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。

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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。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] #用来正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #定义加载数据的文件名 filename = "../task/ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" #自定义数据的行列索引（行索引使用pd默认的，列索引使用自定义的） names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] #自定义需要处理的缺失值标记列表 miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(filename,header=None, skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) #绘制房屋户型占比情况 count_fwhx = df['fwhx'].value_counts()[:10] count_other_fwhx = pd.Series({"其他":df['fwhx'].value_counts()[10:].count()}) count_fwhx = count_fwhx.append(count_other_fwhx) fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房房屋户型占比情况",fontsize=18) pt = count_fwhx.plot(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12) 步骤2：二手房装修占比 通过饼图的方式对二手房的装修程度进行展示。 参照下面的提示补全缺失的代码： """房屋装修占比情况""" count_zxqk = df["zxqk"].value_counts() count_zxqk.name = "" fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房装修占比情况",fontsize=18) # 仿照前面的语句，绘制二手房装修占比情况饼图 ...(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12)

请将代码补充如下：

fig = plt.figure(figsize=(9,9))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title("二手房装修占比情况",fontsize=18)

count_zxqk.plot(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12)

这样就可以绘制二手房装修占比情况的饼图了。