Какова цель использования np.random.random (4) для построения круговых диаграмм с использованием matplotlib?

Question

Я относительно новичок в matplotlib.

ax.pie(np.random.random(4), explode=explode, labels=labels, colors=colors, 
    autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90, 
    radius=0.25, center=(0, 0), frame=True) 
ax.pie(np.random.random(4), explode=explode, labels=labels, colors=colors, 
    autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90, 
    radius=0.25, center=(1, 1), frame=True) 
ax.pie(np.random.random(4), explode=explode, labels=labels, colors=colors, 
    autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90, 
    radius=0.25, center=(0, 1), frame=True) 
ax.pie(np.random.random(4), explode=explode, labels=labels, colors=colors, 
    autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90, 
    radius=0.25, center=(1, 0), frame=True) 

# Set aspect ratio to be equal so that pie is drawn as a circle. 
ax.set_aspect('equal') 

http://%3Chttp://matplotlib.org/examples/pie_and_polar_charts/pie_demo_features.html%3E

Answer 1

Это обычная практика для генерации случайных «поддельных» входных данных как удобный способ, чтобы продемонстрировать, что делает функция. В этом случае np.random.random просто используется для генерации четырех случайных чисел между 0 и 1 для определения размеров каждого «клина» в круговой диаграмме. Обычно вы передавали бы «реальные» (неслучайные) значения, которые вы хотите построить в виде массива или списка numpy.