[已解决]问号该怎么填

造梦师pot

# 统计是否被诈骗数量分布

num_fraud = data[data['fraud'] == 1.0].shape[0]    # fraud = 1.0 表示 被诈骗数据
num_no_fraud = ??? # fraud = 0.0 表示 未被诈骗数据

print(num_fraud,num_no_fraud)

##绘制正负样本百分比图

# 数据
labels = ['fraud', 'Not fraud']
sizes = [num_fraud, num_no_fraud]

# 绘制饼图
plt.???(sizes, labels=labels,colors=['#fdbf9c','#d6f9d1'], autopct='%1.1f%%', textprops={'fontsize': 13},startangle=90)

# 添加标题
plt.title('是否被诈骗数量分布百分比图',fontsize=15)

# 显示图形
plt.show()

最佳答案

月排行榜 / 总排行榜

isdkz

2023-6-11 10:19:59

根据给出的提示，你应该能填补这两个问号。你的任务是统计数据中被诈骗和未被诈骗的数量，然后用饼图显示这两个分类的百分比。

第一个问号应该是一个类似于你已经编写的被诈骗数据计数代码，只不过应该计数未被诈骗的数据，因此，你应该筛选出那些'fraud'列等于0.0的数据，然后计算这些数据的数量：

1. num_no_fraud = data[data['fraud'] == 0.0].shape[0]
   

复制代码

第二个问号应该是matplotlib.pyplot库中的函数，用于绘制饼图，这个函数是 pie ：

1. plt.pie(sizes, labels=labels,colors=['#fdbf9c','#d6f9d1'], autopct='%1.1f%%', textprops={'fontsize': 13},startangle=90)
   

复制代码

所以完整的代码应该是：

1. # 统计是否被诈骗数量分布
   
2. 
   
3. num_fraud = data[data['fraud'] == 1.0].shape[0]    # fraud = 1.0 表示 被诈骗数据
   
4. num_no_fraud = data[data['fraud'] == 0.0].shape[0] # fraud = 0.0 表示 未被诈骗数据
   
5. 
   
6. print(num_fraud,num_no_fraud)
   
7. 
   
8. #绘制正负样本百分比图
   
9. 
   
10. # 数据
    
11. labels = ['fraud', 'Not fraud']
    
12. sizes = [num_fraud, num_no_fraud]
    
13. 
    
14. # 绘制饼图
    
15. plt.pie(sizes, labels=labels,colors=['#fdbf9c','#d6f9d1'], autopct='%1.1f%%', textprops={'fontsize': 13},startangle=90)
    
16. 
    
17. # 添加标题
    
18. plt.title('是否被诈骗数量分布百分比图',fontsize=15)
    
19. 
    
20. # 显示图形
    
21. plt.show()
    

复制代码

以上代码将打印出被诈骗和未被诈骗的数据数量，并展示一个饼图，图中显示了这两种分类的百分比。

跳转到最佳答案楼层

isdkz

根据给出的提示，你应该能填补这两个问号。你的任务是统计数据中被诈骗和未被诈骗的数量，然后用饼图显示这两个分类的百分比。

第一个问号应该是一个类似于你已经编写的被诈骗数据计数代码，只不过应该计数未被诈骗的数据，因此，你应该筛选出那些'fraud'列等于0.0的数据，然后计算这些数据的数量：

1. num_no_fraud = data[data['fraud'] == 0.0].shape[0]
   

复制代码

第二个问号应该是matplotlib.pyplot库中的函数，用于绘制饼图，这个函数是 pie ：

1. plt.pie(sizes, labels=labels,colors=['#fdbf9c','#d6f9d1'], autopct='%1.1f%%', textprops={'fontsize': 13},startangle=90)
   

复制代码

所以完整的代码应该是：

1. # 统计是否被诈骗数量分布
   
2. 
   
3. num_fraud = data[data['fraud'] == 1.0].shape[0]    # fraud = 1.0 表示 被诈骗数据
   
4. num_no_fraud = data[data['fraud'] == 0.0].shape[0] # fraud = 0.0 表示 未被诈骗数据
   
5. 
   
6. print(num_fraud,num_no_fraud)
   
7. 
   
8. #绘制正负样本百分比图
   
9. 
   
10. # 数据
    
11. labels = ['fraud', 'Not fraud']
    
12. sizes = [num_fraud, num_no_fraud]
    
13. 
    
14. # 绘制饼图
    
15. plt.pie(sizes, labels=labels,colors=['#fdbf9c','#d6f9d1'], autopct='%1.1f%%', textprops={'fontsize': 13},startangle=90)
    
16. 
    
17. # 添加标题
    
18. plt.title('是否被诈骗数量分布百分比图',fontsize=15)
    
19. 
    
20. # 显示图形
    
21. plt.show()
    

复制代码

以上代码将打印出被诈骗和未被诈骗的数据数量，并展示一个饼图，图中显示了这两种分类的百分比。