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()
时间: 2023-06-14 13:06:14 浏览: 48
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。
相关问题
f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') for i in range(6): client_dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(train_images)) client_dataset = dataset.batch(batch_size=10) #plot_data = collections.defaultdict(list) #for example in client_dataset: # Append counts individually per label to make plots # more colorful instead of one color per plot. example = next(iter(client_dataset)) label = example['label'].numpy() unique_values, value_counts = np.unique(label, return_counts=True) plt.bar(unique_values, value_counts) plt.title('Client {}'.format(i)) plt.show() #plot_data[label].append(label) #plt.subplot(2, 3, i+1) #plt.title('Client {}'.format(i)) #for j in range(10): #plt.hist( #plot_data[j], #density=False, #bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])该段代码中如何让输出的直方图呈现2*3的排列
这段代码用于生成一个大小为12x7的图像并设置标题为“一组客户的标签计数”。然后,它会循环6次,每次使用shuffle()方法将数据随机混排,然后使用batch()方法将数据分成10个一组。最终生成的client_dataset是一个由随机混排并分成10个一组的数据集。
当使用本地的fashionmnis时,如何修改以下代码:f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') for i in range(6): client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[i]) plot_data = collections.defaultdict(list) for example in client_dataset: # Append counts individually per label to make plots # more colorful instead of one color per plot. label = example['label'].numpy() plot_data[label].append(label) plt.subplot(2, 3, i+1) plt.title('Client {}'.format(i)) for j in range(10): plt.hist( plot_data[j], density=False, bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
如果使用本地的fashionmnis,要修改以下代码可以按照如下方式操作:
1. 修改数据集的名称,如将“emnist_train”改为“fashionmnist_train”。
2. 修改suptitle的内容,如将“Label Counts for a Sample of Clients”改为“客户样本的标签计数”。
3. 修改for循环中的range,以适应fashionmnis数据集中的客户数量。
4. 将client_dataset中的“emnist_train”换成“fashionmnist_train”。
5. 根据fashionmnis的标签格式修改plot_data的内容,以便正确绘制标签计数。
示例代码如下:
f = plt.figure(figsize=(12, 7))
f.suptitle('客户样本的标签计数')
for i in range(10):
client_dataset = fashionmnist_train.create_tf_dataset_for_client(
fashionmnist_train.client_ids[i])
plot_data = collections.defaultdict(list)
for example in client_dataset:
label = example['label'].numpy()
plot_data[label].append(example)
plot_label_counts(plot_data) #自行定义plot_label_counts函数,用于绘制标签计数图。
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