帮我改进这个代码，让生成的饼图尺寸更大：# 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母 def get_industry(x): return x[0] # 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列 df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_industry) # 计算各行业的占比 industry_counts = df['industry'].value_counts() industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum() # 绘制饼图 plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.show()

你可以在绘制饼图前设置 figure 的大小，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母
def get_industry(x):
    return x[0]

# 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列
df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_industry)

# 计算各行业的占比
industry_counts = df['industry'].value_counts()
industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum()

# 设置 figure 的大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))

# 绘制饼图
ax.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%')
ax.axis('equal')

plt.show()

这样可以将饼图的尺寸调大，可以根据需要调整 figsize 的大小。

相关问题

帮我改进这个代码，展示各行业LSR平均值比例饼图：#3 # 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母 def get_industry(x): return x[0] # 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列 df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_industry) # 计算各行业的占比 industry_counts = df['industry'].value_counts() industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum() # 设置 figure 的大小 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) # 绘制饼图 plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.title('各行业') plt.show()

这段代码看起来已经很不错了，我只能提供一些细微的建议来改进它：

1. 首先，这段代码中的行业代码列的名称为'行业代码'，建议更改为英文名称，例如'industry_code'，以使代码更易读。

2. 在这个函数中，我们只需要返回第一个字母，但是现在它返回了整个字符串，因此建议更改函数的名称为'get_first_letter'，并修改其实现方式，只返回第一个字母，如下所示：

def get_first_letter(x):
return x[0]

3. 这段代码中使用了matplotlib库绘制饼图，如果您使用的是Jupyter Notebook，则建议添加以下代码以使图表内联：

%matplotlib inline

4. 在绘制饼图之前，建议对行业占比数据进行排序，以使图表更易读。您可以使用以下代码：

industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum()
industry_pcts = industry_pcts.sort_values(ascending=False)

这将按降序对行业占比进行排序。

5. 最后，如果您希望图表更具可读性，建议添加图例。您可以使用以下代码：

plt.legend(title='Industries', loc='best')

它将为每个行业代码添加一个标签。您还可以使用其他参数自定义图例的字体大小、颜色等。

综上所述，这是改进后的代码：

# 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母
def get_first_letter(x):
return x[0]

# 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列
df['industry'] = df['industry_code'].apply(get_first_letter)

# 计算各行业的占比并按降序排序
industry_counts = df['industry'].value_counts()
industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum()
industry_pcts = industry_pcts.sort_values(ascending=False)

# 设置 figure 的大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))

# 绘制饼图
plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('各行业')

# 添加图例
plt.legend(title='Industries', loc='best')

# 显示图表
plt.show()

请加上前面我提供的代码的提取行业代码第一个代码作为分类依据的功能

好的，那么您可以在计算每个行业的平均LSR值时，添加一个新的列来存储每个行业的第一个字母，然后按照这个列进行分组计算平均LSR值。以下是修改后的代码：

# 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母
def get_first_letter(x):
    return x[0]

# 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列
df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_first_letter)

# 按第一个字母和行业代码分组，计算每个行业的平均LSR值
industry_lsr = df.groupby(['industry', '行业代码'])['LSR'].mean()

# 计算总LSR值
total_lsr = industry_lsr.sum()

# 计算每个行业平均LSR占总LSR的比例
industry_pcts = industry_lsr.groupby('industry').apply(lambda x: x.sum() / total_lsr)

# 设置 figure 的大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))

# 绘制饼图
plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('各行业平均LSR占比')

# 显示图表
plt.show()

此代码首先定义了一个函数`get_first_letter()`，该函数用于提取行业代码的第一个字母。然后将该函数应用于行业代码列，并将结果添加到一个新的列中。接下来，按照新的列和行业代码列进行分组，计算每个行业的平均LSR值。然后计算总LSR值，并使用新的列对行业平均LSR值进行分组，以计算每个行业平均LSR占总LSR值的比例。最后，使用matplotlib绘制饼图，其中每个行业的标签是第一个字母，每个扇形的大小表示每个行业平均LSR占总LSR值的比例。