pie(Prop , labels = c("Gr-A","Gr-B","Gr-C","Gr-D","Gr-E") , edges=10)解释一下

时间: 2024-03-30 18:31:26 浏览: 182
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PIE-SAR用户手册

根据你提供的代码片段，这是一个用于创建饼图的函数调用。让我来解释一下这个函数的参数和功能： - `Prop`：这是一个表示各个组的比例的向量或数据框。它指定了每个组在饼图中所占的比例。 - `labels`：这是一个可选参数，用于指定饼图中每个组的标签。在这个例子中，标签分别为"Gr-A"、"Gr-B"、"Gr-C"、"Gr-D"和"Gr-E"。 - `edges`：这是一个可选参数，用于指定饼图的边数。默认值为10，表示饼图的边缘将被分为10个部分。 通过调用这个函数，你可以生成一个饼图，显示各个组在整体中所占的比例。
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ccflags-y += -fno-pie ldflags-y += --no-pie他们是加到内核源码下还是驱动源码下

这两行选项需要加到驱动源码的 Makefile 中，而不是内核源码的 Makefile 中。这是因为这些选项是用来编译驱动模块的，而不是内核本身。在驱动源码的 Makefile 中添加这些选项可以确保编译出的驱动模块正确地导入必要...

这是我的一段html代码，我想知道如何把这两项对应的两张图表放在同一行： 重点人员管控类型分布（饼） 各类型管控重点人员数量（柱）

<div class="echarts" id="pie1"> <div class="col-sm-6"> <div class="ibox float-e-margins"> <div class="ibox-title"> 各类型管控重点人员数量（柱） <div class="ibox-tools"> <a class="collapse-...

labels = ['SH','BJ','SZ','GD'] datas = [20,10,30,25] explode = [0,0,0.2,0] #plt.pie(x = datas , labels = labels ) #plt.pie(x = datas , labels = labels , autopct= '%.0f%%' ) #plt.pie(x = datas , labels = labels , autopct= '%.0f%%' ,explode = explode ) plt.pie(x = datas , labels = labels , autopct= '%.1f%%' ,explode = explode,shadow=True ) plt.show()

通过plt.pie()函数绘制饼图，其中x为数据的值，labels为数据的标签，autopct为自动标注百分比的格式，explode为数据的偏移量，shadow为是否添加阴影效果。最后，通过show()函数显示图形。在代码中，注释掉的三行代码...

写nginx自动编译安装脚本时，运行以下代码报错，看下是什么原因，怎么解决？ nginxConfig="--with-ld-opt='-Wl,-z,relro -Wl,-z,now -pie'" ./configure ${nginxConfig} 报错信息为： ./configure: error: invalid option "-Wl,-z,now" 你之前的分析明显有误，根据报错信息可以推断，在--with-ld-opt='-Wl,-z,relro -Wl,-z,now -pie'中，由于空格系统将-Wl,-z,now单独解析出来了，原本他们应该是一个整体的，该怎么解决？

非常抱歉，我的之前的回答还是有误。...也就是说，将 -Wl,-z,relro -Wl,-z,now -pie 这个参数用单引号包裹起来，再将整个参数用双引号包裹起来，这样就避免了引号嵌套的问题。重新运行脚本，应该就不会报错了。

写nginx自动编译安装脚本时，运行以下代码报错，看下是什么原因，怎么解决？ nginxConfig="--with-ld-opt='-Wl,-z,relro;-Wl,-z,now;-pie'" ./configure ${nginxConfig} 报错信息为： ./configure: error: invalid option "-Wl,-z,now" 你之前的分析明显有误，根据报错信息可以推断，在--with-ld-opt='-Wl,-z,relro -Wl,-z,now -pie'中，由于空格系统将-Wl,-z,now单独解析出来了，原本他们应该是一个整体的，该怎么解决？

非常抱歉，我的之前的回答有误。你的问题中提到了空格的问题，实际...nginxConfig="--with-ld-opt='-Wl,-z,relro -Wl,-z,now -pie'" 也就是说，将分号 ; 修改为空格即可。这样重新运行脚本，应该就不会报错了。

我的子组件是这样的 <template v-for="(item, index) in menuList"> <a-menu-item :key="item.key" v-if="!item.children"> <a-icon type="pie-chart" /> {{ item.title }} </a-menu-item> <a-sub-menu :key="item.key" v-else-if="item.children && item.children.length > 0" > <template #title> <a-icon type="pie-chart" /> {{ item.title }} </template> </a-sub-menu> </template>

对于没有子菜单的情况，子组件会渲染a-menu-item组件，其中key属性被设置为item.key，并显示一个图标和一个标题。 对于有子菜单的情况子组件会渲染a-sub-menu组件，其中key属性被设置为item.key，并使用...

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...

解释这段代码# --------年龄与逾期人数情况-------------- def draw_age(age_list,y_ageList): total_pie = draw_total(all_list[0]) attr = ["0-30", "30-45", "45-60", "60-75", "75-100"] y0_agenum = [] y1_agenum = [] for i in range(5): y0_agenum.append(y_ageList[i][0]) y1_agenum.append(y_ageList[i][1]) bar = ( Bar() .add_xaxis(attr) .add_yaxis("人数分布", age_list) .add_yaxis("未逾期人数分布", y0_agenum) .add_yaxis("逾期人数分布", y1_agenum) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各年龄段逾期情况")) ) attr = ["未逾期","逾期"] pie1 = ( Pie() .add("0-30年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[0])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="0-30年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie2 = ( Pie() .add("30-45年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[1])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="30-45年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie3 = ( Pie() .add("45-60年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[2])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="45-60年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie4 = ( Pie() .add("60-75年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[3])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="60-75年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie5 = ( Pie() .add("75-100年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[4])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="75-100年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) page = Page() page.add(bar) page.add(total_pie) page.add(pie1) page.add(pie2) page.add(pie3) page.add(pie4) page.add(pie5) page.render('age_OverDue.html')

其中，使用了Bar和Pie两个类来分别创建柱状图和饼图，并且设置了它们的参数。具体来说，代码中实现了以下功能： - 调用draw_total函数，绘制总体逾期情况的饼图； - 使用for循环遍历5个年龄段，分别获取未逾期人数和...

plt.figure(figsize=(20,10)) a = plt.pie(x=sum_sale_byprice,labels =sum_sale_byprice.index ,colors = ['grey']*len(A)+['orange']*len(B)+['yellow']*len(C)+['red']*len(D),autopct='%0f%%',pctdistance=0.9) 代码解释一下

2. a = plt.pie(x=sum_sale_byprice, labels=sum_sale_byprice.index, colors=['grey']*len(A)+['orange']*len(B)+['yellow']*len(C)+['red']*len(D), autopct='%0f%%', pctdistance=0.9)：这行代码绘制了饼图。...

import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据 labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] sizes = [15, 30, 25, 10, 20] colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99','#c2c2f0'] # 绘制饼图 plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90) # 添加标题 plt.title('Variable Pie Chart') # 显示图形 plt.show()

运行这段代码，将会显示一个带变量的饼图，其中"A"、"B"、"C"、"D"和"E"分别是标签，而15、30、25、10和20则是对应的数据。图表会按照给定的颜色顺序进行着色，并在每个扇区显示百分比。 如果你想要使用不同的标签...

如何更正下面这段代码：> score <- data$期末 > score_level <- cut(score, breaks = c(0,60,70,80,90,100), labels = c("<60", "60-69", "70-79", "80-89", ">=90")) Error in cut.default(score, breaks = c(0, 60, 70, 80, 90, 100), labels = c("<60", : 'x' 必需是数值 > score_count <- table(score_level) Error in table(score_level) : 找不到对象'score_level' > score_percent <- round(score_count / sum(score_count) * 100, 2) 错误: 找不到对象'score_count' > pie(score_count, labels = score_percent, main = "x班高数期末成绩饼图with percent") Error in pie(score_count, labels = score_percent, main = "x班高数期末成绩饼图with percent") : 找不到对象'score_count' > install.packages("plotrix") Warning: 正在使用‘plotrix’这个程序包，因此不会被安装 > library(plotrix) > fan.plot(score_count, labels = score_percent, main = "x班高数期末成绩扇形图") Error in fan.plot(score_count, labels = score_percent, main = "x班高数期末成绩扇形图") : 找不到对象'score_count' > library(plot3D) Error in library(plot3D) : 不存在叫‘plot3D’这个名字的程辑包

score_level <- cut(score, breaks = c(0,60,70,80,90,100), labels = c(", "60-69", "70-79", "80-89", ">=90")) score_count <- table(score_level) # 定义 score_count 变量 score_percent <- round(score_count ...

plt.pie(sizes,labels=labels,shadow=True,autopct='%1.2f%%',startangle=90)

这是一个关于Matplotlib库中绘制饼图的...labels = ['A', 'B', 'C'] plt.pie(sizes, labels=labels, shadow=True, autopct='%1.2f%%', startangle=90) plt.show() 这将生成一个带有标签、阴影和占比数值的饼图。

pie == create_pie(datas,"饼图-评分对比") pie.render_notebook()

Based on the code you provided, it appears that you are using a Python data visualization library called "pyecharts" to create a pie chart. The first line of code assigns the result of the create_...

如何更正下面这段代码：> score <- data$期末 > score <- as.numeric(score) > score_level <- cut(score, breaks = c(0,60,70,80,90,100), labels = c("<60", "60-69", "70-79", "80-89", ">=90")) > score_count <- table(score_level) > score_percent <- round(score_count / sum(score_count) * 100, 2) > pie(score_count, labels = score_percent, main = "x班高数期末成绩饼图with percent") Error in seq.int(x[i], x[i + 1], length.out = n) : 'length.out'必需是正整数 > library(plotrix) > fan.plot(score_count, labels = score_percent, main = "x班高数期末成绩扇形图") Error in fan.plot(score_count, labels = score_percent, main = "x班高数期末成绩扇形图") : fan.plot: x values must be positive numbers.

score_level <- cut(score, breaks = c(0,60,70,80,90,100), labels = c(", "60-69", "70-79", "80-89", ">=90"), include.lowest = TRUE) score_count <- table(score_level) score_percent <- round(score_count ...

explor_book_category<-group_by(data,cato)%>% summarise(count=n(), percent=n()/nrow(data)*100)%>% arrange(desc(count)) plot_ly(data<-explor_book_category, labels=~cato, values=~count, name="图书类别构成" )%>%add_pie(hole=0.5)

labels = ~cato, values = ~count, name = "图书类别构成") %>% add_pie(hole = 0.5) 首先，代码使用group_by函数按照图书类别（cato）对数据进行分组，然后使用summarise函数计算每个类别图书的数量和...

plt.subplot(2,2,4) sizes=[2,5,12,70,2,9] explode=(0,0,0.1,0.1,0,0) labels=['A','B','C','D','E','F'] plt.title("花瓣长度饼图") plt.pie(df['LenPetal'][8:14],explode=explode,autopct='%1.1f%%',labels=labels) plt.legend(loc="upper left",fontsize=10,bbox_to_anchor=(1.1,1.05))

labels=['A','B','C','D','E','F'] 表示每个部分的标签。plt.title("花瓣长度饼图") 表示设置图形的标题为“花瓣长度饼图”。plt.pie(df['LenPetal'][8:14],explode=explode,autopct='%1.1f%%',labels=labels) 表示...
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