饼图_饼图配色 - CSDN
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  • 一、plt.pie饼图 1.1 x:数据 (1)list类型 (2)自动根据数字大小计算占比,类似相对权重,参考博文:https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/105713202 1.2 labels:标签 1.3 autopct:自动计算...

    一、plt.pie饼图

    1.1 x:数据

    • (1)list类型
    • (2)自动根据数字大小计算占比,类似相对权重,参考博文:https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/105713202
      在这里插入图片描述

    1.2 labels:标签

    在这里插入图片描述

    1.3 autopct:自动计算百分比

    在这里插入图片描述

    1.4 colors:颜色

    • list类型
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    1.5 explode:每一块离开圆心的距离

    • (1)list类型
      在这里插入图片描述

    1.6 shadow:突出部分是否显示阴影

    在这里插入图片描述

    1.7 pctdistance:百分数到圆心的距离

    在这里插入图片描述

    1.8 labeldistance:标签到圆心的距离

    在这里插入图片描述

    1.9 startangle:开始绘图的角度(可以控制饼图旋转)

    在这里插入图片描述

    1.10 radius:圆形的半径

    • 默认是1
      在这里插入图片描述

    1.11 counterclock逆时针统计

    • 默认True,逆时针统计
      在这里插入图片描述

    1.12 frame:绘制带有刻度的框架

    在这里插入图片描述

    1.13 rotatelabels:标签围绕圆心自动旋转一定角度

    在这里插入图片描述

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  • 图表是”数据可视化”的常用手段,其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。 一、柱状图(Bar Chart) 柱状图是最常见的图表,也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集(每个数据点包括两...

    图表是”数据可视化”的常用手段,其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。


    一、柱状图(Bar Chart)

    柱状图是最常见的图表,也最容易解读。

    图表类型

    它的适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据,”年份”和”销售额”就是它的两个维度,但只需要比较”销售额”这一个维度。

    柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感,辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

    通常来说,柱状图的X轴是时间维,用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况,建议用颜色区分每根柱子,改变用户对时间趋势的关注。

    图表类型

    上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数,X轴代表不同球队,Y轴代表赢球数。

    二、折线图(Line Chart)数据

    折线图适合二维的大数据集,尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

    图表类型

    它还适合多个二维数据集的比较。

    图表类型

    上图是两个二维数据集(大气中二氧化碳浓度,地表平均气温)的折线图。

    三、饼图(Pie Chart)

    饼图是一种应该避免使用的图表,因为肉眼对面积大小不敏感。

    图表类型
    图表类型









    上图中,左侧饼图的五个色块的面积排序,不容易看出来。换成柱状图,就容易多了。

    一般情况下,总是应该用柱状图替代饼图。但是有一个例外,就是反映某个部分占整体的比重,比如贫穷人口占总人口的百分比。

    图表类型

    四、散点图(Scatter Chart)

    散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。

    图表类型

    上图是各国的医疗支出与预期寿命,三个维度分别为国家、医疗支出、预期寿命,只有后两个维度需要比较。

    为了识别第三维,可以为每个点加上文字标示,或者不同颜色。

    图表类型

    五、气泡图(Bubble Chart)

    气泡图是散点图的一种变体,通过每个点的面积大小,反映第三维。

    图表类型

    上图是卡特里娜飓风的路径,三个维度分别为经度、纬度、强度。点的面积越大,就代表强度越大。因为用户不善于判断面积大小,所以气泡图只适用不要求精确辨识第三维的场合。

    如果为气泡加上不同颜色(或文字标签),气泡图就可用来表达四维数据。比如下图就是通过颜色,表示每个点的风力等级。

    图表类型

    六、雷达图(Radar Chart)

    雷达图适用于多维数据(四维以上),且每个维度必须可以排序(国籍就不可以排序)。但是,它有一个局限,就是数据点最多6个,否则无法辨别,因此适用场合有限。

    下面是迈阿密热火队首发的五名篮球选手的数据。除了姓名,每个数据点有五个维度,分别是得分、篮板、助攻、抢断、封盖。

    图表类型

    画成雷达图,就是下面这样。

    图表类型

    面积越大的数据点,就表示越重要。很显然,勒布朗·詹姆斯(红色区域)是热火队最重要的选手。

    需要注意的时候,用户不熟悉雷达图,解读有困难。使用时尽量加上说明,减轻解读负担。

    图表类型

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  • 饼图

    2019-07-10 11:52:00
    Pie(饼图饼图主要用于表现不同类目的数据在总和中的占比。每个的弧度表示数据数量的比例。 from pyecharts import Pie attr = ["EM", "DM", "OBTM", "AFF", "SOC", "Others"] v1 = [11234, 12534, 13454, 10454...

    Pie(饼图)

    饼图主要用于表现不同类目的数据在总和中的占比。每个的弧度表示数据数量的比例。

    from pyecharts import Pie
    
    attr = ["EM", "DM", "OBTM", "AFF", "SOC", "Others"]
    v1 = [11234, 12534, 13454, 10454, 3054, 7034]
    pie = Pie("某产品广告各渠道转化占比", width=1000)
    pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)
    pie
    
    <div id="c8117b807e444485bad1f84231bb1d2b" style="width:1000px;height:400px;"></div>
    

    圆环图(doughnut)

    中间内空,与饼图表达数据形式一样

    radius -> list

    • 饼图的半径,数组的第一项是内半径,第二项是外半径,默认为 [0, 75],默认设置成百分比,相对于容器高宽中较小的一项的一半
    from pyecharts import Pie
    
    attr = ["EM", "DM", "OBTM", "AFF", "SOC", "Others"]
    v1 = [11234, 12534, 13454, 10454, 3054, 7034]
    pie = Pie("某产品广告各渠道转化", title_pos='center')
    pie.add("", attr, v1,
            radius=[40, 75],  # 饼图的半径,数组的第一项是内半径,第二项是外半径,默认为 [0, 75]
                              # 默认设置成百分比,相对于容器高宽中较小的一项的一半
            is_label_show=True, label_text_color=None,
            legend_orient='vertical', legend_pos='left')
    pie
    
    <div id="b9aab43618314f7ba80ec42ed0d79823" style="width:800px;height:400px;"></div>
    

    南丁格尔玫瑰图是弗罗伦斯·南丁格尔所发明的。又名极区图。是一种圆形的直方图。 南丁格尔自己常昵称这类图为鸡冠花图(coxcomb),并且用以表达军医院季节性的死亡率,对象是那些不太能理解传统统计报表的公务人员。

    rosetype -> str
    是否展示成南丁格尔图,通过半径区分数据大小,有’radius’和’area’两种模式。默认为’radius’

    • radius:扇区圆心角展现数据的百分比,半径展现数据的大小
    • area:所有扇区圆心角相同,仅通过半径展现数据大小
    from pyecharts import Pie
    
    attr = ['Desktop','Imaging','Notebook','SNP','Server','Service']
    v1 = [2291,1163,1616,513,3695,580]
    v2 = [3311,1489,3509,163,2659,833]
    
    pie = Pie("饼图-玫瑰图示例", title_pos='center', width=1200)
    pie.add("渠道A", attr, v1, center=[25, 50],  # 饼图的中心(圆心)坐标,数组的第一项是横坐标,第二项是纵坐标,默认为 [50, 50]
                                                 # 默认设置成百分比,设置成百分比时第一项是相对于容器宽度,第二项是相对于容器高度
            is_random=True, radius=[30, 75],
            rosetype='radius', 
            is_label_show=True)
    pie.add("渠道B", attr, v2, center=[70, 50], is_random=True, radius=[30, 75],
            rosetype='area',
            is_legend_show=False, is_label_show=True)
    pie
    
    <div id="60a3e140a02540c19af71cf0847ece89" style="width:1200px;height:400px;"></div>
    

    嵌套环形图

    import random
    from pyecharts import Pie
    
    attr1 = ['直达', '营销广告', '搜索引擎']
    attr2 = ['直达', '邮件', '联盟广告', '视频广告', '百度', '搜狗', '360','其他']
    pie = Pie("嵌套环形图", width=1000, height=600)
    pie.add("", attr1, [20,30,50], radius=[50, 55], center=[25, 50], is_random=True)
    pie.add("", attr2, [20,10,15,5,20,10,10,10], radius=[10, 45], center=[25, 50], rosetype='radius')  # 只能用radius
    
    pie.add("", attr1, [20,30,50], radius=[50, 55], center=[65, 50], is_random=True)
    pie.add("", attr2, [20,10,15,5,20,10,10,10], radius=[0, 45], center=[65, 50], rosetype='area') 
    pie
    
    <div id="0d6fbbb645bd496283ff3bf51fb12324" style="width:1000px;height:600px;"></div>
    
    import random
    from pyecharts import Pie
    
    attr1 = ['直达', '营销广告', '搜索引擎']
    attr2 = ['直达', '邮件', '联盟广告', '视频广告', '百度', '搜狗', '360','其他']
    pie = Pie("嵌套环形图", width=1000, height=600)
    pie.add("", attr1, [20,30,50], radius=[50, 70], is_label_show=True, label_pos='inside')
    pie.add("", attr2, [20,10,15,5,20,10,10,10], radius=[20, 45], is_label_show=True, label_pos='inside')
    pie
    
    <div id="7ed409f9d92a4aaab239470a57649adf" style="width:1000px;height:600px;"></div>
    

    Sunburst(旭日图)

    展示父子层级的不同类别数据的占比。

    import random
    from pyecharts import Pie
    
    attr0 = ['流量来源']
    attr1 = ['直达', '营销广告', '搜索引擎']
    attr2 = ['直达', '邮件', '联盟广告', '视频广告', '百度', '搜狗', '360','其他']
    pie = Pie("Sunburst(旭日图)", width=1000, height=600)
    pie.add("", attr0, [100], radius=[0, 20], is_label_show=True, label_pos='inside')
    pie.add("", attr1, [20,30,50], radius=[20, 40], is_label_show=True, label_pos='inside')
    pie.add("", attr2, [20,10,15,5,20,10,10,10], radius=[40, 70], is_label_show=True, label_pos='inside',
            legend_orient='vertical',
            legend_pos='10',
            legend_top='30')
    pie
    
    <div id="c594c8fdea1f4ec0beede3138e1ddcf9" style="width:1000px;height:600px;"></div>
    
    from pyecharts import Pie, Style
    
    pie = Pie('各类电影中"好片"所占的比例', "数据来着豆瓣", title_pos='center', width=1000)
    
    style = Style()
    pie_style = style.add(
        label_pos="center",
        is_label_show=True,
        label_text_color=None,
        is_legend_show=False
    )
    
    pie.add("", ["剧情", ""], [25, 75], center=[10, 30], radius=[18, 24], **pie_style)
    pie.add("", ["奇幻", ""], [24, 76], center=[30, 30], radius=[18, 24], **pie_style)
    pie.add("", ["爱情", ""], [14, 86], center=[50, 30], radius=[18, 24], **pie_style)
    pie.add("", ["惊悚", ""], [11, 89], center=[70, 30], radius=[18, 24], **pie_style)
    pie.add("", ["冒险", ""], [27, 73], center=[90, 30], radius=[18, 24], **pie_style)
    pie.add("", ["动作", ""], [15, 85], center=[10, 70], radius=[18, 24], **pie_style)
    pie.add("", ["喜剧", ""], [54, 46], center=[30, 70], radius=[18, 24], **pie_style)
    pie.add("", ["科幻", ""], [26, 74], center=[50, 70], radius=[18, 24], **pie_style)
    pie.add("", ["悬疑", ""], [25, 75], center=[70, 70], radius=[18, 24], **pie_style)
    pie.add("", ["犯罪", ""], [28, 72], center=[90, 70], radius=[18, 24], 
    #         is_legend_show=False,
    #         legend_top="center",
            **pie_style)
    
    pie
    
    <div id="39c06b5add484272b6ffc907cbd64ad1" style="width:1000px;height:400px;"></div>
    

    饼图 vs. 柱状图

    from pyecharts import Pie, Bar, Page
    
    # step 1
    page = Page()
    
    # data
    data = [('人物传记', 1234), ('伦理', 1254), ('冒险', 1345), ('剧情', 17454), ('动作', 3054),
            ('喜剧', 7034), ('奇幻', 1234), ('悬疑', 1354), ('惊悚', 10454), ('战争', 4054), ('政治', 34),
            ('文艺', 13234), ('歌舞', 1534), ('武侠', 13454), ('爱情', 12454), ('犯罪', 6054), ('科幻', 7034), 
            ('黑色', 534)]
    
    attr, value = Bar.cast(sorted(data, key=lambda x: x[1], reverse=True))
    
    # pie
    pie = Pie("不同类型电影数量", "--饼图", width=1000)
    pie.add("", attr, value, radius=[40, 75], label_text_color=None,
            is_label_show=True,
    #         legend_orient='vertical',
            is_legend_show=False,
    #         legend_pos='15%'
           )
    
    # step 2
    page.add(pie)
    
    # bar
    bar = Bar("不同类型电影数量", "--柱状图", width=1000)
    bar.add("", attr, value,
            is_label_show=True,
            is_legend_show=True,
            legend_pos='top',
            xaxis_rotate=30)
    
    # step 3
    page.add(bar)
    
    page
    
    <div id="11fd2f9bf050456d98024394dc3f9fa9" style="width:1000px;height:400px;"></div>
    <div id="d1211723826140079f152c53cb77d4e9" style="width:1000px;height:400px;"></div>
    
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  • python 画图--饼图

    万次阅读 多人点赞 2016-07-27 18:36:00
    python 画图--饼图 这是python画图系列第三篇--饼图 画饼图用到的方法为: matplotlib.pyplot.pie() 参数为: pie(x, explode=None, labels=None, colors=('b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'), ...

    python 画图--饼图

    这是python画图系列第三篇--饼图

    画饼图用到的方法为:

    matplotlib.pyplot.pie()


    参数为:

    pie(x, explode=None, labels=None,
        colors=('b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'),
        autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False,
        labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None,
        counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None,
        center = (0, 0), frame = False )

    参数说明:

    x       (每一块)的比例,如果sum(x) > 1会使用sum(x)归一化
    labels  (每一块)饼图外侧显示的说明文字
    explode (每一块)离开中心距离
    startangle  起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起
    shadow  是否阴影
    labeldistance label绘制位置,相对于半径的比例, 如<1则绘制在饼图内侧
    autopct 控制饼图内百分比设置,可以使用format字符串或者format function
            '%1.1f'指小数点前后位数(没有用空格补齐)
    pctdistance 类似于labeldistance,指定autopct的位置刻度
    radius  控制饼图半径

    返回值:
    如果没有设置autopct,返回(patches, texts)
    如果设置autopct,返回(patches, texts, autotexts)

    patches -- list --matplotlib.patches.Wedge对象

    texts autotexts -- matplotlib.text.Text对象


    下面是一个简单的示例:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import numpy as np  
    import matplotlib.mlab as mlab  
    import matplotlib.pyplot as plt  
    labels=['China','Swiss','USA','UK','Laos','Spain']
    X=[222,42,455,664,454,334]  
    
    fig = plt.figure()
    plt.pie(X,labels=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("Pie chart")
      
    
    plt.show()  
    plt.savefig("PieChart.jpg")
    

    下面是结果:



    下面是另一个示例:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    
    def draw_pie(labels,quants):
        # make a square figure
        plt.figure(1, figsize=(6,6))
        # For China, make the piece explode a bit
        expl = [0,0.1,0,0,0,0,0,0,0,0]   #第二块即China离开圆心0.1
        # Colors used. Recycle if not enough.
        colors  = ["blue","red","coral","green","yellow","orange"]  #设置颜色(循环显示)
        # Pie Plot
        # autopct: format of "percent" string;百分数格式
        plt.pie(quants, explode=expl, colors=colors, labels=labels, autopct='%1.1f%%',pctdistance=0.8, shadow=True)
        plt.title('Top 10 GDP Countries', bbox={'facecolor':'0.8', 'pad':5})
        plt.show()
        plt.savefig("pie.jpg")
        plt.close()
    
    # quants: GDP
    
    # labels: country name
    
    labels   = ['USA', 'China', 'India', 'Japan', 'Germany', 'Russia', 'Brazil', 'UK', 'France', 'Italy']
    
    quants   = [15094025.0, 11299967.0, 4457784.0, 4440376.0, 3099080.0, 2383402.0, 2293954.0, 2260803.0, 2217900.0, 1846950.0]
    
    draw_pie(labels,quants)



    官方文档:

    链接:http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html


    matplotlib.pyplot.pie(xexplode=Nonelabels=Nonecolors=Noneautopct=Nonepctdistance=0.6shadow=Falselabeldistance=1.1startangle=None,radius=Nonecounterclock=Truewedgeprops=Nonetextprops=Nonecenter=(00)frame=Falsehold=Nonedata=None)

    Plot a pie chart.

    Call signature:

    pie(x, explode=None, labels=None,
        colors=('b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'),
        autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False,
        labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None,
        counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None,
        center = (0, 0), frame = False )
    

    Make a pie chart of array x. The fractional area of each wedge is given by x/sum(x). If sum(x) <= 1, then the values of x give the fractional area directly and the array will not be normalized. The wedges are plotted counterclockwise, by default starting from the x-axis.

    Keyword arguments:

    explode: [ None | len(x) sequence ]
    If not None, is a len(x) array which specifies the fraction of the radius with which to offset each wedge.
    colors: [ None | color sequence ]
    A sequence of matplotlib color args through which the pie chart will cycle.
    labels: [ None | len(x) sequence of strings ]
    A sequence of strings providing the labels for each wedge
    autopct: [ None | format string | format function ]
    If not None, is a string or function used to label the wedges with their numeric value. The label will be placed inside the wedge. If it is a format string, the label will be fmt%pct. If it is a function, it will be called.
    pctdistance: scalar
    The ratio between the center of each pie slice and the start of the text generated by autopct. Ignored if autopct is None; default is 0.6.
    labeldistance: scalar
    The radial distance at which the pie labels are drawn
    shadow: [ False | True ]
    Draw a shadow beneath the pie.
    startangle: [ None | Offset angle ]
    If not None, rotates the start of the pie chart by angle degrees counterclockwise from the x-axis.

    radius: [ None | scalar ] The radius of the pie, if radius is None it will be set to 1.

    counterclock: [ False | True ]
    Specify fractions direction, clockwise or counterclockwise.
    wedgeprops: [ None | dict of key value pairs ]
    Dict of arguments passed to the wedge objects making the pie. For example, you can pass in wedgeprops = { ‘linewidth’ : 3 } to set the width of the wedge border lines equal to 3. For more details, look at the doc/arguments of the wedge object. By default clip_on=False.
    textprops: [ None | dict of key value pairs ]
    Dict of arguments to pass to the text objects.

    center: [ (0,0) | sequence of 2 scalars ] Center position of the chart.

    frame: [ False | True ]
    Plot axes frame with the chart.

    The pie chart will probably look best if the figure and axes are square, or the Axes aspect is equal. e.g.:

    figure(figsize=(8,8))
    ax = axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
    

    or:

    axes(aspect=1)
    
    Return value:

    If autopct is None, return the tuple (patchestexts):

    If autopct is not None, return the tuple (patchestextsautotexts), where patches and texts are as above, and autotexts is a list of Textinstances for the numeric labels.

    Notes

    In addition to the above described arguments, this function can take a data keyword argument. If such a data argument is given, the following arguments are replaced by data[<arg>]:

    • All arguments with the following names: ‘colors’, ‘x’, ‘explode’, ‘labels’.

    Additional kwargs: hold = [True|False] overrides default hold state



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