c.render_notebook()

c.render_notebook() 是一个 Python 代码，用于在 Jupyter Notebook 中渲染图表和数据。它可以将数据可视化为图表、表格、地图等形式，并在 Notebook 中显示。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np path_marry=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv" path_divorse=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv" marry_data=pd.read_csv(path_marry) divorse_data=pd.read_csv(path_divorse) divorse_data =divorse_data.set_index(divorse_data["地区"]).drop(columns=["地区"]) show_data3=divorse_data["2019年"] x_axis_data=show_data3.index.tolist() y_axis_data1=show_data2.values.tolist() y_axis_data2=show_data3.values.tolist() 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）" ) ) ) ) c.render_notebook()这段代码哪有问题，如何修改

这段代码有以下几个问题需要修改：

1. `show_data2` 在代码中未定义，应该使用 `marry_data["2019年"]`，即将 `show_data2` 修改为 `marry_data["2019年"]`。

2. `set_series_opts` 和 `set_global_opts` 方法之间缺少一个右括号，应该在 `position="right"` 后面添加一个右括号。

3. `Bar` 类需要从 `pyecharts.charts` 模块导入，可以在代码开头添加 `from pyecharts.charts import Bar`。

修改后的代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as opts

path_marry = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv"
path_divorse = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv"

marry_data = pd.read_csv(path_marry)
divorse_data = pd.read_csv(path_divorse)
divorse_data = divorse_data.set_index(divorse_data["地区"]).drop(columns=["地区"])

show_data2 = marry_data["2019年"]
show_data3 = divorse_data["2019年"]
x_axis_data = show_data3.index.tolist()
y_axis_data1 = show_data2.values.tolist()
y_axis_data2 = show_data3.values.tolist()

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）")
    )
)
c.render_notebook()

修改后的代码已经可以在 Jupyter Notebook 中正常运行，并且可以生成可视化图表。

L1 = ['教授','副教授','讲师','助教','其他'] num = [20,30,10,12,8] c = Pie() #构建饼图对象 c.add("",[list(z) for z in zip(L1,num)]) #添加数据到饼图中 c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-职称类别比例")) c.render_notebook()

这段代码使用了pyecharts库来绘制饼图，并且将图表渲染在notebook中。具体解释如下：

1. 首先，定义了一个列表L1来存储职称类别，另一个列表num来存储每个职称类别的数量。

2. 接着，创建了一个Pie对象，用于构建饼图。

3. 调用add()方法向饼图中添加数据，这里使用了zip()函数将L1和num两个列表打包成元组，然后将元组转换成列表。

4. 调用set_global_opts()方法设置图表的标题为“Pie-职称类别比例”。

5. 最后，调用render_notebook()方法将图表渲染在notebook中。

需要注意的是，运行这段代码之前需要先安装pyecharts库，并且在代码中需要导入相关的模块和函数，如下所示：

from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts

同时，如果你想将图表保存为html文件，可以使用render()方法，如下所示：

c.render("pie.html")