from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.commons.utils import JsCode js_code_formatter_01=""" function(param){ return Number(param.value).toFixed(2); } """ show_data1=marry_data.loc["全国合计"] x_axis_data=pd.Series(show_data1.index).apply(lambda x:x[:-1]).values.tolist() #保留2位的方法（1） y_axis_data=show_data1.apply(lambda x:round(x,2)).values.tolist() y_axis_data=show_data1.values.tolist() c = ( Bar( init_opts=opts.InitOpts( width="1000px",height="400px",theme="dark" ) ) #创建柱状图对象，可设置背景，大小等基础属性 .add_xaxis(x_axis_data) #Faker.choose()生成随机的文字标签，Faker.values()则是生成随机的数字,position调整位置,rotate调整文字方向 # .add_yaxis("全国数据分布", y_axis_data ,label_opts=opts.LabelOpts(position="inside",rotate=90,color="yellow",font_size=12,font_weight="blod",formatter=JsCode(js_code_formatter_01))) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国结婚登记数量", subtitle="万对"),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right") ,visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=show_data1.max(),min_=show_data1.min(),range_color=['#3867d6','#45aaf2','#0fb9b1','#26de81','#fed330','#fa8231','#eb3b5a']) , markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(name="平均值",type_="average"), opts.MarkLineItem(name="最小值",type_="min")]) ) #visualmap是设置颜色映射，即可调整颜色 #legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right")可以调整图例的位置，不仅可用left,right等 还可用数字如 20%代表距左边图形20%的位置 #notebook中可用c.render_notebook()方法 用前先要把pyechar中的render删除 c.render_notebook()这段代码报错，请帮我修改

根据您提供的代码，报错可能是由于缺少必要的库文件或者变量名错误所致。请您检查以下几点：

1. 检查您是否已正确导入 pyecharts、pandas、numpy 库文件。
2. 检查您的数据变量 marry_data 是否已正确定义。
3. 检查您的代码中是否有语法错误或拼写错误。

此外，您提到代码报错，请将报错信息提供给我，以便我更好地帮助您解决问题。

相关问题

c = ( Bar() #创建柱状图对象 .add_xaxis(x_axis_data) #Faker.choose()生成随机的文字标签，Faker.values()则是生成随机的数字,position调整位置,rotate调整文字方向 # .add_yaxis("全国数据分布", y_axis_data,label_opts=opts.LabelOpts(position="inside",rotate=90,color="yellow",font_size=12,font_weight="blod",formatter=JsCode(js_code_formatter_01))) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国结婚登记数量", subtitle="万对"),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right") ,visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max=show_data1.max(),min=show_data1.min(),range_color=['#3867d6','#45aaf2','#0fb9b1','#26de81','#fed330','#fa8231','#eb3b5a'])) )这段代码哪有问题，如何改

这段代码的格式看起来有些混乱，建议进行格式化以便更好地阅读和修改。不过从代码内容来看，可能需要进行如下修改：

1. 需要导入相关的模块，例如Bar、opts等。可以使用以下语句进行导入：

   from pyecharts.charts import Bar
   from pyecharts import options as opts
   from pyecharts.commons.utils import JsCode

2. 可能需要定义x_axis_data和y_axis_data的值，以便正确显示数据。可以使用以下语句进行定义：

   x_axis_data = ["标签1", "标签2", "标签3", "标签4", "标签5"]
   y_axis_data = [10, 20, 30, 40, 50]

3. 在设置全局选项时，需要将多个选项放在一起设置，可以使用以下语句进行设置：

   .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国结婚登记数量", subtitle="万对"),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right"),
                     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max=show_data1.max(),min=show_data1.min(),range_color=['#3867d6','#45aaf2','#0fb9b1','#26de81','#fed330','#fa8231','#eb3b5a']))

4. 如果需要调整文字标签的位置和方向，可以使用以下语句进行设置：

   label_opts=opts.LabelOpts(position="inside",rotate=90,color="yellow",font_size=12,font_weight="bold",formatter=JsCode(js_code_formatter_01))

最终的修改代码如下所示：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.commons.utils import JsCode

# 定义x_axis_data和y_axis_data的值
x_axis_data = ["标签1", "标签2", "标签3", "标签4", "标签5"]
y_axis_data = [10, 20, 30, 40, 50]

# 创建柱状图对象
c = (
    Bar()
    .add_xaxis(x_axis_data)
    .add_yaxis("全国数据分布", y_axis_data, label_opts=opts.LabelOpts(position="inside",rotate=90,color="yellow",font_size=12,font_weight="bold",formatter=JsCode(js_code_formatter_01)))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国结婚登记数量", subtitle="万对"),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right"),
                     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max=y_axis_data.max(),min=y_axis_data.min(),range_color=['#3867d6','#45aaf2','#0fb9b1','#26de81','#fed330','#fa8231','#eb3b5a']))
)

pyecharts中page

pyecharts中的`Page`是用于创建多个图表并在一个页面中展示的类。它可以让你轻松地创建一个包含多个图表的大型可视化仪表板。

使用`Page`类，你可以创建多个图表对象，并将它们添加到一个列表中，然后将该列表传递给`Page`类的构造函数。`Page`类将自动创建一个包含所有图表的HTML页面。

示例代码：

from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.commons.utils import JsCode
from pyecharts.components import Table
from pyecharts.options import ComponentTitleOpts

# 创建多个图表对象
bar = Bar()
line = Line()
pie = Pie()

# 添加数据
bar.add_xaxis(Faker.choose())
bar.add_yaxis("A", Faker.values())
line.add_xaxis(Faker.choose())
line.add_yaxis("B", Faker.values())
pie.add("", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())])

# 设置全局配置
opts_1 = opts.GlobalOpts(theme=ThemeType.CHALK)
opts_2 = opts.GlobalOpts(theme=ThemeType.WALDEN)
opts_3 = opts.GlobalOpts(theme=ThemeType.LIGHT)

# 创建页面对象，将图表添加到列表中
page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
page.add(bar, line, pie)
page.add(bar, line, pie, layout=Page.SimplePageLayout)
page.add(bar, line, pie, layout=Page.ScrollPageLayout)
page.add(bar, line, pie, layout=Page.MultiplePageLayout)

# 渲染HTML页面
page.render("multi_chart.html")

在上面的示例中，我们首先创建了三个图表对象，分别是柱状图、折线图和饼图。然后，我们向这些图表对象添加了一些数据。

接下来，我们创建了三个全局配置选项，分别用于不同的主题设置。然后，我们创建了一个`Page`对象，并将三个图表对象添加到了它的构造函数中。

最后，我们使用`render`方法将页面渲染为HTML文件。在生成的HTML文件中，我们可以看到一个包含三个图表的页面。如果我们在`Page`构造函数中使用不同的布局选项，我们可以得到不同的页面布局效果。