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  • Python 饼图绘制详细讲解
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    2022-03-26 13:49:16

    数据可视化都有一个共同的目的,那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,获得更有商业价值的洞见和价值。并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来,实现数据自我解释、让数据说话的目的。图形表现数据,实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。我们可以借助可视化的图表寻找数据规律、分析推理、预测未来趋势。

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
    
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
    
    data = [9.5, 34.2,  29.6,  21.3, 100 - 34.2 - 29.6 - 21.3 - 9.5]#基础数据
    
    labels = ['情侣出游', '朋友同学', '单独出行', '家庭亲子', "商务旅游"]#数据标签
    
    explode = [0.2, 0.1, 0, 0, 0]  # 生成数据
    
    colors = ['#9999ff', '#ff9999', '#7777aa', '#2442aa', '#dd5555']  # 自定义颜色
    
    plt.pie(x = data,                                    # 绘图数据
    
            explode = explode,                             # 指定饼图某些部分的突出显示
    
            labels = labels,                               # 添加标签
    
            colors = colors,                               # 设置颜色
    
            autopct = '%.2f%%',                            # 设置百分比的格式
    
            pctdistance = 0.8,                             # 设置百分比标签与圆心的距离
    
            labeldistance = 1.1,                           # 设置教育水平标签与圆心的距离
    
            startangle = 180,                              # 设置饼图的初始角度
    
            radius = 1.2,                                  # 设置饼图的半径
    
            counterclock = False,                          # 是否逆时针,这里设置为顺时针方向
    
            wedgeprops = {'linewidth' : 1.5, 'edgecolor' : 'green'},  # 设置饼图内外边界的属性值
    
            textprops = {'fontsize' : 10, 'color' : 'black'},         # 设置文本标签的属性值
            )
    
    # 添加图标题
    plt.title('饼图绘制')
    
    # 显示图形
    plt.show()
    

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    //基于准备好的dom,初始化echarts实例

    var pieEchart = echarts.init(document.getElementById('pieEchart'));//指定图表的配置项和数据

    var pieoption ={

    title : {

    text:'公里总里程',

    x:'left',

    textStyle:{

    color:'#FFFFFF',

    fontSize:25}

    },

    tooltip : {

    trigger:'item',

    formatter:"{a}
    {b} : {c} KM"},

    legend: {

    orient :'vertical',

    x :'left',

    top:40,

    itemWidth:70,

    itemHeight:30,

    formatter:'{name}',

    textStyle:{

    color:'#FFFFFF'},

    data:[{name:'高速50KM',icon:'rect'},{name:'一级150KM',icon:'rect'},{name:'二级150KM',icon:'rect'},{name:'三级100KM',icon:'rect'},{name:'四级50KM',icon:'rect'}] }

    ,

    calculable :true,

    series : [

    {

    name:'公里总里程',

    type:'pie',

    radius :'70%',//饼图的半径大小

    center: ['60%', '60%'],//饼图的位置

    label:{ //饼图图形上的文本标签

    normal:{

    show:true,

    position:'inner', //标签的位置

    textStyle : {

    fontWeight :300,

    fontSize :16 //文字的字体大小

    },

    formatter:'{d}%'}

    },

    data:[

    {value:50,name:'高速50KM',itemStyle:{normal:{color:'#FE0000'}}},

    {value:150,name:'一级150KM',itemStyle:{normal:{color:'#F29700'}}},

    {value:150,name:'二级150KM',itemStyle:{normal:{color:'#02B0ED'}}},

    {value:100,name:'三级100KM',itemStyle:{normal:{color:'#55E87D'}}},

    {value:50,name:'四级50KM',itemStyle:{normal:{color:'#FFE200'}}},

    ]

    }

    ]

    };//使用刚指定的配置项和数据显示图表。

    pieEchart.setOption(pieoption);

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    matplotlib库是Python最有用的库之一。它用于在2D图中可视化给定数据。通过使用它,我们可以绘制图,饼图,直方图,散点图等。

    解决这个问题的算法从 matplotlib 库导入 pyplot 模块作为 plt。

    将每天的活动和完成活动所花费的时间分成两个数组。

    现在,绘制标题为“每日活动饼图(Pie chart of daily activity)”的饼图。

    因此,让我们以一种简单的方式实现上述算法,开始用Python写几行代码。

    程序:importmatplotlib.pyplotas plt

    A=['eat', 'movie', 'study', 'play','daily_work','sleep']

    T=[1,3,5,4,2,9]

    plt.pie(T, labels=A,autopct= '%1.1f%%')

    plt.title('Pie chart of daily activity.')plt.show()

    输出结果00113d6f48a50332d4fe9aed61e9d613.png

    展开全文
  • python使用Matplotlib绘制饼图

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    center=(0, 0), frame=False) 参数: x:绘图的数据 explode:指定饼图突出的部分以及突出距离 colors:制定饼图的填充颜色 labels:指定每个分片的标签,类似于图例说明 autopct:自动添加百分比显示,可以利用...

    一、函数原型

    plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, 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:

    x:绘图的数据

    explode:指定饼图突出的部分以及突出距离

    colors:制定饼图的填充颜色

    labels:指定每个分片的标签,类似于图例说明

    autopct:自动添加百分比显示,可以利用格式化

    pctdistance:设置百分比标签和圆心的距离

    labeldistance:标签距饼中心距离

    shadow:饼图是否添加阴影效果

    startangle:设置饼图初始摆放角度

    radius:饼图的半径大小

    counterclock:是否让饼图按照逆时针顺序呈现

    wedgeprops:设置饼图内外边界属性

    textprops:设置饼图中文本的属性,例如字体大小、颜色等

    center:制定饼图中心位置

    frame:是否显示饼图背后的图框

    二、使用

    1.基本饼图

    impo

    展开全文
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python饼图显示百分比