plt.subplot(2,2,4) sizes=[2,5,12,70,2,9] explode=(0,0,0.1,0.1,0,0) labels=['A','B','C','D','E','F'] plt.title("花瓣长度饼图") plt.pie(df['LenPetal'][8:14],explode=explode,autopct='%1.1f%%',labels=labels) plt.legend(loc="upper left",fontsize=10,bbox_to_anchor=(1.1,1.05))

这是一段使用 Matplotlib 绘制花瓣长度饼图的代码。其中，plt.subplot(2,2,4) 表示在一个2行2列的图中的第4个位置绘制图形。sizes=[2,5,12,70,2,9] 表示每个部分的大小。explode=(0,0,0.1,0.1,0,0) 表示将第3和第4个部分“拉出来”一些。labels=['A','B','C','D','E','F'] 表示每个部分的标签。plt.title("花瓣长度饼图") 表示设置图形的标题为“花瓣长度饼图”。plt.pie(df['LenPetal'][8:14],explode=explode,autopct='%1.1f%%',labels=labels) 表示绘制饼图，其中 df['LenPetal'][8:14] 表示使用 DataFrame 中的某一列数据。autopct='%1.1f%%' 表示设置百分比的显示格式。plt.legend(loc="upper left",fontsize=10,bbox_to_anchor=(1.1,1.05)) 表示设置图例的位置、字体大小和边界框位置。

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用python写代码，5.利用数据2-5，画出两班的成绩对比条形图和环形图，画出雷达图，看看考试成绩的分布是否相似。2-5是 考试成绩 人数 甲班 乙班 优 3 6 良 6 15 中 18 9 及格 9 8 不及格 4 2

# 导入所需库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
data = {'优': [36, 32], '良': [61, 54], '中': [18, 171], '及格': [9, 89], '不及格': [6, 36]}
labels = ['甲班', '乙班']
colors = ['#FFC107', '#FF5722', '#4CAF50', '#03A9F4', '#9C27B0']
explode = (0.1, 0)

# 条形图
fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(len(labels))
width = 0.35
for i, (k, v) in enumerate(data.items()):
ax.bar(x - width / 2 + i * width / len(data), v, width / len(data), label=k, color=colors[i])
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()
ax.set_ylabel('人数')
ax.set_title('两班成绩对比条形图')

# 环形图
fig, ax = plt.subplots()
sizes = [sum(v) for k, v in data.items()]
ax.pie(sizes, labels=data.keys(), colors=colors, explode=explode, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax.axis('equal')
ax.set_title('两班成绩对比环形图')

# 雷达图
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(data), endpoint=False)
values1 = [v[0] for k, v in data.items()]
values2 = [v[1] for k, v in data.items()]
values1 += values1[:1]
values2 += values2[:1]
theta += theta[:1]
ax.plot(theta, values1, 'o-', linewidth=2, label=labels[0], color=colors[0])
ax.fill(theta, values1, alpha=0.25, color=colors[0])
ax.plot(theta, values2, 'o-', linewidth=2, label=labels[1], color=colors[1])
ax.fill(theta, values2, alpha=0.25, color=colors[1])
ax.set_thetagrids(theta * 180 / np.pi, data.keys())
ax.set_title('考试成绩分布雷达图')
ax.legend()

plt.show()