# 绘制发布地点分布情况饼状图 plt.pie(cnt[:10] + [sum(cnt[10:])], labels=loc[:10] + ['其他'], autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('发布地点分布情况') plt.savefig('发布地点分布情况.png', dpi=300) plt.show()

这段代码使用 `matplotlib` 库绘制了饼状图，用于展示发布地点的分布情况。该方法首先调用 `pie` 函数，传入参数 `x` 和 `labels` 分别表示数据和标签，其中前 10 个发布地点的数据和标签分别存储在 `cnt` 和 `loc` 两个列表中，其他地点的数据为前 10 个发布地点之外地点的出现次数之和，标签为 `'其他'`。`autopct` 参数用于设置百分比的显示格式，`startangle` 参数用于设置饼状图的起始角度。接着，使用 `title` 函数设置图表标题。最后，使用 `savefig` 函数将图表保存为图片文件，并使用 `show` 函数显示图表。

相关问题

python 绘制数据集样本数量分布饼状图

您可以使用Python中的Matplotlib库来绘制数据集样本数量分布的饼状图。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据集样本数量
sample_counts = [100, 200, 150, 50]

# 数据集标签
labels = ['Class A', 'Class B', 'Class C', 'Class D']

# 绘制饼状图
plt.pie(sample_counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

# 添加图表标题
plt.title('Distribution of Sample Counts')

# 显示图表
plt.show()

在上述代码中，您需要替换`sample_counts`和`labels`为您实际的数据集样本数量和标签。`autopct`参数用于显示每个扇形的百分比值。

运行上述代码后，将会显示一个饼状图，展示数据集样本数量的分布情况。