问题[matplotlib]

users = ['user1', 'user2', 'user3', 'user4', 'user5', 'user6', 'user7', 'user8', 'user9', 'Другие']
sizes = [15, 30, 45, 10, 23, 55, 22, 56, 11, 99]

plt.gca().axis("equal")
pie = plt.pie(sizes, startangle=90)

porcent = 100. * np.array(sizes) / sum(sizes)
labels = ['{0} - {1:1.2f} %'.format(i, j) for i, j in zip(users, porcent)]
print(labels)
print(sizes)

sort_legend = True
if sort_legend:
    patches, labels, dummy = zip(*sorted(zip(pie[0], labels, sizes),
                                         key=lambda x: x[2],
                                         reverse=True))

plt.legend(patches, labels, bbox_to_anchor=(1, 0.5), loc="center right", fontsize=10,
           bbox_transform=plt.gcf().transFigure)
plt.subplots_adjust(left=0.0, bottom=0.1, right=0.45)

plt.show()

如何使“其他”元素位于图例的末尾而不是其他任何地方，具体取决于其值

请告诉我如何用单独的颜色突出显示具有某些索引的列。我有以下代码，它使用国家主题的名称作为索引，我需要在视觉上突出显示其中的一些。

stats_2017_1th_year_mort_2017_df = dataset_stats_2017_df['1th_year_mort_2017']
stats_2017_1th_year_mort_2017_df.index = dataset_stats_2017_df['Subyekt']

stats_2017_1th_year_mort_2017_df = stats_2017_1th_year_mort_2017_df.sort_values()
rcParams["figure.figsize"] = 19, 19
stats_2017_1th_year_mort_2017_df.plot(kind="barh")

plt.show()

请告诉我，是否可以绘制列表中元素出现频率的图表？

list_1 = [(1, 4), (1,), (1, 0), (1, 0), (3, 1, 0), (1, 0), (1, 0), (3, 2, 0), (2, 0), (2, 0), (10,), (3, 2, 0), (2, 0)]
c2 = Counter(list_1)
print(c2)

结论：

Counter({(1, 0): 4, (2, 0): 3, (3, 2, 0): 2, (1, 4): 1, (1,): 1, (3, 1, 0): 1, (10,): 1})

我正在尝试为图形设置两个参数，但 jupiter 发誓存在语法错误并且只接受一个参数，要么是关闭的列，要么是带有日期的字符串切片。在变量 ms 中，csv 是一个以列显示价格的表格，其中一个是关闭的，并且行带有日期。如何显示某个时期的价格并给出两个参数？

请帮我设置从蓝色到红色的渐变

这是我的代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

file_url = "https://drive.google.com/file/d/1KkbT7gwmVVHLBIRlxudwN08UKuIBoijG/view?usp=sharing"
file_path = 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=' + file_url.split('/')[-2]
data = pd.read_csv(file_path)

data=data[95000:]

plt.figure(figsize =(30, 10))
plt.scatter(data['Formatted Date'], data['Temperature (C)'],cmap='jet',s=50,alpha = 0.8)
plt.grid(color = '#33ccff', linestyle = '--', linewidth = 0.5)
plt.xticks([])
plt.show()