() line = ( Line() .add_xaxis(x[0:6]) .add_yaxis("", y[0:6]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="票房排名")) ) line.render_notebook()

这段代码的作用是利用 pyecharts 库绘制一个票房排名前六的国家的折线图，并将其嵌入到 Jupyter Notebook 中展示。具体实现过程如下： 1. 首先，将 pyecharts 库中的 _WarningControl.ShowWarning 设置为 False，...

ModuleNotFoundError: No module named 'pyecharts.globals'

可以使用以下语句导入该模块：from pyecharts import globals。 4. 如果以上方法都无效，可能是因为你的环境中存在其他冲突的库或者版本问题。可以尝试在一个干净的虚拟环境中重新安装和运行你的代码。 希望以上...

module 'pyecharts.globals' has no attribute 'LabelOpts'

这个错误通常出现在使用 pyecharts 绘制图表时，可能是因为 pyecharts 版本过低或者缺少必要的依赖库。建议您按照以下步骤进行排查和解决： 1. 确认您的 pyecharts 版本是否是最新的，可以通过 pip install -U ...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.commons.utils import JsCode from pyecharts.globals import ThemeType list2 = [ {"value": 12, "percent": 12 / (12 + 3)}, {"value": 23, "percent": 23 / (23 + 21)}, {"value": 33, "percent": 33 / (33 + 5)}, {"value": 3, "percent": 3 / (3 + 52)}, {"value": 33, "percent": 33 / (33 + 43)}, ] list3 = [ {"value": 3, "percent": 3 / (12 + 3)}, {"value": 21, "percent": 21 / (23 + 21)}, {"value": 5, "percent": 5 / (33 + 5)}, {"value": 52, "percent": 52 / (3 + 52)}, {"value": 43, "percent": 43 / (33 + 43)}, ] c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis([1, 2, 3, 4, 5]) .add_yaxis("product1", list2, stack="stack1", category_gap="50%") .add_yaxis("product2", list3, stack="stack1", category_gap="50%") .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts( position="right", formatter=JsCode( "function(x){return Number(x.data.percent * 100).toFixed() + '%';}" ), ) ) .render("stack_bar_percent.html") )这个代码执行了没反应

这段代码给出了一个绘制堆叠柱状图并显示百分比标签的示例，但是在执行这段代码时，它只会生成一个HTML文件(stack_bar_percent.html)，并不会显示任何输出...你还需要确保已经安装了pyecharts和pandas等必要的依赖库。

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