11.1.2  企业股票每日交易量分析为了分析该企业股票的成交量，绘制了股票每日交易量的日历图，Python代码如下：# -*-coding: utf-8 -*- #声明Notebook类型，必须在引入pyecharts.charts等模块前声明frompyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookTypeCurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE= NotebookType.JUPYTER_LAB frompyecharts import options as optsfrompyecharts.charts import Calendar, Pagefromimpala.dbapi import connect #连接Hadoop数据库conn= connect(host='192.168.1.7', port=10000,database='sales',auth_mechanism='NOSASL',user='root')cursor= conn.cursor() #读取Hadoop表数据sql_num= "SELECT trade_date,volume FROM stocks WHERE year(trade_date)=2018"cursor.execute(sql_num)sh =cursor.fetchall()v1 =[]for sin sh:    v1.append([s[0],s[1]])data= v1    #画日历图defcalendar_base() -> Calendar:     c = (        Calendar()        .add("", data,calendar_opts=opts.CalendarOpts(range_="2018"))        .set_global_opts(           title_opts=opts.TitleOpts(title="2018年股票交易量分析"),            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(                max_=1000000000,                min_=40000000,               orient="horizontal",   #vertical垂直的，horizontal水平的                is_piecewise=True,                pos_top="200px",                pos_left="10px"            ),            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True)                 )    )    return c #第一次渲染时候调用load_javasrcript文件calendar_base().load_javascript()#展示数据可视化图表calendar_base().render_notebook() 在Jupyter lab中运行上述代码，生成如图11-1所示的日历图。