python中line.add_yaxis("高考",date_population_age['date_gaokao']. tolist ())是什么意思

时间: 2024-04-07 18:32:14 浏览: 75
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VB.NET_zedgraph_PieChart.rar_ZedGraph_ZedGraph Pie_zedgraph vb.n

这段代码是在使用pyecharts绘制折线图时添加一个y轴的数据系列。 具体来说，`add_yaxis`是一个添加y轴数据系列的方法，其中`"高考"`是这个数据系列的名称，`date_population_age['date_gaokao'].tolist()`是这个数据系列的数据值，表示高考的人数。这样设置是为了在折线图中展示高考人数的变化情况，方便用户进行比较和分析。
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flot-7.zip_FlashVml_Flot

yaxis: { min: 0 } }; $.plot($("#placeholder"), [data], options); **五、动态更新与交互** Flot 支持动态数据更新，这意味着你可以随时添加、删除或修改图表的数据，无需重新绘制整个图表。此外，Flot 还...

line = Line() line.add_xaxis(date_count_cali['Year_Month'].tolist()) line.add_yaxis('客流量',date_count_cali['2011'].tolist(),is_smooth = True) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),) # 显示图表 line.render_notebook()找出数据格式错位的原因

你这段代码中，第二行的 date_count_cali['Year_Month'].tolist() 和第三行的 date_count_cali['2011'].tolist() 返回的列表长度不一致，导致数据格式错位。请检查一下这两个列表的长度是否一致，如果不一致需要...

.add_yaxis('类型1', df['type1'].tolist()) .add_yaxis('类型2', df['type2'].tolist()) .add_yaxis('类型3', df['type3'].tolist())换成循环语句

可以使用循环语句和列表推导式来实现： types = ['类型1', '类型2', '类型3'] data = [df[t].tolist() for t in types] line = Line() ...[line.add_yaxis(t, df[t].tolist()) for t in types]

line = Line() line.add_xaxis(date_count['Year_Month'].dt.month.tolist()) line.add_yaxis('客流量',date_count['Count'].tolist(),is_smooth = True) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),) # 显示图表 line.render_notebook()，找出这段代码数据错位的原因

这段代码的数据错位可能是因为 date_count 数据中的时间列 Year_Month 不是按照时间顺序排列的。可以尝试在读取数据时将时间列按照...line.add_xaxis(date_count['Year_Month'].dt.strftime('%Y-%m').tolist())

#【例8-14】组合图表上下布局。 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Grid, Line,Scatter A = ["小米", "三星", "华为", "苹果", "魅族", "VIVO", "OPPO"] CA = [100,125,87,90,78,98,118] B = ["草莓", "芒果", "葡萄", "雪梨", "西瓜", "柠檬", "车厘子"] CB = [78,95,120,102,88,108,98] bar = Bar() bar.add_xaxis(A) bar.add_yaxis("商家A",CA) bar.add_yaxis("商家B", CB) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar")) bar.render_notebook() line=Line() line.add_xaxis(B) line.add_yaxis("商家A", CA) line.add_yaxis("商家B", CB) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%")) line.render_notebook() grid = Grid() grid.add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) grid.add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%")) grid.render_notebook() 做注释

最后，使用 Grid 类创建一个网格布局 grid，将 bar 和 line 分别加入网格中，设置柱状图在底部，折线图在顶部。对于每一个图表，设置 grid_opts 参数来控制布局的位置。 最后调用 grid.render_notebook() 将图表...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Grid, Line, Scatter from pyecharts.faker import Faker # 创建一个柱状图 bar = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("A", Faker.values()) .add_yaxis("B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图")) ) # 创建一个折线图 line = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("A", Faker.values()) .add_yaxis("B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图")) ) # 创建一个散点图 scatter = ( Scatter() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("A", Faker.values()) .add_yaxis("B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="散点图")) ) # 将柱状图、折线图和散点图组合成一个网格布局 grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="10%")) .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="10%")) .add(scatter, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="10%")) ) # 渲染图表 grid.render("visual.html")

具体来说，它使用 Faker 模块生成了一些随机数据，然后分别创建了三个图表对象：Bar、Line 和 Scatter。每个图表对象都添加了 x 轴和 y 轴数据，并且设置了图表的标题。最后，使用 Grid 类将三个图表对象组合成一个...

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") )

接着，代码定义了一个折线图line，也是通过add_xaxis和add_yaxis方法添加了x轴和y轴数据，同时使用set_global_opts方法设置了图表的标题和图例位置等全局配置。 最后，代码将柱状图和折线图组合在一起，并使用Grid...

line1 = ( Line() # 生成line类型图表 .add_xaxis(attr) # 添加x轴 .add_yaxis("北京", v[0], color='red') # 添加y轴，Faker.values()是使用faker的随机数据生成y轴数值 .add_yaxis("上海", v[1], color='purple') .add_yaxis("广州", v[2], color='blue') .add_yaxis("深圳", v[3], color='orange') .add_yaxis("西安", v[4], color='green') .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2022年北上广深西AQI全年走势图'), graphic_opts=[ opts.GraphicGroup( graphic_item=opts.GraphicItem( # 设置文本内容和样式 graphic_textstyle_opts=opts.GraphicTextStyleOpts(text="Hello World", font="bold 26px Arial"), # 设置文本位置为图表中心 graphic_position=[200, 200] ) ) ] ) )用最新版pyechart修改此代码，特别是添加文本内容部分

line1 = (Line() # 生成line类型图表 .add_xaxis(attr) # 添加x轴 .add_yaxis("北京", v[0], color='red') # 添加y轴，Faker.values()是使用faker的随机数据生成y轴数值 .add_yaxis("上海", v[1], color='purple'...

line.add_yaxis() takes 3 positional arguments but 4 were given

这个错误提示是因为 add_yaxis() 方法需要三个位置参数，但是你给了四个参数。你需要检查一下你传递的参数是否正确。 可能的情况是： 1. 你的代码中有一个多余的参数，需要将其删除。 2. 你的参数顺序不正确，...

from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts line=Line() # 添加x轴和y轴数据 line.add_xaxis(Group1) line.add_yaxis("Color", RateSum1) # 设置标题和x轴标签 line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="按颜色分类下的总评数"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Type")) # 显示图表 line.render_notebook()无法显示数值

line.add_yaxis("Color", RateSum1, mark_point=["average", "max", "min"], mark_point_symbol="diamond", mark_point_textcolor="#40ff27", mark_point_label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}")) ...

line_one = Line() line_one.add_xaxis([str(x) for x in t_y_m_mount.index.tolist()]) line_one.add_yaxis('',t_y_m_mount.tolist()) line_one.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='年月销量趋势图')) line_one.render(path="../data/2.2.html")

其中使用了第三方库 pyecharts 中的 Line 类来实现折线图的绘制，add_xaxis() 和 add_yaxis() 方法分别用来添加 x 轴和 y 轴的数据，set_global_opts() 方法用来设置全局配置，比如图表标题等。最后使用 render() ...

3 = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS)) .add_xaxis(cities) .add_yaxis("3A景区", A3) .add_yaxis("4A景区", A4) .add_yaxis("5A景区", A5) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区景区排名分布"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")], xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='省市名称'), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量') ) )

- .add_yaxis("4A景区", A4) 和 .add_yaxis("5A景区", A5) 同理，分别表示添加 “4A景区” 和 “5A景区” 的数据。 - .set_global_opts() 表示设置全局参数，其中： - title_opts=opts.TitleOpts(title="各...

Traceback (most recent call last): File "D:/PyCharm 2021/新建文件夹/动态GDP柱状图.py", line 106, in <module> line.add_yaxis(f1_did) TypeError: add_yaxis() missing 1 required positional argument: 'y_axis'

这个错误是因为在调用 add_yaxis() 函数时缺少了一个必需的参数 y_axis。add_yaxis() 函数需要两个参数，分别是 x 轴和 y 轴的数据。请确保你在调用 add_yaxis() 函数时传入了正确的参数。你可以检查一下 ...

line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) line.render_notebook()为代码添加区域缩放

.add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts...

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，...

优化代码以X轴的区域进行缩放显示line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) line.render_notebook()

x_data = np.array(data['year'].tolist()) y_data = np.array(data['rating'].tolist()) line = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="电影评分", y_axis=y_data, label_opts=...

c=( Bar(init_opts=opts.InitOpts( width="800px",height="700px" ) ) .add_xaxis(x_axis_data) .add_yaxis("2019年结婚登记数量（万对）",y_axis_data1) .add_yaxis("2019年离婚登记数量（万对）",y_axis_data2) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts( position="right" ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="全国各省2019年结婚登记数量（万对）" ) ) ) )这段代码怎么修改

.add_yaxis("2019年结婚登记数量（万对）", y_axis_data1) .add_yaxis("2019年离婚登记数量（万对）", y_axis_data2) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_...

c = ( Bar() #创建柱状图对象 .add_xaxis(Faker.choose()) #Faker.choose()生成随机的文字标签，Faker.values()则是生成随机的数字 .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题2"),pos_left="right") )这个代码哪里有问题

2. pos_left 这个参数应该在 set_global_opts 方法的调用中，而不是在 add_yaxis 方法的调用中。正确的写法如下： c = ( Bar() # 创建柱状图对象 .add_xaxis(Faker.choose()) # Faker.choose()生成随机...

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