ax.pie(list(df['Votes']),labels=list(df['Areas_of_interest']),autopct='%1.2f%%',pctdistance=0.8,wedgeprops={'width':0.4})plt.title('用户感兴趣领域',fontsize=18,loc='center')

时间: 2023-09-06 13:11:33 浏览: 140
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svg-4-pie.rar_PIE_SVG动画_svg_svg pie

这段代码也是在使用Python的matplotlib库绘制饼图，但是与之前的代码有所不同。首先使用pandas库读取csv文件，并将领域和对应的得票数分别存储在datax和datay两个变量中。然后使用matplotlib库创建一个图形对象ax，并使用ax对象的pie函数绘制饼图，其中list(df['Votes'])指定每个扇形的大小，labels=list(df['Areas_of_interest'])指定每个扇形的标签，autopct='%1.2f%%'指定百分比的格式，pctdistance=0.8指定百分比标签与圆心的距离，wedgeprops={'width':0.4}指定每个扇形的宽度。最后使用ax对象的title函数添加图形标题，并指定标题的字体大小和位置。
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苹果派服务端,完全可编译,需要libmysql.dll,自行补上 (Apple pie server, fully compiled, the need for libmysql.dll, self-filled)
rar

Poj_3122_Pie.rar_K._PIE_Pie题目

看英文题目一开始看不大懂，下面做一下解释：本体就是作者开party然后就做了不同大小不同口味的N个Pie，现在他有k个朋友要参加这个party，但是他的朋友和他要分到相同体积的pie，pie都是圆柱形的，高度全为1....

我的values中有三个元素，我想用三个元素做并排的两个饼图，它为什么报错了，我的代码: fig, axes = plt.subplots(figsize=(10,10),ncols=2) ax1,ax2=axes.ravel() values=[sum(bad_shot_list),sum(empty_shot_list),sum(noise_total_list)] bad_shot_list_num=[] empty_shot_list_num=[] for i in bad_shot_list: if i >0: bad_shot_list_num.append(i) for j in empty_shot_list: if j >0: empty_shot_list_num.append(j) print(bad_shot_list_num) print(len(bad_shot_list_num)) labels=["坏炮","丢炮","船噪音"] plt.subplot(1,2,1) patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"])## plt.figure(figsize=(10,10),dpi=100)## plt.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) plt.subplot(1,2,2) patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) plt.legend() plt.title("2023YC3D RMS level percent") plt.show()

patches,texts=ax2.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) plt.legend() plt.title("2023YC3D RMS level percent") plt.show() 这样你应该能够成功地绘制两个并排的饼图...

plt.figure(figsize=(16,16),dpi=80) plt.subplot(121) temp = df[df.avg_salary<10].groupby('address').avg_salary.count() plt.pie(temp,labels=temp.index,autopct='% .2f%%') plt.legend() plt.title('薪资小于6K各城市占比') plt.subplot(122) temp = df[df.avg_salary>10].groupby('address').avg_salary.count() plt.pie(temp,labels=temp.index,autopct='% .2f%%') plt.title('薪资大于6K各城市占比') plt.legend()生成图的颜色是怎么弄的

这段代码中并没有指定饼图的颜色，所以图表的颜色是默认的...plt.pie(temp, labels=temp.index, autopct='% .2f%%', colors=colors) 这将使用 colors 列表中的颜色来绘制饼图。您可以根据需要自定义颜色列表。

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

这是一个关于Matplotlib库中绘制饼图的函数plt.pie()的更详细的解释...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。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9.63, 8.4)) ax.pie(size, labels=label, autopct='%1.1f%%', textprops={'fontsize': 20})怎么修改

ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', textprops={'fontsize': 20}) # 显示图形 plt.show() 在这个示例中，我们将 textprops 参数设为 {'fontsize': 20}，表示字体大小为 20。你可以根据需要...

df=pd.read_csv(r"D:/商丘师范学院/课程/数据可视化/数据集/vote_result.csv")datax=df['Areas_of_interest'] datay=df['Votes'] plt.pie(datay,labels=datax,radius=1,autopct='%1.2f%%',shadow=True) plt.show()

然后使用matplotlib库的pie函数绘制饼图，其中labels参数指定每个扇形的标签，datay参数指定每个扇形的大小，autopct参数指定百分比的格式，shadow参数指定是否显示阴影效果。最后使用show函数显示图形。

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...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据文件 df = pd.read_csv('TemperatureSales.csv') # 分组并计算总销售额 grouped = df.groupby('temperature_range')['total_sales'].sum() # 绘制饼图 fig, ax = plt.subplots() ax.pie(grouped, labels=grouped.index, autopct='%1.1f%%') ax.set_title('Sales by Temperature Range') plt.show()

这段代码是用 Python 的...ax.pie() 用来绘制饼图，其中 group 参数为每组的销售额，labels 参数为每组的标签（即 temperature_range 列的值），autopct 参数用来设置百分比的显示格式。最后 plt.show() 用来展示图像。

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()

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、自动计算百分比等参数。接着使用axis()函数使饼图为正圆形，使用legend()函数添加图例并指定位置和边框框距离等参数。最后使用...

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()

这是一段使用 Matplotlib 库画饼状图的代码。它根据数据集中的性别和患病情况，分别画出了男性和女性患病比例的饼图。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...

#使用了pandas和matplotlib来创建一个包含四个子图的图表， Genre_data_NA = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False) Genre_data_EU =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False) Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False) Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False) Genre_data_NA # Genre_data_DF = pd.concat([Genre_data_NA,Genre_data_EU,Genre_data_JP,Genre_data_Other],axis = 1) data=Genre_data_NA Genre_name = data._stat_axis.values.tolist() # explodes=[0.1,0.1,0.1,0.1] plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(2,2,1) plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("北美地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,2) plt.pie(x=Genre_data_EU,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("欧洲地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,3) plt.pie(x=Genre_data_JP,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("日本地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,4) plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("其它地区的不同类型游戏销售额") plt.show()

接下来，将 Genre_data_NA 数据赋值给 data 变量，并通过调用 _stat_axis.values.tolist() 方法获取到 Genre_name 列表，这将作为饼图的标签。 然后，创建一个大小为 (10,10) 的图表，并在其中设置四个子图。对于每...

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()

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, ...

grouped = df.groupby('TYPE')['user_id'].count() # 绘制饼图 labels = ['未流失', '准流失', '已流失'] plt.pie(grouped, labels=labels, autopct='%1.2f%%') plt.title('客户流失情况汇总') plt.show()出现了'label' must be of length 'x'怎么解决

plt.pie(grouped, labels=labels, autopct='%1.2f%%', startangle=90, counterclock=False, shadow=True) plt.axis('equal') plt.title('客户流失情况汇总') plt.show() 其中，startangle参数设置起始角度，...

# 画饼图展示每类商品销量占比 import matplotlib.pyplot as plt data = sort_link_group['percent'] labels = sort_link_group['Types'] plt.figure(figsize=(8, 6)) # 设置画布大小 plt.pie(data,labels=labels,autopct='%1.2f%%') plt.title('Proportion of sales volume of each category') # 设置标题 plt.savefig('persent.png') # 把图片以.png格式保存 plt.show()标记注释

其中，首先从sort_link_group中提取出percent和Types两列数据，分别作为饼图的数值和标签，使用figure函数设置画布大小，使用pie函数生成饼图，并使用autopct参数设置饼图上的百分比显示格式。然后，使用title函数...

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...

df1 = df[df['类型是否高钾']==0] plt.figure(figsize=(10,10)) data = df1[df1.columns[5:]].mean() print(data[data<=1].index) value = list(data[data>1].values)+[sum(data[data<=1].values)] labels = list(data[data>1].index)+['其他'] plt.pie(value, labels=labels, autopct='%1.2lf%%') plt.savefig('类型为高钾的成分占比图.png') plt.show() 这是画扇形图的代码，请大致说明其中的含义

接下来，使用plt.pie()函数绘制扇形图，传入参数value和labels，并使用autopct='%1.2lf%%'设置扇形图上显示的百分比格式。 使用plt.savefig('类型为高钾的成分占比图.png')保存生成的扇形图为文件名为...

它报错了:Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm\python_program\program\yiqi1\plot_pic.py", line 151, in <module> plot_swath('./db/024.db') File "E:\pycharm\python_program\program\yiqi1\plot_pic.py", line 144, in plot_swath patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) ValueError: too many values to unpack (expected 2)

patches,texts,_=ax2.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) plt.legend() plt.title("2023YC3D RMS level percent") plt.show() 现在，patches 和 texts 变成了一个...
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内容概要：文章探讨了互联网时代的背景下开发一个实用的家庭理财系统的重要性。文中分析了国内外家庭理财的现状及存在的问题，阐述了开发此系统的目的——对家庭财产进行一体化管理，提供统计、预测功能。系统涵盖了家庭成员管理、用户认证管理、账单管理等六大功能模块，能够满足用户多方面查询及统计需求，并保证数据的安全性与完整性。设计中运用了先进的技术栈如SSM框架（Spring、SpringMVC、Mybatis），并采用MVC设计模式确保软件结构合理高效。 适用人群：对于希望科学地管理和规划个人或家庭财务的普通民众；从事财务管理相关专业的学生；有兴趣于家政学、经济学等领域研究的专业人士。 使用场景及目标：适用于日常家庭财务管理的各个场景，帮助用户更好地了解自己的消费习惯和资金状况；为目标客户提供一套稳定可靠的解决方案，助力家庭财富增长。 其他说明：文章还包括系统设计的具体方法与技术选型的理由，以及项目实施过程中的难点讨论。对于开发者而言，不仅提供了详尽的技术指南，还强调了用户体验的重要性。

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