types_series_counts.plot.pie(autopct="%1.1f%%")会显示labels属性吗

`types_series_counts.plot.pie(autopct="%1.1f%%")` 方法会自动显示每个扇形的百分比标签，但不会显示标签属性。如果你想要显示标签属性，可以使用 `pie()` 方法的 `labels` 参数来手动指定每个扇形的标签。例如，你可以将 `labels` 参数设置为 `types_series_counts.index`，这将在每个扇形内部显示类型标签。如果你想要在饼图中显示外部标签和百分比标签，可以将 `autopct` 参数设置为 `"%1.1f%%"`，并将 `pctdistance` 参数设置为 `0.8` 或其他值，这将控制标签和扇形之间的距离。

相关问题

types_series_counts.plot.pie()会自动显示外标签吗？

`types_series_counts.plot.pie()` 方法默认情况下不会自动显示外标签。如果想要显示外标签，可以使用 `pie()` 方法的 `autopct` 参数来控制标签的显示方式。例如，你可以将 `autopct` 参数设置为 `"%1.1f%%"`，这将在每个扇形的外部显示百分比标签。你也可以将 `autopct` 参数设置为 `None`，这将禁止在饼图中显示标签。如果你想要更加灵活地控制标签的显示方式，可以使用 `pie()` 方法的 `labels` 参数来手动指定每个扇形的标签。

ax2 = plt.subplot(222) data[data['sex'] == 0].target.value_counts().plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2) ax2.set_title("女性患病比例") ax2 = plt.subplot(224) data[data['sex'] == 1].target.value_counts().plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2) ax2.set_title("男性患病比例") plt.show()

这是一段使用 Matplotlib 库画饼状图的代码。它根据数据集中的性别和患病情况，分别画出了男性和女性患病比例的饼图。其中第一行代码创建了一个 2x2 的子图，第二行代码在第二个子图中画出了女性患病比例的饼图并设置标题，第三行代码在第四个子图中画出了男性患病比例的饼图并设置标题，最后一行代码展示了所有子图。