如何在饼状图中同时显示比例和数量

运行结果如下图：

如何在我上面的代码上修改才能在饼状图中同时显示比例和数量

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7569290
这篇博客也不错, 你可以看下线稿图视频制作补充（调整视频亮度、对比度；删除无用文件）
除此之外, 这篇博客: 【线性代数】机器学习·算法必备线性代数总结中的 1.2.3 向量在不同基底上表示为不同坐标 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
        一个指定的向量可以在多组不同的基底上进行坐标表示，在不同基底的表示下，坐标自然也是不同的。
例如，向量x在基底 $(e_x,e_y)$ 下的表示为：
$x=\left[\begin{array}{cc}4\\5\\ \end{array}\right],$    $e_x=\left[\begin{array}{cc}1\\0\\ \end{array}\right],e_y=\left[\begin{array}{cc}1\\0\\ \end{array}\right]$
向量x在基底 $(e_x,e_y)$ 上表示的坐标为(4,5).
对于一个新基底 $(e^{'}_{x},e^{'}_{y})$
$x=\left[\begin{array}{cc}4\\5\\ \end{array}\right], e^{'}_x=\left[\begin{array}{cc}1\\1\\ \end{array}\right],e^{'}_y=\left[\begin{array}{cc}-1\\1\\ \end{array}\right]$
首先是将基向量单位化（就是将向量的方向不变，模长转化为1），从向量的的完整写法
$x=x_ie^{'}_x+y_je^{'}_y$ ，其中 $(x_i,y_j)$ 为向量的坐标， $(e^{'}_x,e^{'}_y)$ 为基向量。将基向量单位化，只要将向量的各个分量除以它的模长即可，新基底向量的模长为 $\sqrt2$ ，则
$e^{'}_x=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt2}\\\frac{1}{\sqrt2}\\ \end{array}\right],e^{'}_y=\left[\begin{array}{cc}-\frac{1}{\sqrt2}\\\frac{1}{\sqrt2}\\ \end{array}\right]$
        这样就使基向量的模长单位1，叫作将基向量单位化。
        再分别计算向量与基向量的内积(Inner Product)
$x^{'}=xe^{'}_x+xe^{'}_y=\left[\begin{array}{cc}4\\5\\ \end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt2}\\\frac{1}{\sqrt2}\\ \end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc}4\\5\\ \end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}-\frac{1}{\sqrt2}\\\frac{1}{\sqrt2}\\ \end{array}\right]=\frac{9\sqrt2}{2}e^{'}_x+\frac{\sqrt2}{2}e^{'}_y$
        在该基底下，坐标就被表示为: $\left[\begin{array}{cc}\frac{9\sqrt2}{2}\\\frac{\sqrt2}{2}\\\end{array}\right]$ ，如图1.2.3所示，表述利用不同基底对同一坐标进行表示的情况。
您还可以看一下 2017CCTC大会老师的【微服务专场】基于微服务的现代应用实践课程中的基于微服务的现代应用实践小节, 巩固相关知识点

以下回答来自chatgpt:

Hello ChatGPT,

我想在Python中生成一个饼状图，并在饼状图中显示每一块的数量和比例值，但是我的代码只能显示比例值。请问应该如何修改代码？

首先，需要确认你使用的是哪个Python库来生成饼状图。一般来说，可以使用matplotlib库中的pie函数生成，也可以使用plotly库中的pie图表生成器。

修改代码的方式也会有所不同，以下是两种方法：

使用matplotlib库，修改代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]

# 生成饼状图并设置参数
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)

# 添加每一块的数量
for i, label in enumerate(labels):
    ax1.text(0, -i*0.1, label + ': ' + str(sizes[i]), transform=ax1.transAxes)

# 图像显示
plt.show()

使用plotly库，修改代码如下：

import plotly.graph_objects as go

# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [15, 30, 45, 10]

# 生成饼状图
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values)])

# 添加每一块的数量
for i, label in enumerate(labels):
    fig.add_annotation(
        x=0.5, y=-i*0.1, text=label + ': ' + str(values[i]), showarrow=False)

# 图像显示
fig.show()

以上两种方法均使用了for循环遍历数据中的每一块，并在饼状图中添加了数量的标注。使用这两种方法生成的图像均可以在Python中显示，也可以保存为图片文件。

希望这个回答对你有所帮助！

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^