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  • Python 饼图

    万次阅读 2019-03-07 14:35:18
    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)

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  • 我在网上发现一个讲解使用Python画图进行数据分析的小视频,我觉得讲的超基础,很适合小白,特来分享给大家~如果你也想学习数据分析,跟我一起看看下方视频,听知名技术专家李刚老师对Python饼图和...

    Python爬虫太火了,没写过爬虫,都不敢说自己学过Python。但自学Python真的不容易,一开始,我就遇到了难题----做数据分析图表。

    做爬虫一定要学会使用数据分析工具,制作数据图表这些是最基本的。我在网上发现一个讲解使用Python画图进行数据分析的小视频,我觉得讲的超基础,很适合小白,特来分享给大家~

    如果你也想学习数据分析,跟我一起看看下方视频,听知名技术专家李刚老师对Python饼图和点图详细解析,

    Python 数据分析之饼图与点图

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  • 文章目录python 饼图、直方图、散点图和盒图基本绘制饼图直方图使用pygal使用pyplot散点图例1例2例3盒图 python 饼图、直方图、散点图和盒图基本绘制 饼图 import matplotlib.pyplot as plt labels='Frogs','Hogs',...

    python 饼图、直方图、散点图和盒图基本绘制

    饼图

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    labels='Frogs','Hogs','Dogs','Logs'#对应扇块的标签
    sizes=[15,30,45,10]#对应扇块的尺寸
    explode=(0,0.1,0,0)#对应扇块突出的比例
    
    plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90)#autopct为显示百分比的格式,shadow为是否带阴影,startangle为起始角度
    
    plt.axis('equal')#让饼图变圆
    plt.show()
    

    pyplot绘制的饼图

    直方图

    使用pygal

    from random import randint
    
    class Die():
    
        def __init__(self,num_sides=6):
            self.num_sides=num_sides
    
        def roll(self):
            return randint(1,self.num_sides)
    
    
    import pygal
    from die import Die
    die=Die()
    
    results=[]
    for roll_num in range(100):
        result=die.roll()
        results.append(result)
    
    frequencies=[]
    for value in range(1,die.num_sides+1):
        frequency=results.count(value)
        frequencies.append(frequency)
    
    print(frequencies)
    
    hist=pygal.Bar()
    
    hist.title="Results of rooling one D6 100 times."
    hist.x_labels=[str(x) for x in range(1,7)]#x轴标签
    hist._x_title="Result"
    hist._y_title="Frequency of Result"
    
    hist.add('D6',frequencies)#增加要显示的数据
    hist.render_to_file('die_visual.svg')
    

    pygal绘制的直方图效果

    使用pyplot

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    #下面随机生成数据
    np.random.seed(0)
    mu,sigma=100,20
    a=np.random.normal(mu,sigma,size=100)
    
    plt.hist(a,20,normed=1,histtype='stepfilled',facecolor='b',alpha=0.75)#20表示生成的图形有20个直方(数据取值区间被20等分)
    #normed=1表示将个数(y轴值)归一化
    plt.title('Histogram')
    plt.show()
    

    pyplot生成的直方图

    散点图

    例1

    #散点图
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #plt.scatter(2,4,s=200) #绘制单个点
    x_values=list(range(1,11))
    y_values=[x**2 for x in x_values]
    plt.scatter(x_values,y_values,s=100)
    plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
    plt.xlabel("Value",fontsize=14)
    plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
    plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    例2

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x_values=list(range(1,1001))
    y_values=[x**2 for x in x_values]
    
    #plt.scatter(x_values,y_values,s=10)
    plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,edgecolors='none',s=10)
    plt.axis([0,1100,0,1100000])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    例3

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x=list(range(0,5001))
    y=[value**3 for value in x]
    
    plt.scatter(x,y,c=y,cmap=plt.cm.Blues,edgecolors='none',s=2)
    plt.title("sj ci fh",fontsize=20)
    plt.xlabel("x")
    plt.ylabel("x^3")
    plt.axis([0,5000,0,5000*5000*5000])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    盒图

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x=list(range(0,5001))
    
    plt.boxplot(x,labels="x")
    plt.title("盒图",fontproperties="SimHei")
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 解决乱码问题乱码的原因字体的不匹配解决的方法加上引用中文字体就好了matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']代码def statistic_div_num():mysql=MysqlConnect()chinfo = matplotlib.font_manager....

    解决乱码问题

    乱码的原因

    字体的不匹配

    解决的方法

    加上引用中文字体就好了

    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

    代码

    def statistic_div_num():

    mysql=MysqlConnect()

    chinfo = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/STXINGKA.TTF')

    area_type=['动画','国漫相关','音乐','舞蹈','游戏','科技','数码','生活','鬼畜','时尚','娱乐','影视']

    url_Dict=getURLFormBilibili()

    counts=[]

    for type in area_type:

    count=0

    for table_Name in url_Dict.keys():

    if type in table_Name:

    getNameSql=mysql.getTableItemNum(table_Name)

    print(mysql.queryOutCome(getNameSql)[0][0])

    count+=mysql.queryOutCome(getNameSql)[0][0]

    counts.append(count)

    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

    plt.pie(counts,labels=area_type,autopct='%1.1f%%')

    plt.show()

    效果

    原文:https://www.cnblogs.com/mengxiaoleng/p/11695069.html

    展开全文
  • python 饼图绘制

    2020-05-11 16:19:48
    python pie import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data=pd.read_csv( 'C:\\Users\\zhuxiaolong2\\Desktop\\pfizer0506\\fastQC.Batch14.45_6MAY2020.xls', engine='python',...
  • from pyecharts.charts import Piefrom pyecharts import options as opts# 示例数据cate = ["中山巧康蔬果仓","广州江高蔬果仓","广州花地湾水产仓","深圳龙岗水产仓","深圳三联蔬果仓","东莞横沥蔬果仓","中山三角...
  • Python饼图绘制

    2020-02-12 19:30:22
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空空如也

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