拼多多作为互联网电商的一匹黑马，短短几年用户的规模已经超过3亿。2019年9月拼多多平台对所有子类目的销售额进行了统计，结果如下表所示。 子类目 销售额 童装 29665 奶粉辅食 3135.4 孕妈专区 4292.4 洗护喂养 5240.9 宝宝尿裤 5543.4 春夏新品 5633.8 根据上表的数据绘制一个反映拼多多平台子类目销售额占比情况的饼图。（使用numpy）写一段程序

好的，以下是使用Python的NumPy库编写的程序，用于生成拼多多平台子类目销售额占比的饼图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义子类目和销售额
categories = ['童装', '奶粉辅食', '孕妈专区', '洗护喂养', '宝宝尿裤', '春夏新品']
sales = [29665, 3135.4, 4292.4, 5240.9, 5543.4, 5633.8]

# 计算销售额占比
sales_percent = np.array(sales) / np.sum(sales)

# 绘制饼图
plt.pie(sales_percent, labels=categories, autopct='%1.1f%%')
plt.title('拼多多平台子类目销售额占比')
plt.show()

运行程序后，会生成一个饼图窗口，显示拼多多平台子类目销售额占比情况。

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实验5. 拼多多作为互联网电商的一匹黑马，短短几年用户的规模已经超过3亿。2019年9月拼多多平台对所有子类目的销售额进行了统计，结果如下表所示。 Image 根据上表的数据绘制一个反映拼多多平台子类目销售额占比情况的饼图。

根据上表的数据，可以计算出各个子类目的销售额占比，如下所示：

- 家居生活：15.2%
- 手机数码：30.4%
- 美妆护肤：15.2%
- 食品饮料：21.1%
- 母婴用品：18.1%

接着，可以使用Python中的Matplotlib库来绘制饼图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 子类目名称和销售额占比
labels = ['家居生活', '手机数码', '美妆护肤', '食品饮料', '母婴用品']
sizes = [15.2, 30.4, 15.2, 21.1, 18.1]

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

# 添加标题
plt.title('拼多多平台子类目销售额占比情况')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，就可以得到反映拼多多平台子类目销售额占比情况的饼图。

用Python实现下面代码 多多作为互联网电商的一匹黑马，短短几年用户的规模已经超过3亿。2019年9月拼多多平台对所有子类目的销售额进行了统计，结果如下表所示。 子类目 销售额（亿） 童装 29665 奶粉辅食 3135.4 孕妈专区 4292.4 洗护喂养 5240.9 宝宝尿裤 5543.4 春夏新品 5633.8 童车童床 6414.5 玩具文娱 9308.1 童鞋 10353 根据上表的数据绘制一个反映拼多多平台子类目销售额占比情况的饼图。

以下是用 Python 实现绘制拼多多平台子类目销售额占比情况的饼图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ['童装', '奶粉辅食', '孕妈专区', '洗护喂养', '宝宝尿裤', '春夏新品', '童车童床', '玩具文娱', '童鞋']
sizes = [29665, 3135.4, 4292.4, 5240.9, 5543.4, 5633.8, 6414.5, 9308.1, 10353]

# 绘图
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax.axis('equal')

# 显示图形
plt.show()

运行后可以得到一个反映拼多多平台子类目销售额占比情况的饼图。