from matplotlib import font_manager as fm import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码 plt.style.use('ggplot') from matplotlib import cm #原始数据 shapes = ['天津', '江西省', '安徽省', '云南省', '福建省', '河南省', '辽宁省', '重庆', '湖南省', '四川省', '北京', '上海', '广西壮族自治区', '河北省', '浙江省', '江苏省', '湖北省', '山东省', '广东省'] values = [287,383,842,866,1187,1405,1495,1620,1717, 2313,2378,3070,4332,5841,6482,7785,9358,9818,20254] s = pd.Series(values, index=shapes) labels = s.index sizes = s.values fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,6)) # 设置绘图区域大小 colors = cm.rainbow(np.arange(len(sizes))/len(sizes)) # 颜色地图：秋天→彩虹→灰色→春天→黑色 patches, texts, autotexts = ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.0f%%', shadow=False, startangle=170, colors=colors) ax.axis('equal') ax.set_title('各地区线上图书销售占比图',loc='left') # 重新设置字体大小 proptease = fm.FontProperties() # 字体大小（从小到大）: xx-small、x-small、small、medium、large、x-large、xx-large，或者是数字，如18 proptease.set_size('small') plt.setp(autotexts, fontproperties=proptease) plt.setp(texts, fontproperties=proptease) plt.show()

这段代码使用了matplotlib库来绘制一个饼图，表示各地区线上图书销售的占比情况。首先，导入了需要的库，并设置了中文字体和绘图样式。

然后，定义了原始数据，将地区名称存储在列表`shapes`中，将销售数量存储在列表`values`中。使用`pd.Series`函数将数据转换为Series对象。

接下来，创建一个Figure对象和一个Axes对象，并设置绘图区域的大小。

使用`cm.rainbow`生成颜色地图，将颜色与销售数量相关联。

使用`ax.pie`函数绘制饼图，传入销售数量和地区名称作为参数。设置`autopct='%1.0f%%'`来显示百分比标签。其他参数包括阴影效果、起始角度、颜色等。

通过设置`ax.axis('equal')`使饼图呈现圆形。

使用`ax.set_title`设置标题为"各地区线上图书销售占比图"，并将其左对齐。

接下来，通过调整字体大小的方式，重新设置了标签的字体大小，以适应图形的显示。

最后，使用`plt.show()`显示图形。

运行这段代码，您将看到一个饼图，表示各地区线上图书销售的占比情况。

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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from matplotlib.font_manager import FontProperties plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei'] import pandas as pd data1=pd.read_csv('G://data2.csv',index_col=0) data1.head() X = (data1 - data1.mean()) / data1.std() from sklearn.decomposition import PCA n = 5 pca = PCA(n_components = n) pca.fit(X)可以帮我生成一段代码吗

当然可以，以下是您需要的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from matplotlib.font_manager import FontProperties
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei']

data1 = pd.read_csv('G://data2.csv', index_col=0)
data1.head()

X = (data1 - data1.mean()) / data1.std()

from sklearn.decomposition import PCA

n = 5
pca = PCA(n_components=n)
pca.fit(X)

这段代码读取名为 'G://data2.csv' 的文件并将其存储在 DataFrame 对象 data1 中。然后，它对数据进行标准化处理，即将每个特征的值减去其均值，并除以其标准差。接下来，使用 PCA 进行降维，并将其嵌入到 n 维空间中。最后，pca.fit(X) 对降维后的数据进行拟合，以生成主成分分析模型。

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline

这段代码主要是进行Python数据分析所需要引入的常用库的导入和设置matplotlib图表显示中文的字体和解决负号显示问题，同时使用%matplotlib inline命令设置图表以内嵌形式显示在notebook页面中。其中，numpy是Python中处理科学计算的一个重要库，pandas是Python中用于数据分析的库，seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，matplotlib是Python中常用的绘图库。