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()

这段代码的功能是创建一个带有底色和透明度的子图，并在子图中绘制一个饼图。

具体来说，`ax.add_subplot(212,facecolor='#4f4f4f',alpha=0.3)`创建了一个大小为2x1的子图区域，并将子图的背景色设置为灰色（`#4f4f4f`），透明度设置为0.3，其中的`(2,1,2)`表示这是第二个子图。

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=0.8`指定了百分比与圆心之间的距离，`textprops={'color':'yellow'}`指定了标签的颜色为黄色。

最后，`plt.tight_layout()`函数用于自动调整子图的布局，`plt.show()`函数用于显示图形。

相关问题

ax = fig.add_subplot(projection='polar')，我想在极坐标里画热图

在极坐标系中画热图可以通过使用`ax.pcolormesh()`函数实现。这个函数可以根据给定的网格数据创建一个热图。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建极坐标子图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

# 生成数据
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
r = np.linspace(0, 1, 10)
theta, r = np.meshgrid(theta, r)
z = np.random.rand(10, 100)  # 假设这里的数据是随机生成的

# 绘制热图
cax = ax.pcolormesh(theta, r, z, cmap='hot')

# 添加颜色条
fig.colorbar(cax)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用`np.meshgrid()`函数生成了网格数据，并将其传递给`ax.pcolormesh()`函数，同时指定了颜色映射为'hot'。最后，通过`fig.colorbar()`函数添加了一个颜色条。你可以根据自己的需求修改数据和其他参数来绘制自定义的极坐标热图。

ax = fig.add_subplot(111, projection=projection)解释

`add_subplot()` 函数是matplotlib库中用于在现有的图形（figure）中添加子图(subplot)的方法。在`ax = fig.add_subplot(111, projection=projection)`这一行代码中，参数说明如下：

1. `fig`: 这是创建子图时所在的图形对象。`plt.figure()`用于创建一个新的图形。

2. `(111)`: 这是一个三元组，代表子图的位置布局。`111`可以分解为行(row)数、列(column)数和子图的索引(index)。在这个例子中，它表示一个单个的子图占据整个网格的左上角，即只有一个子图。

3. `projection=projection`: 这个可选参数用来指定子图的投影类型。如果省略或设置为None，则默认为`'auto'`，根据数据自动选择合适的投影类型，如直角坐标(x-y轴)、极坐标(polar)等。如果你想要明确地定义投影类型，比如等高线图，可以传入如`'3d'` (3D表面图) 或 `'polar'` (极坐标图)。

例如，如果你想在一个新的窗口中创建一个简单的2D直角坐标系，代码会看起来像这样：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)  # 创建一个位于中心的子图
# ...然后你可以添加图表元素到这个子图上
plt.show()