plt.figure() plt.pie(survived,labels=['存活','遇难']，autopct='%.2f%%') plt.legend() plt.show()

这段代码使用了 Matplotlib 库绘制了一个简单的饼图，显示了生还和遇难的比例。其中 `survived` 是一个包含两个元素的列表，分别表示生还和遇难人数。`labels` 参数给出了每个扇形对应的标签，`autopct` 参数则指定了显示百分比的格式。`legend` 方法用于显示图例。最后一行 `plt.show()` 将图像显示出来。需要注意的是，代码中的各行应该以缩进开始，以表示它们都属于同一代码块。

相关问题

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 49, saw 2以下代码出现错误import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np #将数据框命名为titanic titanic = pd.read_csv('train.csv') #将PassengerId设置为索引 titanic = titanic.set_index('PassengerId') #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 Male = (titanic.Sex == 'male').sum() Female = (titanic.Sex == 'female').sum() proportions = [Male,Female] plt.pie(proportions, labels=['Male','Female'],shadow=True, autopct='%1.1f%%',startangle=90,explode=(0.15,0)) plt.axis('equal') plt.title('Sex Proportion') plt.tight_layout() plt.show() #绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 lm = sns.lmplot(x='Age',y='Fare', data=titanic,hue='Sex',fit_reg=False) lm.set(title='Fare x Age') #设置坐标轴取值范围 axes = lm.axes axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) #有多少人生还？ titanic.Survived.sum() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending = False) plt.hist(df,bins = (np.arange(0,600,10))) plt.xlabel('Fare') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Fare Payed Histrogram') plt.show()

这个错误通常是由于在读取文件时遇到了格式不正确的行而引起的。在这种情况下，pandas尝试将该行解析为DataFrame的一行，但是由于该行不符合所期望的格式，因此会出现解析错误。

要解决这个错误，你需要检查文件的第49行，看看它的格式是否正确。你可以打开文件并查看该行，或者使用其他工具（如记事本++或Excel）来查看该行。

在查找问题后，你可以选择删除该行，或者尝试修复该行以使其格式正确。一些常见的解决方法包括：

- 确保每行都有相同数量的字段。
- 检查是否有未转义的特殊字符或空格。
- 如果有必要，使用正确的分隔符来分隔数据。

希望这些提示能够帮助你解决问题。

plt.pie(survived_df[['Pclass','Survived']].groupby('Pclass').sum(),labels=['1','2','3'],autopct='%1.0f%%')出现错误ValueError: x must be 1D

这个错误通常是由于 `plt.pie()` 函数中的第一个参数不是一维数组引起的。在您的代码中，`survived_df[['Pclass','Survived']].groupby('Pclass').sum()` 返回的是一个 `Pandas DataFrame`，而不是一个一维数组。

要解决这个问题，您可以使用以下代码：

plt.pie(survived_df[['Pclass','Survived']].groupby('Pclass').sum()['Survived'], labels=['1','2','3'], autopct='%1.0f%%')

这里我们使用 `groupby` 方法按 'Pclass' 分组，然后使用 `sum()` 方法来计算每个组中幸存乘客的数量。最后，我们使用这些值来绘制饼图。