在右侧编辑器Begin-End处补充代码，根据输入数据labels、quants绘制饼图，并设置第二块突出0.1和显示各块的百分比，具体要求如下： 输入数据labels、quants为长度为10的列表 图形的figsize为(6, 6) 文件名为Task5/img/T1.pngimport matplotlib matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def student(labels,quants): # ********* Begin *********# plt.figure(figsize=(6,6)) plt.savefig("Task5/img/T1.png") plt.show() # ********* End *********#

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def student(labels, quants):
# ********* Begin *********#
plt.figure(figsize=(6,6))
# 绘制饼图
explode = [0.1 if i == max(quants) else 0 for i in quants] # 设置第二块突出0.1
plt.pie(quants, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=False, startangle=90)
plt.axis('equal') # 使饼图为正圆形
plt.savefig("Task5/img/T1.png")
plt.show()
# ********* End *********#

相关问题

根据自制成绩表绘制饼图图,要求以%形式显示，保留1位小数，任意选择一个成绩从中心抽离0.1，要求为每一个成绩添加labels，并绘制图例 学号%3==1 绘制第一科饼图，==2绘制第二科饼图，==3绘制第三科饼图

为了根据自制的成绩表绘制饼图并满足你的要求，你可以使用Python的数据可视化库matplotlib。以下是一个简化的步骤说明：

1. 首先，你需要有一个包含学号、各科分数的数据结构，比如字典列表（每个元素代表一个学生，包含如`{'学号': 学号, '第一科': 分数, '第二科': 分数, '第三科': 分数}`这样的信息）。

2. 确定百分比格式并计算总分，将每门课的分数转换为百分比，保留一位小数。例如：

def calculate_percent(total):
    return {k: (v / total) * 100 for k, v in scores.items()}

total_score = sum([score['第一科'] + score['第二科'] + score['第三科'] for score in data])
percentages = calculate_percent(total_score)

3. 对于每个科目的数据，根据学号%3的结果来区分并创建单独的饼图：

import matplotlib.pyplot as plt

for i, key in enumerate(['第一科', '第二科', '第三科']):
    filtered_scores = [score for score in data if score['学号'] % 3 == i+1]  # 假设你是从1开始计数的
    labels = [f"{score['学号']} - {key}: {percentages[key]:.1f}%" for score in filtered_scores]
    
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.pie(percentages[key], labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, wedgeprops=dict(width=0.1))  # 抽离0.1
    ax.set_title(f"{key}成绩分布")
    ax.legend(title="科目", labels=[key])  # 图例标题
    plt.show()

这里假设`data`是你存储所有学生成绩的列表。上述代码会生成三个独立的饼图，分别表示对应科目的成绩分布。

列表labels和sizes中的数据分别是目前主流程序设计语言及其热度数据（百分比），请根据这些数据绘制饼图，并将Python程序设计语言所在区域突出0.1显示。 labels = ['C语言', 'Python', 'Java', 'C++语言', 'C#', 'VB.net', 'Javascript', 'PHP', 'Other'] sizes = [16.2, 12.1, 11.7, 7.6, 4.7, 4.0, 2.0, 1.8, 39.9] 输入格式 无 输出格式 要求： 设置饼图为圆形： plt.axes(aspect=1) 设置中文字体和负号显示问题如下： plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun'] 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 设置各扇形标签（图例）与圆心的距离（labeldistance）为1.1 自动添加百分比显示（autopct），格式化为保留小数点后1位小数 添加饼图的阴影效果 设置饼图的初始摆放角度为90度 设置百分比标签与圆心的距离0.7 图例左上角，指定图例在轴的位置为(-0.3, 1.1) 要求本地调试、运行、绘制图形后，写入文件'program.png'中。

以下是绘制饼图的Python代码：

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['C语言', 'Python', 'Java', 'C++语言', 'C#', 'VB.net', 'Javascript', 'PHP', 'Other']
sizes = [16.2, 12.1, 11.7, 7.6, 4.7, 4.0, 2.0, 1.8, 39.9]

# 设置中文字体和负号显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 设置饼图为圆形
plt.axes(aspect=1)

# 设置各扇形标签与圆心的距离（labeldistance）为1.1
# 自动添加百分比显示（autopct），格式化为保留小数点后1位小数
# 添加饼图的阴影效果
# 设置饼图的初始摆放角度为90度
# 设置百分比标签与圆心的距离0.7
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%.1f%%', labeldistance=1.1, shadow=True, startangle=90, pctdistance=0.7)

# 图例左上角，指定图例在轴的位置为(-0.3, 1.1)
plt.legend(loc=(-0.3, 1.1))

# 保存图片
plt.savefig('program.png')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，会生成一个名为`program.png`的文件，里面是绘制好的饼图。