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  • 如何画饼
    2022-04-06 10:52:52
    # -*- coding:utf-8 -*-
    """
    作者:sunli
    日期:2022年03月31日22:00
    """
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # Label_count = {'0': 0, '1': 0, '2': 0, '3': 0, '4': 0, '5': 0, '6': 0, '7': 0, '8': 0, '9': 0, '10': 0}  # 字典
    # labels = ['Standing',  'Walking', 'Joging', 'Jumping', 'Up stair',  'Down stair',  'Stand to sit','Siting',  'Sit to stand',  'Lying', 'Falling']
    # nums=[881541,821169,230428,223218,121005,102121,30766,135440,7570,200593,74088,]
    labels = ['Car-step in','Car-step out','Down stair','Falling','Joging','Jumping','Lying','Sit to stand','Siting','Stand to sit','Standing','Up stair','Walking']
    nums=[68727,61961,120427,78298,230693,222832,212123,10617,239786,32451,991089,130892,966537]
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    #plt.bar(labels, nums)
    
    plt.pie(nums,labels=labels,autopct='%1.1f%%')#绘制饼图
    plt.title('不同行为数量对比')
    
    plt.show()

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    CSS3 Gradient介绍参考地址:

    效果图:

    5110463a496b1a856c2b9d4c599f3cef.png

    html:

    css:

    .colorWheel {

    position: relative;

    width: 16em;

    height: 16em;

    background: linear-gradient(36deg, #7c1 42%, transparent 42%),linear-gradient(72deg, #999 75.48%, transparent 75.48% ),linear-gradient(-36deg, #479bf6 42%, transparent 42%) 100% 0,linear-gradient(-72deg, yellow 75.48%, transparent 75.48%) 100% 0,linear-gradient(-36deg, transparent 58%, #643 58%) 0 100%,linear-gradient(-72deg, transparent 24.52%, #8a1 24.52%) 0 100%,linear-gradient(36deg, transparent 58%, #90a 42%) 100% 100%,linear-gradient(72deg,transparent 24.52%, #099 24.52%) 100% 100%,#43a1cd linear-gradient(#ba3e2e, #ba3e2e) 50% 0;

    background-repeat: no-repeat;

    background-size: 50% 50%;

    border:1px solid #ccc;

    border-radius: 50%;

    margin: 30px;

    }

    .piece{

    position: absolute;

    left: 8%;

    top: -2.6%;

    width: 100%;

    height: 100%;

    background: linear-gradient(-36deg, #5454E3 42%, transparent 42%) 100% 0;

    background-repeat: no-repeat;

    background-size: 50% 50%;

    border-radius: 50%;

    }

    多次对background设置linear-gradient值,已看晕。。。

    那些角度和百分比究竟如何设置?

    那块饼又是怎么被分出去的?

    请看以下分析:

    以背景中第一条liear-gradient设置为例:

    background:linear-gradient(36deg,#ff0 42%, transparent 42% );

    效果图如下:

    b549253fa5ad484b2b33dd4d624b6e5b.png

    第一个参数为角度,如图中将圆分为10等分,那么角度为360/10=36°,“度”用deg表示。

    为了出现颜色骤停的直线而不是渐变色,在颜色过渡位置使用了属性值transparent。

    百分比计算的是颜色所占整个区域的面积,计算公式为:100*sin36/(sqrt(2)*cos9)

    sin36 中的36指每个色块的占圆心角角度为36°;

    cos9 中的9用45-36计算得来。

    如果每个色块中圆心角的度数为α, 计算面积公式转化为 100*sinα/(sqrt(2)*cos(45-α))

    公式来源:

    1dbbb75526759a1f482110ccd296efe2.png

    与梯度垂直的线上的所有点的颜色。从第三象限的顶点引出的垂直与梯度的直线是0% line,从第一象限的顶点引出的垂直线是100% line。画一条经过原点、且与0% line和100% line垂直的直线,与0% line交点为S,与100% line交点为E,在长方形内任取一点P,假设这点在颜色变化的分界线上,从点P做一条垂直于直线SE的线,垂点为I;线段SI和SE的比值为P点所在分界线分开的面积占整个面积的比例。

    更直观的线条图,为了画圆截取的是正方形空间,有木有很熟悉的感觉。。。

    连接AB点,过点A作垂直于PI的直线交于D点,则AD长度等于IS长度。

    设正方形边长为a,则OB长度为a*sqrt(2)/2;

    由数学知识可得,∠MOE=36°,∠EOB=9°;则OE=cos9*a*sqrt(2)/2;

    另,IS=AD=sin36*a;

    则:IS/SB=IS/2OE=sin36/(cos9*sqrt(2));

    7d7585d311bc0ea601ccb63103da4170.png

    以P为顶点,角度为α的形成的面积占正方形总面积的比例计算公式为:100*sinα/(sqrt(2)*cos(45-α))

    说了这么一大堆,原来只用这个公式来计算就可以了呢。

    再来一个例子验证一下,将圆分为6等分:

    每个色块角度为:360/6=60,

    每个色块占所在正方形的面积比例为:100*sin60/(sqrt(2)*cos(45-60)),强大的js已经有这些常用数学公式的算法,Math.sin()和Math.cos()的参数均为弧度,将角度转化为弧度公式:弧度=角度*Π/180,代入上面公式,在浏览器调试面板中输入计算, 100*Math.sin(60*Math.PI/180)/(Math.sqrt(2)*Math.cos(-15*Math.PI/180))=63.4;

    html:

    css:

    .sixWheel{

    width:12rem;

    height:12rem;

    margin-left: 50px;

    background: linear-gradient(60deg, #93f 63.4%, transparent 63.4%), linear-gradient(-60deg, #3f9 63.4%, transparent 63.4%) 100% 0, linear-gradient(-60deg, transparent 36.6%, #f63 36.6%) 0 100%, linear-gradient(60deg, transparent 36.6%, #69c 36.6%, #69c) 100% 100%, #ff9 linear-gradient(#39f, #39f) 50% 0;

    background-repeat: no-repeat;

    background-size: 50% 50%;

    border-radius: 50%;

    }

    效果图:

    de74b425f9862488947c754f348ca225.png

    至此,饼已画完。

    那切出来的一块又该怎么写呢?

    见第一个栗子中的.piece元素,让这个元素和其父级元素.colorWheel有相同大小,只给这个元素中需要分出来的部分设置背景色,设置方法同上。控制.piece的位置,可实现被切分出去效果。

    怎样移动位置才能使被切分的块与两侧的块距离相同是重点。要求的是下图中OA(横向移动距离)和AC(纵向移动距离)的长度。

    978940d72b4abdae89930b63729b7770.png

    如图示,假设OM和ON围成锐角为原区域,CE和CF围成的锐角为移动后区域,因为CE到OM的距离等于CF到ON的距离,过C点,作垂直于OM的直线交点为B点,作垂直与ON的直线交点为A点,则CB=CA。由此得出∠BOC=∠COA。

    若∠AOB=36°,则∠AOC=18°。AC/OA=tan∠AOC。

    所以,.piece横向移动位置和纵向移动位置的比例为tan(α/2)。

    文章是由看了文章Dig Deep Into CSS Linear Gradients引出的, 文中部分图片来自此文中图片,强烈推荐看原文!!!

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    使用matplotlib画图 导入模块 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt....count,多种,plt,python,pie,画饼,fig,import,opts 来源: https://blog.csdn.net/imakeithappen/article/details/104581973

    使用matplotlib画图

    导入模块

    import matplotlib.pyplot as plt

    %matplotlib inline

    plt.pie(pie_fig['count'],labels=pie_fig['type'],explode=[0.1,0],data=pie_fig,shadow=True,autopct='%1.1f%%')

    plt.title('Netflix_show TV/Moive percentage')

    plt.axis('equal')

    plt.show()

    传入数据pie_fig为dataframe格式

    ?i=20200229211213185.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ltYWtlaXRoYXBwZW4=,size_16,color_FFFFFF,t_70

    图形结果:

    ?i=20200229211322284.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ltYWtlaXRoYXBwZW4=,size_16,color_FFFFFF,t_70

    使用pyecharts

    模块导入

    from pyecharts import options as opts

    from pyecharts.charts import Pie

    pie = Pie()

    pie.add('Netflix_show TV/Moive percentage',[list(z) for z in zip(pie_fig['type'], pie_fig['count'])])

    pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Netflix_show TV/Moive percentage"))

    pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))

    pie.render_notebook()

    没法使用series或者dataframe格式直接传入

    [list(z) for z in zip(pie_fig["type’], pie_fig["count’])]

    将数据转化为列表

    ?i=20200229212149749.png

    图形结果:

    ?i=20200229212241217.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ltYWtlaXRoYXBwZW4=,size_16,color_FFFFFF,t_70

    使用iplot

    导入模块

    import plotly.graph_objects as go

    from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot

    #content type

    col = 'type'

    grouped = show03[col].value_counts().reset_index()

    grouped = grouped.rename(columns={col:'count','index':col})

    #plot

    trace = go.Pie(labels=grouped[col],values=grouped['count'],pull=[0.05,0],marker=dict(colors=["#6ad49b", "#a678de"]))

    layout = go.Layout(title='',height=400,legend=dict(x=0.1,y=1.1))

    fig = go.Figure(data=[trace],layout=layout)

    iplot(fig)

    数据传入同matplotlib

    图形结果:

    ?i=20200229212534738.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ltYWtlaXRoYXBwZW4=,size_16,color_FFFFFF,t_70

    数据为netflix_show2019(Kaggle)

    3_imakeithappen

    1.png

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