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部分补充代码。 任务描述：使用Python语言，对聚类结果进行性能评估。 任务1：根据公式计算 Jaccard 系数； 任务2：根据公式计算 FM 指数； 任务3：根据公式计算 Rand 指数。

为了在 Python 中评估聚类结果的性能，我们可以使用 Jaccard、Fowlkes-Mallows (FM) 和 Rand 指数。以下是这三个指标的计算代码：

import numpy as np

def calculate_jaccard(A, B):
    # A 和 B 是两个表示簇的列表，每个元素代表簇中的样本ID
    intersection = set(A).intersection(B)
    union = set(A).union(B)
    jaccard = len(intersection) / len(union)
    return jaccard

def calculate_fm_index(A, B):
    TP = np.sum(np.logical_and(A == 1, B == 1))  # True Positives
    FP = np.sum(np.logical_and(A == 1, B == 0))  # False Positives
    FN = np.sum(np.logical_and(A == 0, B == 1))  # False Negatives
    precision = TP / (TP + FP) if TP > 0 else 0
    recall = TP / (TP + FN) if TP > 0 else 0
    if precision and recall:
        fm = (2 * precision * recall) / (precision + recall)
    else:
        fm = 0
    return fm

def calculate_rand_index(A, B):
    contingency_matrix = np.zeros((len(np.unique(A)), len(np.unique(B))))
    for i in range(len(A)):
        contingency_matrix[A[i], B[i]] += 1
    
    n = len(A)
    RI_sum = np.sum(np.diag(contingency_matrix))
    
    expected_values = [n * (n - 1) / (2 * (2 * n - 1)) for _ in range(contingency_matrix.shape[0])]
    RI = RI_sum / sum(expected_values)
    return RI

# 使用示例：
true_labels = [0, 0, 1, 1, 2]  # 真实标签
predicted_labels = [0, 0, 1, 2, 2]  # 预测标签

jaccard = calculate_jaccard(true_labels, predicted_labels)
fm_index = calculate_fm_index(true_labels, predicted_labels)
rand_index = calculate_rand_index(true_labels, predicted_labels)

print(f"Jaccard系数: {jaccard}")
print(f"FM指数: {fm_index}")
print(f"Rand指数: {rand_index}")

如何在matplotlib中绘制带有数据标签和百分比显示的饼图，并调整起始角度和阴影效果？

为了掌握在matplotlib中绘制带有数据标签和百分比显示的饼图，并调整起始角度和阴影效果，推荐参考《Python绘制饼状图指南》。这篇文章会提供实例代码和详细解析，帮助你了解关键参数的使用方法。

参考资源链接：[Python绘制饼状图指南](https://wenku.csdn.net/doc/64534988ea0840391e7792db?spm=1055.2569.3001.10343)

在使用matplotlib绘制饼图时，首先需要导入numpy和matplotlib.pyplot库。然后，定义数据标签和对应的占比数据。通过设置`plt.axes(aspect=1)`确保饼图是圆形的。接着，使用`plt.pie()`函数并传入相应的参数，如`x=fracs`指定占比数据，`labels=labels`设置类别标签，`autopct='%3.1f%%'`用于在扇区内显示百分比，`shadow=True`添加阴影效果，`startangle=90`设定饼图的起始角度，以及`pctdistance=0.6`设置百分比文本与圆心的距离。
最后，调用`plt.show()`函数来显示饼图。通过调整这些参数，你可以灵活地定制自己的饼图，使其符合不同的展示需求。文章《Python绘制饼状图指南》涵盖了上述内容，并且提供了进一步阅读的资源，帮助你更全面地掌握matplotlib在数据可视化中的应用。

参考资源链接：[Python绘制饼状图指南](https://wenku.csdn.net/doc/64534988ea0840391e7792db?spm=1055.2569.3001.10343)