plt.pie(bf_df['性别'].value_counts(),autopct='%1.1f%%',labels=['男','女'],explode=(0.05,0),colors=['blue','green'],textprops={'fontsize':15})
时间: 2023-10-06 08:12:09 浏览: 66
这是使用 Matplotlib 库来绘制饼图,其中:
- `bf_df['性别'].value_counts()` 统计了数据框 bf_df 中“性别”列中男女的数量;
- `autopct='%1.1f%%'` 表示将饼图上显示的数值保留一位小数,并加上百分号;
- `labels=['男','女']` 表示饼图上各部分的标签;
- `explode=(0.05,0)` 表示将饼图上第一部分突出显示(偏移半径);
- `colors=['blue','green']` 表示饼图上各部分的颜色;
- `textprops={'fontsize':15}` 表示设置标签字体大小为 15。
注意,这里的代码并没有直接调用 plt.show() 或者其他绘图函数,因此需要在代码最后添加 plt.show() 来显示绘制的图形。
相关问题
plt.pie(diabetes_counts.values,labels=diabetes_counts.index,autopct='%1.1f%%')什么意思
这段代码使用matplotlib库中的pie函数绘制饼图,其中:
- `diabetes_counts.values`表示饼图中每个扇形的大小,即糖尿病患者和非糖尿病患者的数量;
- `diabetes_counts.index`表示每个扇形的标签,即糖尿病和非糖尿病;
- `autopct='%1.1f%%'`表示在扇形中显示百分比,保留一位小数。
综合起来,这段代码的作用是绘制一个简单的饼图,用于展示糖尿病患者和非糖尿病患者的比例。
pie_data = df['工作经验'] # 统计每个值的数量 value_counts = pie_data.value_counts() # 绘制饼图 plt.pie(value_counts, labels=value_counts.index,autopct='%2.1f%%') plt.axis('equal') plt.title("工作经验要求饼图") plt.savefig('工作经验.png') # 显示图形 plt.show()
这段代码使用了 pandas 和 matplotlib 库,目的是绘制一个饼图来展示数据中不同工作经验要求出现的次数占比。具体解释如下:
1. `df['工作经验']` 选取数据集中 "工作经验" 这一列的数据,并将其赋值给变量 `pie_data`。
2. `value_counts = pie_data.value_counts()` 统计 `pie_data` 中每个值出现的次数,并将结果赋值给 `value_counts` 变量。
3. `plt.pie(value_counts, labels=value_counts.index,autopct='%2.1f%%')` 绘制饼图。`value_counts` 是每个值出现的次数,`labels=value_counts.index` 指定每个扇形的标签是不同的工作经验要求,`autopct='%2.1f%%'` 表示将数值保留一位小数,并在百分号前面加上一个空格。
4. `plt.axis('equal')` 使饼图的长宽比相同,即让饼图变成一个正圆。
5. `plt.title("工作经验要求饼图")` 设置饼图的标题。
6. `plt.savefig('工作经验.png')` 将图像保存为文件。
7. `plt.show()` 显示图形。