plt.pie(quarterly_revenue.values, labels=labels, explode=explode, autopct='%1.1f%%')

这是一段使用 Matplotlib 库绘制饼图的代码，其中：

- `quarterly_revenue.values` 是一个包含季度收入数据的数组；
- `labels` 是一个包含每个数据对应的标签的数组；
- `explode` 是一个包含每个数据对应的偏移量的数组，用于突出某些数据；
- `autopct` 是一个格式化字符串，用于设置饼图上显示的数据格式，`%1.1f%%` 表示显示为小数点后一位的百分数。

这段代码的作用是绘制一个带有标签和数据百分比的饼图，并根据 `explode` 数组突出某些数据。

相关问题

plt.pie(sale_data.values, labels=sale_data.index, autopct='%1.1f%%')

这行代码的作用是使用matplotlib库中的pie函数绘制饼图。其中，'sale_data'是一个Series数据结构对象，包含了饼图中各个部分的数值和标签信息；'sale_data.values'返回该Series对象中的值组成的一维数组；'sale_data.index'返回该Series对象中的索引组成的一维数组，这两个数组分别作为饼图的数值和标签；'autopct'是一个字符串格式化参数，用于控制饼图中每个部分所占的百分比的显示格式，'%1.1f%%'表示显示小数点后一位的百分数。该函数会返回一个饼图对象，可以通过对该对象进行操作来修改饼图的样式、属性等。

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。