X = []
    X.append(above_new_eq5d_index_change_avg)
    X.append(len(new_eq5d_index_change)-above_new_eq5d_index_change_avg)
    fig1= pl.subplot(121)
    X_labels = ['Above average', 'Below average']
    plt.pie(X, labels=X_labels, autopct='%1.2f%%')  # 画饼图（数据，数据对应的标签，百分数保留两位小数点）
    plt.title("EQ5D_INDEX_CHANGE")
    plt.tight_layout()  # 自动调整绘图区的大小及间距

    Y= []
    Y.append(above_new_eq5d_scale_change_avg)
    Y.append(len(new_eq5d_scale_change) - above_new_eq5d_scale_change_avg)
    fig2 = pl.subplot(122)
    Y_labels = ['Above average', 'Below average']
    plt.pie(Y, labels=Y_labels, autopct='%1.2f%%')  # 画饼图（数据，数据对应的标签，百分数保留两位小数点）
    plt.title("EQ5D_SCALE_CHANGE")
    #plt.savefig(name+"医生的所有手术质量.png")  # 保存图片
    plt.tight_layout()# 自动调整绘图区的大小及间距
    plt.show()
    plt.cla()
    plt.clf()
    plt.close()
    #每次plt.savefig后需要plt.close()，因为每次保存后依然有数据留在缓冲区，所以下次更新的时候，会加上上次的图片数据导致图片的重叠，所以需要每次保存后，需要plt.close()清空一下

结果如下：