gender_stats_by_user = df_merge.groupby(by='gender')['user_id'].count() labels = ['boy','girl'] values = np.array([gender_stats_by_user[0], gender_stats_by_user[1]]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, startangle=90, autopct=lambda x: compute_raction(x,values)),这里的x指的是什么
时间: 2024-02-05 18:04:26 浏览: 70
在这段代码中,`lambda x: compute_raction(x, values)` 是一个匿名函数,用于计算每个部分的数据标签。其中,`x` 是指每个部分的数值,也就是 `gender_stats_by_user[0]` 和 `gender_stats_by_user[1]` 中的值。这个函数将 x 和 values 作为参数传入 `compute_raction` 函数中,用于计算每个部分的占比,最终返回一个字符串,作为数据标签显示在饼图上。
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gender_stats_by_user = df_merge.groupby(by='gender')['user_id'].count() labels = ['boy','girl'] values = np.array([gender_stats_by_user[0], gender_stats_by_user[1]]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, startangle=90, autopct=lambda x: compute_raction(x,values)),举例子展示计算过程
假设 `gender_stats_by_user` 是一个如下所示的 pandas Series:
```
gender
0 200
1 300
Name: user_id, dtype: int64
```
其中,0 表示男性用户,1 表示女性用户。
那么,计算 `values` 数组的过程如下:
```python
import numpy as np
values = np.array([gender_stats_by_user[0], gender_stats_by_user[1]])
```
这里,`values` 就是一个包含男性用户数量和女性用户数量的数组:
```
array([200, 300])
```
然后,我们可以使用 `matplotlib` 绘制饼图。具体来说,我们可以使用 `sub.pie` 函数实现:
```python
fig = plt.figure()
sub = fig.add_subplot(111)
sub.pie(values, labels=labels, startangle=90, autopct=lambda x: compute_raction(x,values))
```
其中,`labels` 是一个包含标签的数组,我们这里使用了 `['boy', 'girl']`。`startangle` 参数指定了起始角度,这里设置为 90 度。`autopct` 参数指定了如何显示每个扇形的百分比,这里使用了一个自定义的函数 `compute_raction`。你需要自己实现 `compute_raction` 函数,以便计算每个扇形所占的比例。
def compute_raction(pct, allvals): absolute = int(pct/100 * np.sum(allvals)) return '{:.2f}%\n{:d}'.format(pct,absolute),gender_stats_by_user = df_merge.groupby(by='gender')['user_id'].count() labels = ['boy','girl'] values = np.array([gender_stats_by_user[0], gender_stats_by_user[1]]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, startangle=90, autopct=lambda x: compute_raction(x,values)) sub.legend() fig.suptitle('Gender Stats by User', fontsize=16) fig.tight_layout() plt.show(),请举例子解释函数的计算过程
好的,假设我们有以下的调用:
```python
compute_raction(23.4567, [200, 300])
```
那么,函数的计算过程如下:
1. 首先,我们将 `pct` 除以 100,并乘以总数,得到当前扇形的绝对值:
```
absolute = int(23.4567 / 100 * (200 + 300))
= int(0.234567 * 500)
= int(117.2835)
= 117
```
这里我们使用了 `int` 函数将结果转换成了整数。
2. 然后,我们使用 `format` 函数将结果格式化成一个字符串。具体来说,`{:.2f}` 表示将 `pct` 保留两位小数,`{:d}` 表示将 `absolute` 格式化成整数。因此,最终的字符串是:
```
'23.46%\n117'
```
注意,`\n` 表示换行符。
3. 最后,我们将格式化后的字符串返回。
```
return '23.46%\n117'
```