fig = plt.figure(figsize=(6,4)) plt.pie(df3.loc['营业总成本'], labels=df3.columns,autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('营业总成本5年占比') plt.show()

这段代码用于绘制一个饼图，显示了"营业总成本"在过去5年中的占比情况。首先，通过`fig = plt.figure(figsize=(6,4))`创建一个图形对象，并设置图形的大小为6x4英寸。然后，使用`plt.pie()`函数绘制饼图，其中`df3.loc['营业总成本']`是一个数据框中的一行，表示"营业总成本"在不同列中的数值。`labels=df3.columns`用于设置每个扇区的标签为数据框的列名。`autopct='%1.1f%%'`表示将百分比显示为一位小数的格式，并且`startangle=90`表示起始角度为90度（即从12点钟方向开始绘制）。接下来，使用`plt.title()`函数设置图形的标题为"营业总成本5年占比"。最后，使用`plt.show()`函数显示绘制的饼图。

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def tsplot(y, lags=None, title='', figsize=(14, 8)): fig = plt.figure(figsize=figsize) layout = (2, 2) ts_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 0)) hist_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 1)) acf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 0)) pacf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 1))

这是一个 Python 函数，用于绘制时间序列的图形，其中 y 是时间序列数据，lags 是滞后值，title 是图形的标题，figsize 是图形的大小。函数中使用了 matplotlib 库来绘制图形，其中 layout 是一个元组，用于指定图形的布局，ts_ax、hist_ax、acf_ax 和 pacf_ax 分别是四个子图的坐标轴对象。

fig = plt.figure(figsize=(20,5)) fig1 = plt.subplot(131) plt.scatter(data.loc[:,'面积'],data.loc[:,'价格']) plt.title('Price VS Size')

这段代码使用了matplotlib库来绘制散点图，其中fig = plt.figure(figsize=(20,5)) 创建了一个大小为20x5的画布对象，fig1 = plt.subplot(131) 创建了一个大小为1x3的子图对象，并将其作为第一个子图进行绘制。接着，plt.scatter(data.loc[:,'面积'],data.loc[:,'价格']) 绘制了以data数据集中的面积和价格为x和y轴的散点图，并使用plt.title('Price VS Size') 添加了图表的标题。