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 csv import pandas as pd data=pd.read_csv('data.csv') year = data.groupby('上映')['电影名'].count() year #或者用year = data['上影时间'].value_counts() import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line #注意缩进问题 c = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.CHALK)) .add_xaxis(list(year.index)) .set_global_opts( yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), ), ) .add_yaxis( series_name="电影数量", y_axis=Year['电影数量'], symbol="emptyCircle", is_symbol_show=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color="red"), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值")] ) ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="1982-2022年电影数量总和")) ) c.render_notebook()该代码折线图，请修改代码中存在问题，将 折线图显现出来并在折线图上展现数据

代码中有几个问题需要修改，包括：

1. 缺少注释符号 # 在第一行和第二行之间。
2. 在第5行中，Year 应该改为 year（小写）。
3. 在第14行中，y_axis 应该改为 year（小写）。
4. 在第22行中，title 应该为 "1982-2022年电影数量总和"。

修改后的代码如下：

import csv
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts

data = pd.read_csv('data.csv')
year = data.groupby('上映')['电影名'].count()

c = (
    Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))
    .add_xaxis(list(year.index))
    .set_global_opts(
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="value",
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
        ),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="1982-2022年电影数量总和"),
    )
    .add_yaxis(
        series_name="电影数量",
        y_axis=year.values,
        symbol="emptyCircle",
        is_symbol_show=True,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="red"),
        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值")]
        ),
    )
)

c.render_notebook()

运行后，折线图将在 Jupyter Notebook 中显示出来，并且每个数据点都将在图表上标记。

from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts %matplotlib inline L1=['教授','副教授','讲师','助教','其他'] num = [20,30,10,12,8] c = Pie() # 构造饼图对象 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() # 显示

这段代码使用了 Python 的 Pyecharts 库来绘制一个职称类别比例的饼图。具体来说，它做了以下几件事情：

1. 引入了 Pyecharts 库中的 Pie 类和 opts 模块。

2. 定义了一个包含职称类别名称的列表 L1 和相应数量的列表 num。

3. 创建了一个 Pie 对象 c。

4. 将 L1 和 num 列表中的数据添加到饼图对象 c 中。

5. 设置饼图的标题为“Pie-职称类别比例”。

6. 通过 render_notebook() 方法将饼图显示在 Jupyter Notebook 中。