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

根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码，填写data_cluster(data)函数完成非球状数据聚类任务，其中： data：数据样本

在Python中，非球状数据聚类通常使用基于密度的算法，如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）。以下是一个简单的例子，使用`sklearn`库中的`DBSCAN`模型来完成这个任务。假设`data`是一个二维数组，每个元素代表一个样本点，你可以这样做：

from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np

# 假设data是一个二维numpy数组，例如：
data = np.array([[1, 2], [4, 5], [6, 7], [8, 9], [10, 11], [12, 12], [13, 14], ...])  # 请替换实际数据

def data_cluster(data):
    """
    非球状数据聚类函数，使用DBSCAN算法
    """
    eps = 0.3  # 覆盖半径，可以根据数据分布调整
    min_samples = 5  # 密度邻域所需的最小样本数
    db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples).fit(data)
    
    labels = db.labels_  # 返回每个样本的标签（聚类ID）
    core_samples_mask = np.zeros_like(labels, dtype=bool)
    core_samples_mask[db.core_sample_indices_] = True  # 核心样本标记

    # 输出聚类结果
    clusters = {
        i: data[labels == i] for i in range(-1, len(np.unique(labels)) + 1) if i != -1  # -1表示噪声点
    }

    return labels, clusters

# 使用数据聚类
labels, clusters_result = data_cluster(data)

#

右侧编辑器 Begin-End 内补充代码，填写data_cluster(data)函数完成非球状数据聚类任务，其中： data：数据样本 测试说明 只需返回聚类结果即可，程序内部会检测您的代码，吻合度高于95%视为过关。

右侧编辑器的 Begin-End 部分是用来编写 Python 代码来完成非球状数据聚类任务。这里我们可以使用一种常见的非欧几里得空间下的聚类算法，比如层次聚类（Hierarchical Clustering）、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）或者是谱聚类（Spectral Clustering），它们适用于处理非正态分布的数据。

下面是一个基本的 DBSCAN 聚类示例，假设我们已经有了 `sklearn` 和 `pandas` 库：

from sklearn.cluster import DBSCAN
import pandas as pd

def data_cluster(data):
    # 将数据转换为 DataFrame 对象（如果需要）
    if isinstance(data, list):
        df_data = pd.DataFrame(data)
    else:
        df_data = data

    # 设置 DBSCAN 参数，ε (邻域半径) 和 min_samples (最小邻域点数)
    eps = 0.5  # 这个值取决于数据的特性，可以尝试调整
    min_samples = 10

    # 创建并运行 DBSCAN
    db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples).fit(df_data)

    # 获得聚类标签
    labels = db.labels_

    # 返回聚类结果
    return labels

**测试说明**：
- 确保输入数据已经被适当地预处理，例如标准化或归一化。
- 结果应是一个整数列表，每个元素代表样本所属的簇编号。
- 检查聚类后的簇是否合理，可以根据簇内的相似性和簇间的差异性评估。