sguo's questions

Só por curiosidade, se a opção (b) é mais eficiente que a opção (a)? À primeira vista, a opção (a) terá várias vezes mais operações que a opção (b). Mas eu fiz algumas simulações para um milhão de linhas em df , a opção (b) é apenas uma fração mais rápida em média. Isso significa que o Pandas agrupará todas as operações escalares na opção (a) automaticamente?

(a) As variáveis ​​a, b, c, d, e, f são todas escalares.

    df['val2'] = (a*b+c*d)*df['val1']*e/f

(b)

    x = (a*b+c*d)*e/f
    df['val2'] = df['val1']*x

Recebi o seguinte código de um colega. Ele desenha um gráfico polar mostrando a porcentagem de três coisas em três anéis. Não tenho muita certeza de como o gráfico polar é desenhado no código, mas parece que é alguma conversão de um gráfico de barras. A versão do matplotlib que estou usando é 3.9.2. Não consegui fazer o quadro quadrado ao redor dos anéis desaparecer. Como você pode ver no código de exemplo, tentei várias maneiras pesquisando online. Executar o mesmo código no Matplotlib 3.7.0 não mostra o quadro quadrado. Sinto que isso pode ser uma correção simples de uma linha, mas não consegui descobrir. Espero que alguém possa me ajudar aqui. Obrigado.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from math import pi

data = [15, 20, 12]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), facecolor='white')
ax = plt.subplot(projection='polar', frameon=False)

startangle = 90
colors = ['#005a85', '#4c4c4d', '#048543']
colors_bg = ['#818589', '#818589', '#818589']

xs = [(i * pi *2)/ 100 for i in data]
xs_bg = [(i * pi *2)/ 100 for i in [100,100,100]]
ys = [-0.2, 1, 2.2]
left = (startangle * pi * 6)/ 360            #this is to control where the bar starts

# plot bars and points at the end to make them round
for i, x in enumerate(xs_bg):#draw the background grey circles
    ax.barh(ys[i], x, left=left, height=0.4, color=colors_bg[i])

for i, x in enumerate(xs):   
    ax.barh(ys[i], x, left=left, height=0.4, color=colors[i])
    ax.scatter(x+left, ys[i], s=60, color=colors[i], zorder=2)
    ax.scatter(left, ys[i]-0.01, s=60, color=colors[i], zorder=2)

plt.ylim(-4, 4)

# clear ticks, grids, spines
plt.xticks([])
plt.yticks([])
ax.spines.clear()

# Other attempts to remove the frame, none worked
ax.axis("off")
ax.set_axis_off()
ax.grid(False)
ax.get_xaxis().set_visible(False)
ax.get_yaxis().set_visible(False)
plt.gca().get_xaxis().set_visible(False)
plt.gca().get_yaxis().set_visible(False)

plt.tight_layout()
plt.show()