Echarts.init($('#echarts' + Config.totalChart[i].id)[0], 'walden')
时间: 2024-01-26 09:02:22 浏览: 20
这段代码使用 Echarts 库初始化一个折线图,并使用 "walden" 主题。其中,`Config.totalChart[i].id` 表示图表的唯一标识符,`$('#echarts' + Config.totalChart[i].id)` 表示该图表所在的 DOM 元素。使用 `[0]` 是为了将 jQuery 对象转换成普通的 DOM 元素。
相关问题
Walden中各单词出现的频次,并按频次由高到低排序,并制作词云。
好的,我可以帮您完成这个任务。
首先,我们需要读取Walden文本,然后将其分词并统计词频。您可以使用Python中的nltk库来完成此任务。请确保您已经安装了nltk库。
以下是完成此任务的代码:
```python
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取文件
with open('Walden.txt', 'r') as file:
text = file.read()
# 分词
tokens = word_tokenize(text)
# 统计词频
fdist = FreqDist(tokens)
# 按频次排序
sorted_fdist = sorted(fdist.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 打印前20个高频词
print(sorted_fdist[:20])
# 制作词云
wordcloud = WordCloud(width=800, height=800, background_color='white', contour_width=5, contour_color='steelblue')
wordcloud.generate_from_frequencies(fdist)
plt.figure(figsize=(8, 8), facecolor=None)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.tight_layout(pad=0)
plt.show()
```
在这里,我们首先读取Walden.txt文件,然后使用word_tokenize函数将其分为单词。接下来,我们使用FreqDist函数计算每个单词出现的次数,并将其存储在fdist变量中。然后,我们按频率对单词进行排序,并使用sorted_fdist变量存储结果。最后,我们使用WordCloud库制作词云,并在图形中显示出来。
您可以将Walden.txt文件放在与代码相同的文件夹中,并在代码中指定文件名。运行代码后,您将获得一个包含前20个高频词的列表,并且还会显示一个词云。
如何检查检查一下代码中引用的静态资源文件路径是否正确
在pyecharts生成的代码中,通常会包含一些如下的代码段:
```html
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/4.9.0/echarts.min.css">
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/4.9.0/echarts.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/4.9.0/walden.min.js"></script>
```
这些代码片段中,`href`和`src`属性指定了引用的静态资源文件的路径。你可以复制这些路径到浏览器地址栏中,看看是否能够正确访问到这些文件。如果能够访问到这些文件,那么说明路径配置正确;否则,说明路径配置有误。
另外,你也可以通过开发者工具来查看页面加载的静态资源文件列表,看看是否有出现404错误的文件。在Chrome浏览器中,你可以按下F12键打开开发者工具,在Network选项卡中可以看到页面加载的所有资源文件。