legend_opts=opts.LegendOpts(selected_map=)

时间: 2023-06-19 15:10:39 浏览: 402
DOCX

Tomcat 安全配置与性能优化

在这段代码中，LegendOpts 是用来配置图例的参数类。其中，selected_map 参数可以用来设置默认选中的图例项。具体来说，它是一个字典，键为图例项的名称，值为一个布尔值，表示该图例项是否被选中。例如，如果我们设置 selected_map={'apple': True, 'orange': False}，则默认情况下，苹果图例项会被选中，橙子图例项会被取消选中。如果不需要设置默认选中项，可以将 selected_map 参数省略。
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legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="25%"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}")) ) pie.render_notebook() 3. 自定义饼图颜色 如果默认的颜色方案不符合需求，...

legend_opts=opts.LegendOpts(selected_mode=)

在这个代码中，LegendOpts是Pyecharts库中的一个类，用于配置图例（legend）的相关选项。其中，selected_mode是图例中选中模式的配置项。它有几种可选的取值，分别是： - 'single'：单选模式，即只能选中一个...

temp = data.groupby(['area'])['unit_price'].mean().reset_index() data_pair = [(row['area'], round(row['unit_price']/10000, 1)) for _, row in temp.iterrows()] map_ = (Map(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark')) .add("二手房均价", data_pair, '深圳', is_roam=False) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="深圳各行政区二手房均价"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{b}:{c}万元'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=3, max_=10) ) ) map_.render_notebook()

首先对数据进行了分组并计算每个行政区的二手房均价，然后将结果转换成列表形式，接着使用 echarts 的 Map 组件进行绘制，其中 is_roam 参数设为 False 表示禁止拖拽和缩放地图，visualmap_opts 参数设置了颜色段...

set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='地区景点数量'), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())

其中，title_opts=opts.TitleOpts(title='地区景点数量') 表示设置图表的标题为“地区景点数量”，legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False) 表示设置图例不显示，toolbox_opts=opts.ToolboxOpts() 表示...

from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Map, Scatter from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Grid # 数据准备 x_data = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"] y_data1 = [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320] y_data2 = [50, 60, 70, 80, 90, 100, 110] y_data3 = [200, 300, 400, 500, 600, 700, 800] y_data4 = [400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000] y_data5 = [300, 400, 500, 600, 700, 800, 900] y_data6 = [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700] bar = ( Bar() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis("销量", y_data1) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="日期"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}")) ) line = ( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis("访问量", y_data2, is_smooth=True) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="日期"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name="访问量", splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), ), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}")) ) pie = ( Pie() .pie = Pie("客户性别比例", "好友总人数:350", title_pos="center") .pie.use_theme("dark") .pie.add('', attr, value, is_label_show=True, is_legend_show=True, legend_top='bottom') ) map_data = [("广东", 104), ("湖南", 71), ("北京", 50), ("上海", 50)] map = ( Map() .add("销量", map_data, "china") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), ) ) custom = "" grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="5%", pos_top="5%", width="30%", height="40%")) .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="5%", pos_top="5%", width="30%", height="40%")) .add(pie, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="35%", pos_top="10%", width="30%", height="80%")) .add(map, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="5%", pos_bottom="5%", width="30%", height="40%")) .add_js_funcs(custom) ) grid.render("123.html") 为什么pie和map图位置都在网页最中间

is_legend_show=True, legend_top="bottom", ) ) map_data = [("广东", 104), ("湖南", 71), ("北京", 50), ("上海", 50)] map = ( Map() .add("销量", map_data, "china") .set_series_opts(label_opts=opts...

def create_map(df): # 绘制地图 value = [i for i in df['line']] attr = [i for i in df['city']] geo = ( Geo() .add_schema(maptype="china", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111")) .add("", [list(z) for z in zip(attr, value)], type_=ChartType.EFFECT_SCATTER, color="white") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="已开通地铁城市分布情况", pos_top="0", pos_left="center", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff")), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0, max_=25, textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff")), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), ) ) geo.render("已开通地铁城市分布情况.html")

具体来说，代码中使用了 pyecharts 的 Geo 类来绘制地图，通过 add_schema 方法来指定地图类型和样式，然后使用 add 方法来添加城市名称和地铁线路数的数据点，最后通过 set_global_opts 方法来设置全局的图表参数，...

import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Radar import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("C:/Users/aptx0/Desktop/PF/TEXT/ZJ.xlsx") # 获取系统标签 hero = df['系统'] # 获取分数数据 scores = df[['等保分数', '供应链分数', '关基分数', '数据分数', '双新分数', '业务分数', '终端分数']].values.tolist() # 创建雷达图对象 radar = Radar() # 设置雷达图的指标 radar.add_schema( schema=[ opts.RadarIndicatorItem(name="等保分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="供应链分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="关基分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="数据分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="双新分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="业务分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="终端分数"), ] ) # 添加每个系统的数据 for i in range(len(hero)): radar.add( series_name=hero[i], data=[scores[i]], linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="4992ff"), ) # 设置图表样式 radar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) radar.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Radar-多例模式"), legend_opts=opts.LegendOpts(), ) # 渲染图表 radar.render("basic_radar_chart.html") # 设置单例模式 radar.set_global_opts( legend_opts=opts.LegendOpts(selected_mode="single"), title_opts=opts.TitleOpts(title="Radar-单例模式"), ) # 渲染图表 radar.render("radar_selected_mode.html")

这段代码是用来生成雷达图的。首先，它使用pandas库读取了一个Excel文件，然后获取了系统标签和分数数据。接着，创建了一个雷达图对象，并设置了雷达图的指标。然后，使用一个循环将每个系统的数据添加到雷达图中。...

bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px",height='600px')) .add_xaxis(x_axis) .add_yaxis('词频',y_axis) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="分词前50"),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) ) bar.render_notebook()

这里的 opts.TitleOpts(title="分词前50") 设置了图表的标题为 "分词前50"，而 opts.LegendOpts(is_show=False) 则隐藏了图例。 5. 最后，使用 render_notebook 方法将图表渲染到 Jupyter Notebook 中。 希望这个...

python中line.set_global_opts(legend_opts=opts.global_options.LegendOpts(orient="vertical",pos_right=True),是什么意思

具体来说，set_global_opts是一个设置全局配置的方法，legend_opts表示图例的相关属性，opts.global_options.LegendOpts是一个表示图例属性的类，其中orient="vertical"表示图例排列方向为垂直方向，pos_...

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各省市4A-5A景区数量玫瑰图"), legend_opts=opts.LegendOpts( pos_top="5%", pos_left="1%", type_="scroll"),

- legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="5%", pos_left="1%", type_="scroll"): 设置图例选项，其中pos_top和pos_left分别表示图例顶部和左侧的位置，type_="scroll"表示当图例过长时可以滚动查看。...

idx = 9 def line_base() -> Line: global idx line = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType. WHITE))#init_opts=opts.InitOpts(width="200px", height="500px") .add_xaxis(["{}".format(i) for i in range(idx)]) .add_yaxis( series_name="", y_axis=[randrange(50, 80) for _ in range(idx)], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ) .set_global_opts( #title_opts=opts.TitleOpts(title="动态数据"), #legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="10%"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) idx = idx + 1 return line

这段代码定义了一个函数，函数名为line_base。它的返回值是一个Line类型的对象。global idx表示使用全局变量idx，line为一个元组，其中包含了一个初始化选项，主题为白色。Line类是一个用于绘制折线图的类。

翻译代码：radar.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="自定义标题"), # 修改标题 legend_opts=opts.LegendOpts( # 修改图例 orient="vertical", pos_top="middle", pos_left="right" )

legend_opts=opts.LegendOpts( # Modify the legend orient="vertical", pos_top="middle", pos_left="right" ) ) This code is setting the global options for the radar chart. It modifies the title ...

pie.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="海南省各市感染人数的南丁格尔玫瑰图",pos_left="30%",pos_top="15%"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True), ) pie.set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts( position='inside', rotate=45, formatter="{b}:{c}", font_size=11 ) ) 解析代码的意思

2. legend_opts：全局参数，用于设置图例相关参数，is_show 用于设置是否显示图例，默认为 True。 3. set_series_opts：用于设置系列参数。这里使用了 label_opts 参数，用于设置标签相关参数。position ...

radius=['50%', '70%'], # 圆环图：大环小环的半径大小 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, position='center') ).set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='优衣库产品销售比例'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='right', orient='vertical')

title_opts=opts.TitleOpts(title='优衣库产品销售比例') 设置了图表的标题为 "优衣库产品销售比例"，legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='right', orient='vertical') 设置了图例的位置为右侧，并且垂直排列...

def showBar(): name,dpname,CommentCount=findTotalCommentCount1()#获取柱状图的 xy 坐标的数据 #创建柱状图对象 c = ( Bar() #给 x 轴坐标添加集合数据 .add_xaxis(name) #给 y 轴坐标添加成绩集合数据 .add_yaxis("购买人数",CommentCount) .set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="店铺销量"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="笔记本品牌",axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=30)), datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_='slider',range_start=0,range_end=1200)) ) c.set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) return c

在创建柱状图对象时，使用了 set_global_opts() 函数来设置全局属性，包括 y 轴坐标的名称、x 轴坐标的名称以及 x 轴坐标标签的旋转角度等。同时还设置了 datazoom_opts() 函数来设置数据缩放属性。最后将创建好的...

c = ( HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(width='1080px')) .add_xaxis(df.corr().index.tolist()) .add_yaxis( "相关系数", df.corr().columns.tolist(), data, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"), ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="相关系数热力图", subtitle='数据来源：bestcities.org', pos_left='center'), legend_opts=opts.LegendOpts( is_show=False ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts( opacity=1 ) ), axislabel_opts=opts.LabelOpts( rotate=90, font_size =12 ), interval=0 ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name ='', type_="category", splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts( opacity=1 ) ), axislabel_opts=opts.LabelOpts( font_size =12 ), interval=0 ), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( min_=-1, max_=1, is_calculable=True, pos_left='right', is_show=False ), ) ) c.render_notebook() data = df[['排名', '平均WiFi速度', '联合办公空间的数量', '购买咖啡的平均价格', '出租车平均价格(每公里)', '酒吧2杯啤酒的平均价格', '一居室公寓月均价', '在当地中级餐厅用餐的平均费用', '平均日照时数', 'Tripadvisor上“要去的地方”的数量', '带有#的照片数量']] ## 数据标准化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler model_scaler = MinMaxScaler() data_scaled = model_scaler.fit_transform(data)

主要使用了HeatMap、add_xaxis、add_yaxis、set_global_opts、TitleOpts、LegendOpts、AxisOpts、SplitAreaOpts、LabelOpts、VisualMapOpts等方法来设置图表的各种属性，最后调用c.render_notebook()方法将图表渲染...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Grid, Line from pyecharts.faker import Faker bar = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar")) ) line = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"), ) ) grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%")) .render("grid_vertical.html") )

然后，代码定义了一个柱状图bar，通过add_xaxis方法添加了x轴数据，通过add_yaxis方法添加了两个系列的y轴数据，最后使用set_global_opts方法设置了图表的全局配置。 接着，代码定义了一个折线图line，也是通过add_...

c = ( Map() .add("东北地区", region1.values.tolist(), "china") .add("华北地区", region2.values.tolist(), "china") .add("华东地区", region3.values.tolist(), "china") .add("华南地区", region4.values.tolist(), "china") .add("华中地区", region5.values.tolist(), "china") .add("西北地区", region6.values.tolist(), "china") .add("西南地区", region7.values.tolist(), "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="2022年生态保护与环境治理业各地区企业数量分布", pos_top="top", pos_left="center" ), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( max_=0.4714285714285714, min_=0.014285714285714285, is_show=True, range_color=["lightskyblue", "yellow", "orangered"], is_piecewise=True ), legend_opts=opts.LegendOpts( pos_top="bottom", pos_left="right" ) ) .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts( font_size=6, position="bottom", horizontal_align="center" ) ) ) # 查看图像 c.render_notebook() 上述代码的基础上，如何设置没有数据的省份不显示名字

legend_opts=opts.LegendOpts( pos_top="bottom", pos_left="right" ) ) .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts( font_size=6, position="bottom", horizontal_align="center", is_show=False # ...

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SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化？

SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300
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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。