线性图、条形图、饼状图是最基本的类型,需要好好品味,希望自已得以提升,也希望各位极客们也能有所收获O(∩_∩)O~~
O(∩_∩)O~~
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
使用pie()函数来制作饼状图。先来看一个简单的例子。
pie()
labels = ['苹果','华为','小米','三星'] values = [10,30,45,15] colors = ['red','yellowgreen','blue','lightskyblue'] plt.pie(values,labels=labels,colors=colors) plt.show()
O__O "…
先来解析一下饼图的绘制方法吧!
plt.pie(values,labels=labels,colors=colors)
pile()函数接收一个数据集合,将期求和后再对各元素分配比例,再接收一个列表,存放各元素对应的类别,最后一个元素则可以指定各元素的颜色表现。
接下来,将上图的扁的饼图调成一个标准的圆O(∩_∩)O~~
labels = ['苹果','华为','小米','三星'] values = [10,30,45,15] '''在绘制饼图之前,指定图表的大小,令其长宽一致''' plt.figure(figsize=(6,6)) colors = ['red','yellowgreen','blue','lightskyblue'] plt.pie(values,labels=labels,colors=colors) plt.show()
上面是一种改善图表的方法,另一种方法是使用axis()函数
axis()
labels = ['苹果','华为','小米','三星'] values = [10,30,45,15] colors = ['red','yellowgreen','blue','lightskyblue'] plt.pie(values,labels=labels,colors=colors) '''equal表示平等、平衡的意思,即将x/y轴宽度调整为一致,与上例道理上是一样的''' plt.axis('equal') plt.show()
explode属性可以指定对应元素脱离饼图的大小,取值范围0~1,值越大,脱离程度越大。
explode
labels = ['苹果','华为','小米','三星'] values = [10,30,45,15] colors = ['red','yellowgreen','blue','lightskyblue'] explode = [0.3,0,0,0] plt.pie(values,labels=labels,colors=colors,explode=explode) plt.axis('equal') plt.show()
startangle属性可以指定饼图放置的角度,取值为0~360。
startangle
labels = ['苹果','华为','小米','三星'] values = [10,30,45,15] colors = ['red','yellowgreen','blue','lightskyblue'] explode = [0.3,0,0,0] '''顺便加个标题''' plt.title('饼状图') plt.pie(values,labels=labels,colors=colors,explode=explode,startangle=180) plt.axis('equal') plt.show()
autopct可以在第一块的中间位置添加文本标签来显示百分比。
autopct
shadow=True可以为图表添加阴影效果。
shadow=True
labels = ['苹果','华为','小米','三星'] values = [10,30,45,15] colors = ['red','yellowgreen','blue','lightskyblue'] explode = [0.3,0,0,0] plt.title('饼状图') plt.pie(values, labels=labels, colors=colors, explode=explode, shadow=True, # 阴影 autopct='%1.1f%%', # 添加百分比,浮点数,保留一位 startangle=180) plt.axis('equal') plt.show()
import pandas as pd data = {'one':[1,3,4,5,5], 'two':[2,4,5,2,7], 'three':[3,2,4,8,9]} df = pd.DataFrame(data) df['one'].plot(kind='pie',figsize=(6,6)) # 指定图表类型和大小 plt.show()
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