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x
In [22]:types = []
for tp in movies_df_new['genres']:
sp = tp.split('|')
for x in sp:
types.append(x)
types_df = pd.DataFrame({'genres':types})
In [23]: types_df_counts = types_df['genres'].value_counts()
In [24]: types_df_counts
Out[24]: Drama 1876
Comedy 1455
Thriller 1105
Action 951
Romance 851
Adventure 773
Crime 704
Fantasy 504
Sci-Fi 492
Family 440
Horror 386
Mystery 378
Biography 238
Animation 196
War 150
Music 149
Sport 147
History 147
Musical 96
Western 57
Documentary 45
Film-Noir 1
Name: genres, dtype: int64
In [26]：b1 = types_df_counts/types_df_counts.sum()
explode = (b1>=0.06)/20+0.02
types_df_counts.plot.pie(autopct='%1.1f%%',figsize=(8,8),\
label='',explode=explode)
plt.title('Movie Type Proportional Distribution Map')
看起来在你的代码中，你可能混淆了 label 和 labels 这两个参数。在 series.plot.pie() 和 plt.pie() 中，这两个参数有不同的含义。
首先，让我们谈谈 plt.pie() 。这是Matplotlib库中的一个函数，用于创建饼状图。它有一个参数 labels ，这个参数表示的是饼图每一块的标签。如果你查看 plt.pie() 的帮助文档，你会发现有一个 labels 参数，这是一个可选的参数，用来指定每个饼块的标签。
然后，我们来看 Series.plot.pie() 。这是pandas库中的一个方法，用于在Series数据类型上创建饼状图。在你的例子中，你的 label 参数被设定为 '' 。在这种情况下， label 参数实际上被用作Y轴的标签。你可以通过设置 label 参数来改变Y轴的标签。
如果你希望改变饼图每一块的标签，你可以在调用 plot.pie() 方法时传入 labels 参数。例如，如果你希望每一块的标签是电影的类型，你可以这样做：
types_df_counts.plot.pie(labels=types_df_counts.index, ...)
在这个例子中， types_df_counts.index 是一个包含所有电影类型的列表，它将被用作饼图每一块的标签。
最后，需要注意的是，在pandas的 plot.pie() 方法中，没有 label 参数。所以，你在你的代码中看到的 label 参数可能是来自于Matplotlib的 pyplot 方法的。在你的例子中，你调用了 plt.title() 来设置图的标题，这是一个 pyplot 方法。在 pyplot 中，许多函数都可以接受 label 参数，例如 plt.plot() 、 plt.scatter() 等等。这些函数中的 label 参数用于设置图例的标签。但是在饼图中，通常我们不需要图例，所以 label 参数通常不会被使用。
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狗仔卡
发表于 2023-6-8 12:20:16
置顶卡
千斤顶
显身卡
楼主
发表于 2023-6-8 14:17:50
