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)

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。
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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','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()


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')


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()


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()


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()


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()


盒图
import matplotlib.pyplot as plt

x=list(range(0,5001))

plt.boxplot(x,labels="x")
plt.title("盒图",fontproperties="SimHei")

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