首页 counts.plot.pie(title='评价分布饼图', fontsize=15, legend=True, autopct=lambda v: "{:0.1f}%".format(v))设置标签

counts.plot.pie(title='评价分布饼图', fontsize=15, legend=True, autopct=lambda v: "{:0.1f}%".format(v))设置标签

时间: 2023-06-19 21:03:24 浏览: 105

dex-method-counts.jar apk 查看方法数jar包

获取apk 方法数。运行: cmd 窗口中输入 java -jar dex-method-counts.jar xxx.apk>xxx.txt [三个使用到的文件，都需要绝对路径!]

这段代码的作用是绘制一个评价分布的饼图，并设置标签显示百分比。其中，counts是一个Series类型的数据，它记录了各种评价的数量。plot.pie()是pandas中的一个函数，用于绘制饼图。title参数用于设置标题，fontsize参数用于设置字体大小，legend参数用于显示图例，autopct参数用于设置标签显示的格式，lambda函数用于将数值转换为百分比格式。

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fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Gender"].value_counts().plot.bar(color="purple", ax=ax[0]) df["Gender"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Gender Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Ever_Married"].value_counts().plot.bar(color="purple", ax=ax[0]) df["Ever_Married"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Marriage Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45)是什么意思

接下来的两行代码分别使用了plot()函数和参数"bar"和"pie"，在两个子图中分别展示了"Gender"和"Ever_Married"列的频率分布情况。其中，value_counts()函数用于计算每个值的频率，并使用颜色"purple"设置了...

types_df_counts.plot.pie(autopct='%1.1f%%',figsize=(8,8),\ label='',explode=explode)会产生一个什么样的图形，具体描述

types_df_counts.plot.pie(autopct='%1.1f%%',figsize=(8,8), label='',explode=explode) 会生成一个大小为 (8,8) 的饼图，每个扇形的百分比标签保留一位小数，并且每个扇形与饼图中心的距离由 explode 参数指定...

>>> b1 = types_df_counts/types_df_counts.sum() >>> explode = (b1>=0.06)/20+0.02 >>> types_df_counts.plot.pie(autopct= %1.1f%% ,figsize=(8,8),\ label= ,explode=explode)

最后，调用 types_df_counts.plot.pie() 方法，传入一些参数来绘制饼图，其中 autopct 参数表示显示每个标签的百分比，figsize 参数表示图像的大小，label 参数表示每个标签的名称，explode 参数表示每个标签的偏移...

b1=types_df_counts/types_df_counts.sum() >>> explode=(b1>=0.06)/20+0.02 >>> types_df_counts.plot.pie(autopct='%1.1f%%',figsize=(8,8),label='',explode=explode)

这段代码的作用是根据给定的数据绘制一个饼图，并对其中的数据进行分类。具体实现步骤如下： 1. 首先，计算出types_df_counts中每个元素占总和的比例，即计算出b1。 2. 接着，根据b1的值判断是否需要将该元素突出...

df.counts.plot(kind = 'hist',bins =30 ,normed =True)

这段代码使用 Pandas 库中的 DataFrame 对象的 counts 列绘制一个直方图。其中参数 kind 指定绘制直方图，bins 指定直方图的柱子数量，normed 指定是否将直方图归一化。具体解释如下： - df.counts：DataFrame 对象...

counts = pd.cut(df.payDelta, bins).value_counts() # 绘制饼图 counts.plot(kind='pie', autopct='%d%%', shadow=True, figsize=(10, 4))在绘制饼图时，为什么可以将统计结果直接传入plot函数

在绘制饼图时，plot函数会自动将各个区间内元素出现的次数转换为所占的百分比，并绘制饼图。这种方法可以减少代码的复杂度，使得代码更加简洁易读。需要注意的是，如果使用其他绘图方式绘制频数分布图，可能需要先将...

data.cp.value_counts().plot.pie(ax=ax[1],autopct='%1.1f%%',explode=[0.01,0.01,0.01,0.01],shadow=True, cmap='Blues') ax[1].set_title("胸痛类型")这句代码有错嘛？怎么改

value_counts.plot.pie(ax=ax[1], autopct='%1.1f%%', explode=[0.01, 0.01, 0.01, 0.01], shadow=True, cmap='Blues') ax[1].set_title("胸痛类型") 这样就可以正确地绘制胸痛类型的饼图了。

count = df['区域'].value_counts() plt.pie(count, labels=count.keys(), labeldistance=1.2, autopct='%2.1f%%') plt.axis('equal') # 使饼图为正圆形 plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(-0.1, 1)) plt.savefig(city+'_'+kind+'_'+'公司分布.png') plt.show()

这段代码是用来生成一个以区域为分类的饼图，其中count变量是通过pandas库中的value_counts()函数计算每个区域出现的频率。然后使用matplotlib库中的pie()函数生成饼图，并设置饼图的标签、标签离圆心的距离、自动...

分析下列代码：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") year_count = data.groupby(by="年份")["年份"].count() data['年份'] = pd.to_numeric(data['年份'], errors='coerce') plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(year_count.index, year_count.values) plt.title("电影年份发展折线图") plt.xlabel("年份") plt.ylabel("数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False year_count = data['国家'].value_counts() plt.bar(year_count.index, year_count.values) plt.title("各个国家电影数量") plt.xlabel("国家") plt.ylabel("电影数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False type_count = data["类型"].value_counts() plt.pie(type_count,labels=type_count.index,pctdistance=0.8,autopct='%1.1f%%',explode=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.01]) plt.figure(figsize=(20,6.5)) plt.title("电影主要类型分布图") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") scores = data["排名"].values votes = data["评价人数"].values plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.scatter(scores, votes) plt.title("排名与评价人数散点图") plt.xlabel("排名") plt.ylabel("评价人数") plt.show()

第三个代码块绘制了电影主要类型分布的饼图，其中使用了 value_counts 函数对电影类型进行统计，然后使用 pie 函数将结果绘制出来。第四个代码块绘制了排名与评价人数的散点图，其中使用了 scatter 函数将排名和...

解释这行代码i = 0 while(i<4): y_flag = train[lables[i]].unique() train[lables[i]] = train[lables[i]].apply(lambda x : y_flag.tolist().index(x)) i = i+1 print(train.head()) #原因属性 x = train.iloc[:,2:] # print(x) #目标属性 y = train["Survived"] X_lables = x.columns print(X_lables) #将数据集进行标准化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler standard = StandardScaler() #对所有数据进行特征化处理 X = standard.fit_transform(x) X = DataFrame(X,columns=X_lables) print(X.head()) sns.heatmap(train.corr(),annot=True,cmap='RdYlGn',linewidths=0.2) fig=plt.gcf() fig.set_size_inches(10,8) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt ax = train['Survived'].value_counts().plot(kind = 'bar', figsize = (12,8),fontsize=15,rot = 0) ax.set_ylabel('Counts',fontsize = 15) ax.set_xlabel('Survived',fontsize = 15) plt.show() #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 males = (titanic['Sex'] == 'male').sum() females = (titanic['Sex'] == 'female').sum() proportions = [males, females]#把他们放入一个叫比例的列表中 #创建饼图 plt.pie(proportions,labels = ['Males','Females'],shadow = False,colors= ['blue','red'], explode = (0.0,0.3),startangle = 0,autopct='%1.1f%%' ) plt.title('Sex Proportion')#设置标题 plt.tight_layout() plt.show()

5. 使用matplotlib库中的bar和pie函数绘制了两个图表，分别展示了数据集中目标属性的分布情况和男女乘客比例的扇形图。总之，这段代码主要是为了对数据进行预处理和可视化展示，以便更好地理解数据集的特征和分布...

ax2 = plt.subplot(222) data[data['sex'] == 0].target.value_counts().plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2) ax2.set_title("女性患病比例") ax2 = plt.subplot(224) data[data['sex'] == 1].target.value_counts().plot(kind="pie",autopct="%.2f%%",labels=['患病','未患病'],ax=ax2) ax2.set_title("男性患病比例") plt.show()

其中第一行代码创建了一个 2x2 的子图，第二行代码在第二个子图中画出了女性患病比例的饼图并设置标题，第三行代码在第四个子图中画出了男性患病比例的饼图并设置标题，最后一行代码展示了所有子图。

fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(14,5)) sns.countplot(x='cp',data=data,hue='target',palette='Set3',ax=ax[0]) ax[0].set_xlabel("胸痛类型") data.cp.value_counts().plot.pie(ax=ax[1],autopct='%1.1f%%',explode=[0.01,0.01,0.01,0.01],shadow=True, cmap='Blues') ax[1].set_title("胸痛类型")

在第三行代码中，首先使用了value_counts函数统计了胸痛类型的分布情况，并使用plot函数绘制了一个饼图。其中，autopct参数用于显示每个扇形所占百分比，explode参数用于指定每个扇形的偏移量，shadow参数用于显示...

for col in ['class', 'employer_type', 'industry', 'work_year',]: tmp=train_public[col].value_counts().rename_axis(col).reset_index(name='counts') fig = px.pie(tmp, values='counts', names=col,title=f'ratio of counts {col}') fig.show() 改为matplotlib.pyplot下画出的饼图的代码

plt.pie(tmp_df['counts'], labels=tmp_df.index, autopct='%1.1f%%') plt.title(f'ratio of counts {col}') plt.show() 这段代码的功能与上面的代码相同，只是使用了matplotlib库来绘制饼图。首先遍历数据...

请你给下面的代码每行写出注释，要求详细易懂。 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from matplotlib import gridspec fig = plt.figure(figsize=(20, 4.5)) gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[1, 2.5]) ax1 = plt.subplot(gs[0]) ax2 = plt.subplot(gs[1]) counts = [data["num_train"], data["num_test"]] colors = ['silver', 'purple'] explode = (0.1, 0) labels = ['train','test'] ax1.pie(counts, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140) counts = [] labels = [] for namecode in data["class_name"].keys(): counts.append(data["class_info"][namecode]) labels.append(data["class_name"][namecode]) print(len(counts),len(labels)) print(counts) print(labels) df = pd.DataFrame({"labels": labels, "counts": counts}) ax2.bar(df["labels"], df["counts"]) ax2.set_title("nums") ax2.set_ylabel("% nums") # ax2.set_xticks(rotation=-15) ax2.set_xticklabels(labels = labels, rotation=-15) plt.show()

ax1.pie(counts, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140) # 定义一个空列表 counts 和 labels counts = [] labels = [] # 遍历数据字典中的 class_name...

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fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(14,5)) sns.countplot(x='cp',data=data,hue='target',palette='Set3',ax=ax[0]) ax[0].set_xlabel("胸痛类型") data.cp.value_counts().plot.pie(ax=ax[1],autopct='%1.1f%%',explode=[0.01,0.01,0.01,0.01],shadow=True, cmap='Blues') ax[1].set_title("胸痛类型")

for col in ['class', 'employer_type', 'industry', 'work_year',]: tmp=train_public[col].value_counts().rename_axis(col).reset_index(name='counts') fig = px.pie(tmp, values='counts', names=col,title=f'ratio of counts {col}') fig.show() 改为matplotlib.pyplot下画出的饼图的代码

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