value_count = len(value_list) value_sum = np.sum(value_list) value_prop = [v / value_sum for v in value_list] fig2, ax2 = plt.subplots() patches, texts, autotexts = ax2.pie(value_prop, labels=label_list, autopct='%1.1f%%') for autotext in autotexts: autotext.set_color('white') autotext.set_fontsize(10) ax2.set_title('Abnormal flow proportion')代码精简

这段代码的功能是绘制一个饼图，展示一组数据的占比情况。具体来说，代码首先通过 len() 函数获取 value_list 中元素的个数，然后通过 np.sum() 函数计算 value_list 中所有元素的总和。接着，代码将每个元素占总和的比例计算出来，并将其存储在 value_prop 列表中。最后，代码调用 plt.subplots() 函数创建一个新的绘图窗口，并调用 ax2.pie() 函数绘制饼图。饼图的每个扇形对应一个数据，扇形的大小表示该数据占总和的比例。饼图的标题为 'Abnormal flow proportion'。代码还通过循环将每个扇形的文本颜色设置为白色，并将字体大小设置为 10。

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watch(() => [...props.component_infos], (newval:any, oldval) => { // leftimg_lists.value = { // commonComponentList: newval.filter(f => f.panel_class == 'common'), // drawComponentList: newval.filter(f => f.panel_class == 'draw'), // chartComponentList: newval.filter(f => f.panel_class == 'chart') // }; leftimg_lists.value = newval.forEach((item:any)=>{ if(item.child.length){ item.child.forEach((sItem:any)=>{ if(sItem.child.length){ sItem.child.forEach((iItem:any)=>{ iItem.create_type = "draggable" iItem.type= iItem.name iItem.title= iItem.name iItem.props= ['prop_data'] if (iItem.extendAttr) { iItem.extend_attr = JSON.parse(iItem.extendAttr) } }) } }) } }) console.log(newval,'newval'); console.log( leftimg_lists.value ,' leftimg_lists.value '); });

这段代码使用了Vue.js的watch API，当props.component_infos的值发生变化时，会执行回调函数。回调函数首先将props.component_infos转换为数组，然后根据panel_class属性将组件分类，并将结果存储在leftimg_lists.value对象中。

接下来，回调函数使用forEach()方法遍历props.component_infos数组，并对其进行修改。如果组件具有子组件，则将子组件的create_type、type、title和props属性设置为固定值，并从extendAttr属性中解析出extend_attr属性。

最后，回调函数打印出新的props.component_infos值和leftimg_lists.value值，用于调试和验证。

总的来说，这段代码是在Vue.js框架中，用于对props.component_infos属性进行监听，并在其发生变化时进行分类和修改。

def spilt_loss(left, right, class_values): loss = 0.0 for class_value in class_values: left_size = len(left) if left_size != 0: # 防止除数为零 prop = [row[-1] for row in left].count(class_value) / float(left_size) loss += (prop * (1.0 - prop)) right_size = len(right) if right_size != 0: prop = [row[-1] for row in right].count(class_value) / float(right_size) loss += (prop * (1.0 - prop)) return loss

该函数是一个计算分类问题中划分后产生的损失值的函数。函数的参数包括划分后左右两边的样本集合、分类值的列表。在函数中，循环遍历分类值的列表，计算左边样本集的大小，如果不为0，则根据公式计算损失值，并将其累加到总损失中。最后返回总损失值。