wedges, *_ = ax.pie(sizes_test, explode=(0.08, 0, 0, 0, 0, 0, 0), autopct='%1.0f%%', textprops={'fontsize': 15}, labels=labels_test) ax.text(-0.1, -1.3, '饼图', fontsize=17) print(wedges[0].theta1) print(wedges[1].theta1) print(wedges[2].theta1) print(wedges[0].center) print(wedges[0].r);wedges对象的函数方法和属性都有什么，r属性是做什么的？

`wedges`对象是一个包含每个楔形块的列表，每个楔形块都是一个`Wedge`对象，拥有以下属性和方法：

属性：

- `center`: 楔形块的中心坐标，是一个元组 `(x, y)`
- `r`: 楔形块的半径
- `theta1`: 楔形块的起始角度（弧度制）
- `theta2`: 楔形块的终止角度（弧度制）
- `text`: 楔形块上显示的文本

方法：

- `set_facecolor()`: 设置楔形块的填充色
- `set_edgecolor()`: 设置楔形块的边框颜色
- `set_linewidth()`: 设置楔形块的边框线宽
- `set_alpha()`: 设置楔形块的透明度
- `set_label()`: 设置楔形块的标签

其中，`r`属性表示楔形块的半径，也就是从饼图中心到楔形块边缘的距离。在绘制饼图时，每个楔形块的大小（面积）与数据的相对大小成比例，而半径则是固定的，因此楔形块的面积和占比（即饼图的数据可视化效果）取决于半径的大小。

相关问题

将下列代码重新定义df_col = df[['title','collection']].sort_values('collection',ascending=False)[2:12] _x = df_col['title'].tolist() _y = df_col['collection'].tolist() fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) wedges, texts, autotexts = ax.pie(_y, labels=_x, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=color[1:]) ax.set_title('网易云音乐华语歌单收藏 TOP10', loc='left', fontsize=16) plt.setp(autotexts, size=12, weight='bold') plt.setp(texts, size=12) plt.show()

这段代码使用 pandas 和 matplotlib 库对 DataFrame 进行操作，首先选取了 DataFrame 中的 'title' 和 'collection' 两列数据，按照 'collection' 列进行降序排列，选取第3至第11行数据，然后将 'title' 和 'collection' 列的值分别转换为列表类型 _x 和 _y。接着，调用 matplotlib 库的 pie 函数生成一个饼图，并输出结果。

以下是完整的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('music.csv', encoding='utf-8')

# 对数据进行处理
df_col = df[['title','collection']].sort_values('collection',ascending=False)[2:12]
_x = df_col['title'].tolist()
_y = df_col['collection'].tolist()

# 生成图表
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
wedges, texts, autotexts = ax.pie(_y, labels=_x, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=color[1:])
ax.set_title('网易云音乐华语歌单收藏 TOP10', loc='left', fontsize=16)
plt.setp(autotexts, size=12, weight='bold')
plt.setp(texts, size=12)
plt.show()

riqilang wu col_name = 'fee' bins = [0, 500, 1500, 3000, 5000, 10000] data[col_name+'_bins'] = pd.cut(data[col_name], bins=bins) df_count = data.groupby(col_name+'_bins')[col_name].count() df_percent = df_count / df_count.sum() * 100 wedges, texts, autotexts = axs[1].pie(df_percent, labels=df_percent.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90) axs[1].set_xlabel('Percent of fee')设置以上颜色为浅色，且字体为黑色。给出完整代码

这是一个使用 Pandas 和 Matplotlib 库绘制饼图的示例代码，其中对数据进行了分组和处理，代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 设置分组区间
col_name = 'fee'
bins = [0, 500, 1500, 3000, 5000, 10000]

# 对数据进行分组并统计数量
data[col_name+'_bins'] = pd.cut(data[col_name], bins=bins)
df_count = data.groupby(col_name+'_bins')[col_name].count()
df_percent = df_count / df_count.sum() * 100

# 绘制饼图
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
wedges, texts, autotexts = axs[1].pie(df_percent, labels=df_percent.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)

# 设置颜色和字体
for text in texts:
    text.set_color('black')
    text.set_fontsize(14)
for autotext in autotexts:
    autotext.set_color('black')
    autotext.set_fontsize(14)

# 设置标签和标题
axs[1].set_xlabel('Percent of fee', fontsize=16, fontweight='bold')
fig.suptitle('Fee Distribution', fontsize=20, fontweight='bold')

# 显示图像
plt.show()

如果要将颜色设置为浅色，可以使用 `wedgeprops` 参数来设置，代码如下：

# 绘制饼图，并设置颜色和字体
wedges, texts, autotexts = axs[1].pie(df_percent, labels=df_percent.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90,
                                      wedgeprops={'linewidth': 2, 'edgecolor': 'white', 'alpha': 0.8})

# 设置标签和标题
axs[1].set_xlabel('Percent of fee', fontsize=16, fontweight='bold', color='black')
fig.suptitle('Fee Distribution', fontsize=20, fontweight='bold', color='black')