plt.pie(num, autopct='%.2f %%', labels=num.index)解析这个语句

这段代码是用来绘制饼图的，其中：

- `plt` 是 `matplotlib.pyplot` 的别名，用于绘制图形；
- `pie()` 是绘制饼图的函数；
- `num` 是一个 pandas 序列，包含了饼图中各个扇形的数值；
- `autopct` 是自动标注每个扇形百分比的格式字符串，其中 `%.2f %%` 表示将每个扇形的值格式化为保留两位小数的百分数；
- `labels` 是一个列表，包含了饼图中各个扇形的标签。

综上，这段代码的作用是绘制一个饼图，其中每个扇形的数值、百分比和标签由 `num` 序列和 `labels` 列表确定。

相关问题

labels = ['SH','BJ','SZ','GD'] datas = [20,10,30,25] explode = [0,0,0.2,0] #plt.pie(x = datas , labels = labels ) #plt.pie(x = datas , labels = labels , autopct= '%.0f%%' ) #plt.pie(x = datas , labels = labels , autopct= '%.0f%%' ,explode = explode ) plt.pie(x = datas , labels = labels , autopct= '%.1f%%' ,explode = explode,shadow=True ) plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库，绘制了一个饼图。其中，labels表示对应数据的标签，datas表示对应数据的值，explode表示对应数据的偏移量。通过plt.pie()函数绘制饼图，其中x为数据的值，labels为数据的标签，autopct为自动标注百分比的格式，explode为数据的偏移量，shadow为是否添加阴影效果。最后，通过show()函数显示图形。在代码中，注释掉的三行代码分别是绘制饼图、绘制带有百分比标注的饼图和绘制带有百分比标注和偏移量的饼图的示例。

plt.figure(figsize=(16,16),dpi=80) plt.subplot(121) temp = df[df.avg_salary<10].groupby('address').avg_salary.count() plt.pie(temp,labels=temp.index,autopct='% .2f%%') plt.legend() plt.title('薪资小于6K各城市占比') plt.subplot(122) temp = df[df.avg_salary>10].groupby('address').avg_salary.count() plt.pie(temp,labels=temp.index,autopct='% .2f%%') plt.title('薪资大于6K各城市占比') plt.legend()生成图的颜色是怎么弄的

这段代码中并没有指定饼图的颜色，所以图表的颜色是默认的。通常情况下，Matplotlib 会自动从当前默认的颜色循环列表中选择颜色。如果需要自定义颜色，可以通过使用 `colors` 参数来指定颜色列表，例如：

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
plt.pie(temp, labels=temp.index, autopct='% .2f%%', colors=colors)

这将使用 `colors` 列表中的颜色来绘制饼图。您可以根据需要自定义颜色列表。