visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=min(df["2018年"]), max_=max(df["2022年"])),更改颜色

### 回答1：
的范围，怎么做？

要更改颜色的范围，您可以尝试更改 visualmap_opts 中的 min_ 和 max_ 参数，分别设置最小值和最大值。您可以根据您希望的颜色范围来设置这些值，以达到您想要的视觉效果。同时，您也可以通过更改 visualmap_opts 中的颜色参数来自定义颜色，以满足您的需求。

### 回答2：
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=min(df["2018年"]), max_=max(df["2022年"]), color=["#0000FF", "#00FFFF"])

在给定的代码中，使用了visualmap_opts来定义可视化地图的选项。这里的min_和max_参数用于指定颜色的取值范围，分别为df["2018年"]列中的最小值和df["2022年"]列中的最大值。这样，我们可以根据不同数值范围设置不同的颜色。

要更改颜色，我们可以通过color参数来指定颜色的列表。在本例中，我给出了两个颜色值，分别为"#0000FF"和"#00FFFF"，即蓝色和青色。你可以根据需求自行更改颜色。

这样设置之后，可视化地图将根据数据的大小在这两种颜色之间进行渐变。数值越小的区域将趋向于蓝色，数值越大的区域将趋向于青色。

### 回答3：
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=min(df["2018年"]), max_=max(df["2022年"]), color=["#FF0000", "#FFFF00", "#00FF00", "#00FFFF", "#0000FF", "#FF00FF"])
这行代码中，通过参数min_和max_指定了颜色的范围，即数据中最小值和最大值所对应的颜色。在本例中，使用了六种颜色，分别为红色、黄色、绿色、青色、蓝色和紫色。根据数据的值在该范围内的大小，会自动分配相应的颜色。