.set_global_opts( # 设置标题 title_opts=opts.TitleOpts(title="World Map"), # 设置标准显示 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100, is_piecewise=False), )

时间: 2024-02-14 12:17:43 浏览: 63
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JAVA-OPTS参数设置.docx

在这段代码中，`visualmap_opts`是一个参数，用来配置地图上的视觉映射组件（visual map）。在这里，`max_=100`指定了映射的最大值是100，`is_piecewise=False`表示映射是连续的。视觉映射组件可以将数据的大小映射到不同的颜色和大小，从而使数据更加直观和易于理解。`visualmap_opts`是Pyecharts中的一个配置参数，可以通过调用`opts.VisualMapOpts()`来创建。这个参数也可以用在其他类型的图表中。
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for i in range(25): ultraman=tongji(str(i+1996),4) ( # 大小设置 Map() .add( series_name="500强企业数量", data_pair=ultraman, maptype="world", ) tl.add(world,"{}年".format(i+1996)) # 全局配置项 .set_global_opts( # 设置标题 title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图"), # 设置标准显示 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150, is_piecewise=False), ) # 系列配置项 .set_series_opts( # 标签名称显示，默认为True label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, color="blue") ) )

4. 使用set_global_opts()函数设置全局配置项，包括地图标题、视觉映射等。 - title_opts: 标题配置项，这里设置为“世界地图”。 - visualmap_opts: 视觉映射配置项，这里设置最大值为150，不使用分段显示。 5. ...

from pyecharts.charts import Map data=data3.apply(lambda x:tuple(x),axis=1).values.tolist() map_v = (Map() .add(series_name="",data_pair=data, maptype="world",is_map_symbol_show=False) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全球订单销量均值分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130,is_piecewise=True), )) map_v.render_notebook()加上注释

set_global_opts() 用于设置全局选项，title_opts 表示设置标题，visualmap_opts 表示设置视觉映射选项，max_ 表示最大值，is_piecewise 表示是否分段显示。最后使用 render_notebook() 方法将地图渲染到 Jupyter ...

c = Map() c.add("", [list(z) for z in zip(country, v)], "world") c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) c.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="各国从1743-2013年历史平均温度（摄氏度）"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_= 30), ) c.render('世界历史平均气温.html') c.render_notebook()

然后，使用set_series_opts方法设置了标签选项，使用set_global_opts方法设置了标题和视觉映射选项。 最后，您使用render方法将地图渲染为HTML文件，并保存到指定的路径中。如果您想在Jupyter Notebook中直接显示...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import Faker import pandas as pd data = pd.read_csv('film.csv') # 处理数据 data['value'] = data['总票房'].str.replace(',', '').str.replace('$', '').astype(float) / 1000 # 将美元符号和千分号去掉，并将数据转换为千美元 c = Map() c.add("阿凡达地区票房排名", [list(z) for z in zip(data['地区'], data['value'],data['排名'])], "world") c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) c.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="阿凡达播放分布-世界地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=500), ) c.render_notebook()它结果报错，说ValueError: too many values to unpack (expected 2)，请修改代码，将这三个数据在图上显示

根据报错信息，可以发现在使用 ... title_opts=opts.TitleOpts(title="阿凡达播放分布-世界地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=500), ) c.render_notebook() 这样就可以正常执行并显示数据了。

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import Faker import pandas as pd data = pd.read_csv('film.csv') # 处理数据 data['value'] = data['总票房'].str.replace(',', '').str.replace('$', '').astype(float) / 1000 # 将美元符号和千分号去掉，并将数据转换为千美元 c = Map() c.add("阿凡达地区票房排名", [list(z) for z in zip(data['地区'], data['value'])], "world") c.add("排名", [list(z) for z in zip(data['地区'], data['排名'])], "world") c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) c.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="阿凡达播放分布-世界地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=500), ) c.render_notebook()为什么csv内的排名那一列数据没在地图内呈现，请修改代码，将数据地区还有排名，总票房，一起在地图上所呈现出来

title_opts=opts.TitleOpts(title="阿凡达播放分布-世界地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=500), ) c.render_notebook() 将数据地区、总票房、排名一起添加到地图上，修改 c.add 的第二个...
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grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="50%")) .add(c, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="50%")) .add(c1, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="100%",pos_right="100%")) .add(wc, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="20%",pos_left="30%")) .add(a1, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="30%",pos_right="45%")) .render("垂直组合图_test.html") )将我们的折线图，饼图，柱状图，词云图，世界地图合成一个bi大屏，把世界地图放在大屏的右边位置，词云图放在左上位置，柱状图放在左下位置，饼图放在中间上面位置，折线图放在中间下面位置，整个大屏背景图换成黑色，请修改代码

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图")) ) # 生成饼图 pie = ( Pie() .add("", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts...

## 上面的代码都一样， page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout) page.add( page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout, init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)), bar_film(), line_ranking(), pie_circletype(), WordCloud_wc(), Map_worldmap(), ) page.render("page_draggable_layout.html")File "<ipython-input-43-210a50f6b8d2>", line 5 line_ranking(), ^ SyntaxError: positional argument follows keyword argument修改以上代码，并以一个可以固定BI大屏中图片位置的结果输出

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电影票房排行榜")) ) return c # 折线图 def line_ranking() -> Line: c = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) ...

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在python中如何实现： （1）利用pyecharts在世界地图上绘出指定的国家，在首都的位置标出指定国家的名字，其他国家的名称不显示； （2）赋给这些国家不同的数字，国家的颜色随数字变化，其他国家无颜色填充； （3）要求可以设置画布的大小及分辨率，并给出图例； （4）最终输出图片为PNG格式

m.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="World Map"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100, is_piecewise=True, pieces=[{"max": 100, "min": 50, "label": ">50", "color": "#ff3333"}, {...

在python中如何实现： （1）利用pyecharts在世界地图上绘出指定的国家，标出指定国家的名字，其他国家的名称不显示； （2）赋给这些国家不同的数字，国家的颜色随数字变化，其他国家无颜色填充； （3）要求可以设置画布的大小及分辨率，并给出图例； （4）图中所有文字用Times New Roman; （5）最终输出图片为PNG格式

4. 调用set_global_opts方法设置图表标题、颜色渐变的最大值、图例和字体样式，并使用graphic_opts参数添加图例； 5. 使用width和height属性设置画布大小，reversal_axis方法调整地图的方向； 6. 调用render方法将...

在python中如何实现：利用pyecharts在世界地图上绘出一些国家，标出这些国家的名字；赋予每个国家不同的数字，国家的颜色随数字变化；要求可以设置画布的大小及dpi，并给出图例，最终输出图片为PNG格式

world_map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="World Map")) # 添加数据 world_map.add("数字", data, maptype="world", is_map_symbol_show=False, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)) ...

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在python中如何实现： （1）利用pyecharts在世界地图上绘出指定的国家，标出这些国家的名字； （2）赋给这些国家不同的数字，国家的颜色随数字变化，其他国家无颜色填充； （3）要求可以设置画布的大小及分辨率，并给出图例； （4）最终输出图片为PNG格式

m.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="World Map"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100, is_piecewise=True, pieces=[{"max": 100, "min": 50, "label": ">50", "color": "#ff3333"}, {...

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