gender_stats_by_user = df_merge.groupby(by='gender')['user_id'].count() labels = ['boy','girl'] values = np.array([gender_stats_by_user[0], gender_stats_by_user[1]]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, startangle=90, autopct=lambda x: compute_raction(x,values))，举例子展示计算过程

假设 `gender_stats_by_user` 是一个如下所示的 pandas Series：

gender
0    200
1    300
Name: user_id, dtype: int64

其中，0 表示男性用户，1 表示女性用户。

那么，计算 `values` 数组的过程如下：

import numpy as np

values = np.array([gender_stats_by_user[0], gender_stats_by_user[1]])

这里，`values` 就是一个包含男性用户数量和女性用户数量的数组：

array([200, 300])

然后，我们可以使用 `matplotlib` 绘制饼图。具体来说，我们可以使用 `sub.pie` 函数实现：

fig = plt.figure()
sub = fig.add_subplot(111)
sub.pie(values, labels=labels, startangle=90, autopct=lambda x: compute_raction(x,values))

其中，`labels` 是一个包含标签的数组，我们这里使用了 `['boy', 'girl']`。`startangle` 参数指定了起始角度，这里设置为 90 度。`autopct` 参数指定了如何显示每个扇形的百分比，这里使用了一个自定义的函数 `compute_raction`。你需要自己实现 `compute_raction` 函数，以便计算每个扇形所占的比例。