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

时间: 2024-04-23 17:24:09 浏览: 108
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。
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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...

plt.pie(station_count.values, labels=station_count.index, autopct='%1.1f%%') plt.title('每个城市的地铁站数') plt.show()

这段代码使用了matplotlib库的pie函数来绘制饼图。它接受两个参数：station_count.values和station_count.index。station_count.values是一个包含每个城市地铁站数的列表，而station_count.index是一个包含城市名称...

ax.add_subplot(212,facecolor='#4f4f4f',alpha=0.3) plt.pie(city_counts_top20.values,labels=city_counts_top20.index,autopct='%1.1f%%',pctdistance=0.8,textprops={'color':'yellow'}) plt.tight_layout() plt.show()

接下来，plt.pie()函数绘制了一个饼图，其中city_counts_top20.values是饼图中每个扇形的大小，city_counts_top20.index是饼图中每个扇形的标签，autopct='%1.1f%%'指定了百分比的显示格式，pctdistance=...

plt.pie(x=dict_.values(), labels=dict_.keys(), autopct='%1.1f%%', startangle=90, explode = [0.01, 0])

这是一个使用Matplotlib库中的pie函数绘制饼图的代码，其中x参数是一个字典的值列表，labels参数是一个字典的键列表，autopct参数是在饼图中显示每个部分占比的格式化字符串，startangle参数是饼图的起始角度，...

count_by_type = df['景区类型'].value_counts() plt.pie(count_by_type.values,labels=count_by_type.index,autopct='%1.1f%%') plt.title('各类型景区的数量') plt.show(),用plt.table1\对以上代码进行修改为可视化表格形式

plt.table(cellText=df_count_by_type.values, colLabels=df_count_by_type.columns, loc='center') plt.title('各类型景区的数量') plt.show() 修改后的代码使用了plt.table()函数，将统计结果转化为表格...

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()

6. plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) 到 plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True)：这四行代码使用pie函数绘制饼图，其中x...

# 添加 HighTemperature（高温天气） 列 data['HighTemperature'] = np.where(data['平均气温'] >= 30, 1, 0) # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(15, 15)) # 按照省分组，并统计数量 high_temp = data.groupby('省')['HighTemperature'].sum() # 绘制饼图 plt.pie(high_temp.values, labels=high_temp.index, autopct='%1.1f%%') plt.title('各省高温天气占比') plt.show()怎么查看高温天气最少的

high_temp_sorted = high_temp.sort_values() # 查看高温天气最少的省份 province_with_fewest_high_temperatures = high_temp_sorted.index[0] print(f"高温天气最少的省份是：{province_with_fewest_high_...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt n = pd.read_csv("D:vgsales.csv") platform_count = n['Platform'].value_counts().head(5) plt.pie(platform_count, labels=platform_count.index, autopct='%1.1f%%') plt.title('shu liang qian 5 de ping tai:') plt.show()分析思路并添加注释

这段代码主要是用来对于电子游戏销售数据集中的...- 使用plt.pie()函数绘制了一个饼图，并使用autopct='%1.1f%%'添加了百分比显示。 - 使用plt.title()函数添加了图表的标题。 - 最后，使用plt.show()函数显示了图表。

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=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"])## plt.subplot(1,2,2) patches,texts=ax2.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue",...

freq = data['类型'].split("-")[2].value_counts() plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.pie(freq.values, labels=freq.index, autopct='%1.1f%%') plt.title("某列数据出现频次饼图") plt.show()代码有什么错误和需要改进的地方

这段代码可能会出现以下问题：... plt.pie(freq.values, labels=freq.index, colors=colors, autopct='%1.1f%%') plt.title("某列数据出现频次饼图") plt.show() except Exception as e: print("出现错误：", e)

plt.pie(counts.values,labels=counts.index,autopct='%.2f%%');这里index无法显示中文怎么办

plt.pie(counts.values, labels=counts.index, autopct='%.2f%%') # 设置标签字体 plt.legend(prop=myfont) # 显示图形 plt.show() 其中，需要将字体文件路径替换为你自己的字体文件路径。在代码中，通过设置...

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。

import collections import matplotlib.pyplot as plt # 绘制不同客户类型客户数量饼图 TypeRate = collections.Counter(KMeansModel.labels_) name_list = ['潜在高风险客户', '禁入类客户及高风险客户', '一般风险客户', '一般客户'] num_list = TypeRate.values() print('查看各类客户数量:', num_list) plt.figure(figsize=(8, 8)) # 绘制饼图 explode = [0, 0.1, 0, 0] # 分离禁入类客户和高风险客户 plt.pie(num_list, labels=name_list, autopct='%1.1f%%', pctdistance=1.15, explode=explode, labeldistance=1.05, startangle=90) plt.show()

首先使用 collections 库中的 Counter 函数统计 KMeansModel.labels_ 中不同值的数量，即不同客户类型的客户数量。然后定义了一个客户类型名称列表和客户数量列表，用于绘制饼图。接着设置了一些饼图的参数，如分离...
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