from pyecharts.charts import Pie bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100] labels = ['不及格', '及格', '中等', '良好', '优秀'] df['等级'] = pd.cut(df['总评成绩'], bins=bins, labels=labels) grouped = df.groupby('等级')['姓名'].count() pie = Pie() pie.add('', grouped.index.tolist(), grouped.values.tolist()) pie.set_global_opts(title_opts={'text': '总评成绩等级分布'}) pie.render_notebook()存在pie.add('', grouped.index.tolist(), grouped.values.tolist()) TypeError: Pie.add() takes 3 positional arguments but 4 were given

根据您提供的代码，您正在使用 Pyecharts 库来绘制饼图。根据错误提示信息，`Pie.add()` 方法只接受 3 个位置参数，但您提供了 4 个参数。

根据 Pyecharts 的文档，`Pie.add()` 方法的第一个参数是数据项的名称，第二个参数是数据项的值，第三个参数是其他可选的配置项。因此，您可以尝试修改代码如下：

from pyecharts.charts import Pie

bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]
labels = ['不及格', '及格', '中等', '良好', '优秀']
df['等级'] = pd.cut(df['总评成绩'], bins=bins, labels=labels)

grouped = df.groupby('等级')['姓名'].count()

pie = Pie()
pie.add('', list(zip(grouped.index.tolist(), grouped.values.tolist())))
pie.set_global_opts(title_opts={'text': '总评成绩等级分布'})
pie.render_notebook()

在修改后的代码中，我使用了 `zip()` 函数将等级和对应的计数值打包成元组，并传递给 `Pie.add()` 方法作为第二个参数。这样可以将等级作为数据项的名称，计数值作为数据项的值传递给饼图。

希望这个修改可以解决您的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

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from pyecharts.charts import Line from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.charts import Grid from pyecharts import options as opts # 柱状图 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts bar=Bar() bar.add_xaxis(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"]) bar.add_yaxis("商家A",[120,56,28,98,129,28,107]) bar.add_yaxis("商家B",[60,140,153,145,160,70,54]) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商家A和商家B销售情况柱状图")) bar.render() # 折线图 from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType,RenderType x_data=['1月','2月','3月','4月','5月','6月'] y_data1=[2,4.9,7,23.2,25.6,76.7] y_data2=[2.6,5.9,9,26.4,28.7,70.7] y_data3=[2,2.2,3.3,4.5,6.3,10.2] line=( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis('蒸发量',y_data1) .add_yaxis('降水量',y_data2) .add_yaxis('平均温度',y_data3) ) line.render("zhexiantu.html") # 饼图 from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts Faker.choose() Faker.values() list(zip(Faker.choose(),Faker.values())) pie=( Pie() .add('',[list(x) for x in zip(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],[120,56,28,98,129,28,107])],center=[450,300],radius=[0,100]) ) pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='销售情况饼图',subtitle='商家A')) pie.render() # 多图布局 grid=( Grid() .add(bar,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="70%")) .add(line,grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="70%")) .add(pie,grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="80%")) ) grid.render("2102010216-刘云龙.html")换成matplotlib和pandas

好的，以下是将代码转换为使用 matplotlib 和 pandas 的版本：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 柱状图
df_bar = pd.DataFrame({
    '商品': ["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],
    '商家A': [120,56,28,98,129,28,107],
    '商家B': [60,140,153,145,160,70,54]
})

ax = df_bar.plot(x='商品', kind='bar')
ax.set_title('商家A和商家B销售情况柱状图')

plt.show()

# 折线图
df_line = pd.DataFrame({
    '月份': ['1月','2月','3月','4月','5月','6月'],
    '蒸发量': [2,4.9,7,23.2,25.6,76.7],
    '降水量': [2.6,5.9,9,26.4,28.7,70.7],
    '平均温度': [2,2.2,3.3,4.5,6.3,10.2]
})

ax = df_line.plot(x='月份', kind='line')
ax.set_title('蒸发量、降水量和平均温度折线图')

plt.show()

# 饼图
df_pie = pd.DataFrame({
    '商品': ["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],
    '销售量': [120,56,28,98,129,28,107]
})

ax = df_pie.plot(kind='pie', y='销售量', labels=df_pie['商品'], autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax.set_title('销售情况饼图')

plt.show()

# 多图布局
fig, axs = plt.subplots(ncols=3)

# 柱状图
df_bar.plot(x='商品', kind='bar', ax=axs[0])
axs[0].set_title('商家A和商家B销售情况柱状图')

# 折线图
df_line.plot(x='月份', kind='line', ax=axs[1])
axs[1].set_title('蒸发量、降水量和平均温度折线图')

# 饼图
df_pie.plot(kind='pie', y='销售量', labels=df_pie['商品'], autopct='%1.1f%%', startangle=90, ax=axs[2])
axs[2].set_title('销售情况饼图')

plt.tight_layout()
plt.show()

注意：由于 pandas 的 `plot()` 函数默认使用的是 matplotlib，因此在使用 pandas 绘图时其实已经间接使用了 matplotlib。

用pyecharts把下列代码改为富文本饼图from pyecharts.charts import Pie v = ["优秀","良好","中等","及格","不及格"] c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(v,totalseg)], radius=["30%", "75%"], center=["35%", "50%"], rosetype="area", ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="成绩分布图")) .render("pie_rosetype.html") )

把下列代码改为富文本饼图：

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

v = ["优秀", "良好", "中等", "及格", "不及格"]
c = (
    Pie()
    .add(
        series_name="",
        data_pair=[list(z) for z in zip(v, totalseg)],
        radius=["30%", "75%"],
        center=["35%", "50%"],
        rosetype="area",
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="成绩分布图"))
)
c.render_notebook()

请注意，这里使用了 `render_notebook()` 方法来在 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 中显示富文本饼图。如果您需要生成 HTML 文件，可以使用 `.render("pie_rosetype.html")` 方法。