data=np.array([10,7,5,5,4,4,3,3,2,2,2,1,1,1,1,1,1,1]) plt.pie(data,radius=1.5,labels=df.index,wedgeprops={'width':0.7},autopct='3.1f%%',pctdistance=0.85) plt.show()为什么百分比出错

您在这段代码中使用了`df.index`作为labels，但是代码中并没有定义df这个变量，因此可能导致labels对应不上。另外，`autopct='3.1f%%'`的含义是保留一位小数的浮点型百分数，如果你的数据是整数，可能会导致输出的百分比有误。你可以将`autopct='3.0f%%'`来保留整数。

以下是修改后的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([10, 7, 5, 5, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
labels = ['label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5', 'label6', 'label7', 'label8', 'label9', 'label10', 'label11', 'label12', 'label13', 'label14', 'label15', 'label16', 'label17']

plt.pie(data, radius=1.5, labels=labels, wedgeprops={'width': 0.7}, autopct='3.0f%%', pctdistance=0.85)
plt.show()

在这个示例中，我使用了自定义的labels来代替df.index，并将autopct改为`'3.0f%%'`。您可以根据需要将labels和autopct修改为合适的值。

相关问题

data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test)

这段代码将处理后的训练集和测试集数据转换为 NumPy 数组，并分别赋值给 data_train、label_train、data_test 和 label_test 变量。这一步骤是为了方便后续的模型训练和测试。其中，data_train 和 data_test 分别是形状为 (n, 1, 28, 28) 的四维数组，其第一个维度 n 表示样本数量，第二个维度 1 表示图片通道数，第三个维度 28 表示图片高度，第四个维度 28 表示图片宽度。label_train 和 label_test 分别是形状为 (n,) 的一维数组，表示数据的标签。

df = pd.read_csv( 'dot.csv ' ) x_data = np.array(df[[ 'x1 ', 'x2 ']])y_data = np.array(df[ 'y_c '])

这段代码是用来读取名为 "dot.csv" 的文件，该文件包含了两列数据 "x1" 和 "x2"，以及一列目标值 "y_c"。这些数据被存储在 pandas 的 DataFrame 中，并且使用 NumPy 将特征数据 x_data 和目标数据 y_data 分别转换为数组。这通常用于数据预处理和数据分析中。