L1=['教授','副教授','讲师','助教','其他'] num = [20,30,10,12,8] c = Pie() c.add("",[list(z)for z in zip(L1,num)]) c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-职称类别比例"))

这段代码是使用 Python 中的第三方库 pyecharts 绘制一个职称类别比例的饼图。其中，L1 是职称类别的列表，num 是每个类别对应的数量。通过将 L1 和 num 组合成一个二维列表 `[list(z) for z in zip(L1,num)]`，然后传入 `c.add()` 方法中，即可生成饼图。`c.set_global_opts()` 方法用于设置图表的全局属性，例如图表的标题。

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L1 = ['教授','副教授','讲师','助教','其他'] num = [20,30,10,12,8] c = Pie() #构建饼图对象 c.add("",[list(z) for z in zip(L1,num)]) #添加数据到饼图中 c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-职称类别比例")) c.render_notebook()

这段代码使用了pyecharts库来绘制饼图，并且将图表渲染在notebook中。具体解释如下：

1. 首先，定义了一个列表L1来存储职称类别，另一个列表num来存储每个职称类别的数量。

2. 接着，创建了一个Pie对象，用于构建饼图。

3. 调用add()方法向饼图中添加数据，这里使用了zip()函数将L1和num两个列表打包成元组，然后将元组转换成列表。

4. 调用set_global_opts()方法设置图表的标题为“Pie-职称类别比例”。

5. 最后，调用render_notebook()方法将图表渲染在notebook中。

需要注意的是，运行这段代码之前需要先安装pyecharts库，并且在代码中需要导入相关的模块和函数，如下所示：

from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts

同时，如果你想将图表保存为html文件，可以使用render()方法，如下所示：

c.render("pie.html")

from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts %matplotlib inlineL1=['教授','副教授','讲师','助教','其他'] num = [20,30,10,12,8] c =Pie()#构造饼图对象 c.add("",[list(z) for z in zip(L1,num)])#添加数据到饼图中 c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-职称类别比例")) c.render_notebook()#显示

您这段代码中漏掉了 `set_global_opts` 方法的参数，应该将其设置为 `title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-职称类别比例")`。

另外，您使用的是 `render_notebook` 方法，如果您是在 Jupyter Notebook 中运行代码，可以将其改为 `render_notebook()`，并在末尾加上括号，这样就可以在 Notebook 中直接显示图表了。如果您是在其他 Python 环境中运行代码，可以使用 `render` 方法将图表保存为 HTML 文件，然后在浏览器中打开查看。

修改后的代码如下：

from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts
%matplotlib inline

L1 = ['教授', '副教授', '讲师', '助教', '其他']
num = [20, 30, 10, 12, 8]

c = Pie()  # 构造饼图对象
c.add("", [list(z) for z in zip(L1, num)])  # 添加数据到饼图中
c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-职称类别比例"))
c.render_notebook()  # 显示

希望这个修改后的代码能够帮助到您！