plt.figure(figsize=(6,6)) plt.pie(n,autopct='%.2f%%',labels=['死亡','存活'],pctdistance=0.4,labeldistance=0.6, shadow=True,explode=[0,0.1],textprops=dict(size=15)) plt.title('总体生还率') Text(0.5, 1.0, '总体生还率')NameError Traceback (most recent call last) Input In [7], in <cell line: 5>() 2 plt.pie(n,autopct='%.2f%%',labels=['死亡','存活'],pctdistance=0.4,labeldistance=0.6, 3 shadow=True,explode=[0,0.1],textprops=dict(size=15)) 4 plt.title('总体生还率') ----> 5 Text(0.5, 1.0, '总体生还率') NameError: name 'Text' is not defined

这个错误是因为你需要在 `plt.title` 前面加上 `plt.`，这样才能正确地调用 `Text` 函数。请修改代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(6,6))
n = [545,342]
plt.pie(n,autopct='%.2f%%',labels=['死亡','存活'],pctdistance=0.4,labeldistance=0.6,
        shadow=True,explode=[0,0.1],textprops=dict(size=15))
plt.title('总体生还率')
plt.show()

这样就可以正常显示图表并且没有错误了。

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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。

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。