绘制饼图 plt.???

你可以使用 `pie()` 方法来绘制饼图，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 统计是否被诈骗数量分布
num_fraud = data[data['fraud'] == 1.0].shape[0]
num_no_fraud = data[data['fraud'] == 0.0].shape[0]

# 绘制饼图
labels = ['被诈骗', '未被诈骗']
sizes = [num_fraud, num_no_fraud]
explode = (0, 0.1)
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

这将绘制出一个饼图，显示被诈骗和未被诈骗的数量占比。 `labels` 列表存储每个扇形区域的标签， `sizes` 列表存储每个扇形区域的大小， `explode` 列表存储每个扇形区域与饼图中心的距离， `autopct` 参数用来控制百分比显示的格式， `shadow` 参数用来绘制阴影效果， `startangle` 参数用来控制起始角度。

相关问题

# 统计是否被诈骗数量分布 num_fraud = data[data['fraud'] == 1.0].shape[0] # fraud = 1.0 表示 被诈骗数据 num_no_fraud = data[data['fraud'] == 0.0].shape[0] # fraud = 0.0 表示 未被诈骗数据 print(num_fraud,num_no_fraud) ##绘制正负样本百分比图 # 数据 labels = ['fraud', 'Not fraud'] sizes = [num_fraud, num_no_fraud] # 绘制饼图 plt.???(sizes, labels=labels,colors=['#fdbf9c','#d6f9d1'], autopct='%1.1f%%', textprops={'fontsize': 13},startangle=90) # 添加标题 plt.title('是否被诈骗数量分布百分比图',fontsize=15) # 显示图形 plt.show()

以下是完整的代码，用于统计是否被诈骗数据的数量分布并绘制饼图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 统计是否被诈骗数据的数量分布
num_fraud = data[data['fraud'] == 1.0].shape[0]    # fraud = 1.0 表示被诈骗数据
num_no_fraud = data[data['fraud'] == 0.0].shape[0] # fraud = 0.0 表示未被诈骗数据

# 绘制正负样本百分比图
labels = ['fraud', 'Not fraud']
sizes = [num_fraud, num_no_fraud]

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=['#fdbf9c','#d6f9d1'], autopct='%1.1f%%', textprops={'fontsize': 13}, startangle=90)

# 添加标题
plt.title('是否被诈骗数量分布百分比图',fontsize=15)

# 显示图形
plt.show()

执行上述代码后，你会得到一个饼图，用于表示是否被诈骗数据的数量分布情况。

pie_data = df['工作经验'] # 统计每个值的数量 value_counts = pie_data.value_counts() # 绘制饼图 plt.pie(value_counts, labels=value_counts.index,autopct='%2.1f%%') plt.axis('equal') plt.title("工作经验要求饼图") plt.savefig('工作经验.png') # 显示图形 plt.show()

这段代码使用了 pandas 和 matplotlib 库，目的是绘制一个饼图来展示数据中不同工作经验要求出现的次数占比。具体解释如下：

1. `df['工作经验']` 选取数据集中 "工作经验" 这一列的数据，并将其赋值给变量 `pie_data`。

2. `value_counts = pie_data.value_counts()` 统计 `pie_data` 中每个值出现的次数，并将结果赋值给 `value_counts` 变量。

3. `plt.pie(value_counts, labels=value_counts.index,autopct='%2.1f%%')` 绘制饼图。`value_counts` 是每个值出现的次数，`labels=value_counts.index` 指定每个扇形的标签是不同的工作经验要求，`autopct='%2.1f%%'` 表示将数值保留一位小数，并在百分号前面加上一个空格。

4. `plt.axis('equal')` 使饼图的长宽比相同，即让饼图变成一个正圆。

5. `plt.title("工作经验要求饼图")` 设置饼图的标题。

6. `plt.savefig('工作经验.png')` 将图像保存为文件。

7. `plt.show()` 显示图形。