一名大三的大数据专业学生你现在有一个基于python软文浏览量的预测的机器学习项目。我需要你看以下代码然后丰富代码的内容加多两张图表的代码要饼图。import pandas as pdimport numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlibpyplot as pltfrom sklearnensemble import randomf
加入两个新的图表，一个是点赞数和浏览量的饼图，一个是热度指数和浏览量的饼图
饼图1
labels = ['0-1000', '1000-3000', '3000-5000', '5000-10000', '>10000'] df_ads['点赞数分布'] = pd.cut(df_ads['点赞数'], bins=[0, 1000, 3000, 5000, 10000, np.inf], labels=labels) df_pie = df_ads.groupby('点赞数分布').size().reset_index(name='counts') fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.pie(df_pie['counts'], labels=df_pie['点赞数分布'], autopct='%1.1f%%') ax1.axis('equal') plt.title('点赞数分布') plt.show()
饼图2
labels = ['0-20', '20-40', '40-60', '60-80', '>80'] df_ads['热度指数分布'] = pd.cut(df_ads['热度指数'], bins=[0, 20, 40, 60, 80, np.inf], labels=labels) df_pie = df_ads.groupby('热度指数分布').size().reset_index(name='counts') fig2, ax2 = plt.subplots() ax2.pie(df_pie['counts'], labels=df_pie['热度指数分布'], autopct='%1.1f%%') ax2.axis('equal') plt.title('热度指数分布') plt.show(
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