python+matplotlib绘制饼图散点图实例代码

本文是从matplotlib官网上摘录下来的一个实例,实现的功能是Python+matplotlib绘制自定义饼图作为散点图的标记,具体如下。

首先看下演示效果

实例代码:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# first define the ratios
r1 = 0.2    # 20%
r2 = r1 + 0.4 # 40%

# define some sizes of the scatter marker
sizes = np.array([60, 80, 120])

# calculate the points of the first pie marker
#
# these are just the origin (0,0) +
# some points on a circle cos,sin
x = [0] + np.cos(np.linspace(0, 2 * np.pi * r1, 10)).tolist()
y = [0] + np.sin(np.linspace(0, 2 * np.pi * r1, 10)).tolist()
xy1 = list(zip(x, y))
s1 = np.max(xy1)

x = [0] + np.cos(np.linspace(2 * np.pi * r1, 2 * np.pi * r2, 10)).tolist()
y = [0] + np.sin(np.linspace(2 * np.pi * r1, 2 * np.pi * r2, 10)).tolist()
xy2 = list(zip(x, y))
s2 = np.max(xy2)

x = [0] + np.cos(np.linspace(2 * np.pi * r2, 2 * np.pi, 10)).tolist()
y = [0] + np.sin(np.linspace(2 * np.pi * r2, 2 * np.pi, 10)).tolist()
xy3 = list(zip(x, y))
s3 = np.max(xy3)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(range(3), range(3), marker=(xy1, 0),
      s=s1 ** 2 * sizes, facecolor='blue')
ax.scatter(range(3), range(3), marker=(xy2, 0),
      s=s2 ** 2 * sizes, facecolor='green')
ax.scatter(range(3), range(3), marker=(xy3, 0),
      s=s3 ** 2 * sizes, facecolor='red')

plt.show()

总结

以上就是本文关于python+matplotlib绘制饼图散点图实例代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

您可能感兴趣的文章:

  • Python+matplotlib绘制不同大小和颜色散点图实例
  • Python使用matplotlib填充图形指定区域代码示例
  • python+matplotlib实现礼盒柱状图实例代码
  • Python+matplotlib实现填充螺旋实例
  • python+matplotlib实现鼠标移动三角形高亮及索引显示
  • python+matplotlib绘制旋转椭圆实例代码
  • Python+matplotlib实现计算两个信号的交叉谱密度实例
  • Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图
  • python+matplotlib实现动态绘制图片实例代码(交互式绘图)
(0)

相关推荐

  • python+matplotlib实现动态绘制图片实例代码(交互式绘图)

    本文研究的主要是python+matplotlib实现动态绘制图片(交互式绘图)的相关内容,具体介绍和实现代码如下所示. 最近在研究动态障碍物避障算法,在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹,利用Anaconda的Python打包集合,在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似). Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统

  • Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图

    本文实例主要向大家分享了一个Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图的代码,效果展示如下: 完整代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from numpy import arange from numpy.random import rand def gbar(ax, x, y, width=0.5, bottom=0): X = [[.6, .6], [.7, .7]] for left, top in zip(x, y): ri

  • Python+matplotlib实现计算两个信号的交叉谱密度实例

     计算两个信号的交叉谱密度 结果展示: 完整代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1) # make a little extra space between the subplots fig.subplots_adjust(hspace=0.5) dt = 0.01 t = np.arange(0, 30, dt) # Fixing random stat

  • python+matplotlib实现礼盒柱状图实例代码

    演示结果: 完整代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.image import BboxImage from matplotlib._png import read_png import matplotlib.colors from matplotlib.cbook import get_sample_data class RibbonBox(object): original_image =

  • Python使用matplotlib填充图形指定区域代码示例

    本文代码重点在于演示Python扩展库matplotlib.pyplot中fill_between()函数的用法. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 x = np.arange(0.0, 4.0*np.pi, 0.01) y = np.sin(x) # 绘制正弦曲线 plt.plot(x, y) # 绘制基准水平直线 plt.plot((x.min(),x.max()), (0,0)) # 设置坐标轴标签 pl

  • python+matplotlib绘制旋转椭圆实例代码

    旋转椭圆 实例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import Ellipse delta = 45.0 # degrees angles = np.arange(0, 360 + delta, delta) ells = [Ellipse((1, 1), 4, 2, a) for a in angles] a = plt.subplot(111, aspect='equal

  • Python+matplotlib绘制不同大小和颜色散点图实例

     具有不同标记颜色和大小的散点图演示. 演示结果: 实现代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cbook as cbook # Load a numpy record array from yahoo csv data with fields date, open, close, # volume, adj_close from the mpl-data/example directory

  • Python+matplotlib实现填充螺旋实例

    填充螺旋演示结果: 实例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np theta = np.arange(0, 8*np.pi, 0.1) a = 1 b = .2 for dt in np.arange(0, 2*np.pi, np.pi/2.0): x = a*np.cos(theta + dt)*np.exp(b*theta) y = a*np.sin(theta + dt)*np.exp(b*theta) dt = dt +

  • python+matplotlib实现鼠标移动三角形高亮及索引显示

    Trifinder事件实例 实例展示Trifinder对象对的使用.当鼠标移动到一个被分割的三角形上,这个三角形高亮显示,并且它的标签在图标题显示. 展示下演示结果: 完整代码: import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.tri import Triangulation from matplotlib.patches import Polygon import numpy as np def update_polygon(tri): if t

  • python+matplotlib绘制饼图散点图实例代码

    本文是从matplotlib官网上摘录下来的一个实例,实现的功能是Python+matplotlib绘制自定义饼图作为散点图的标记,具体如下. 首先看下演示效果 实例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # first define the ratios r1 = 0.2 # 20% r2 = r1 + 0.4 # 40% # define some sizes of the scatter marker sizes = n

  • python+matplotlib绘制3D条形图实例代码

    本文分享的实例主要实现的是Python+matplotlib绘制一个有阴影和没有阴影的3D条形图,具体如下. 首先看看演示效果: 完整代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # setup the figure and axes fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) ax1 = fig.add_subplot(121

  • matplotlib在python上绘制3D散点图实例详解

    大家可以先参考官方演示文档: 效果图: ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper f

  • python中Matplotlib绘制直线的实例代码

    说明 1.导入模块pyplot,并指定别名plt,以避免重复输入pyplot.模块化pyplot包含许多用于制作图表的功能. 2.将绘制的直线坐标传递给函数plot(). 3.通过函数plt.show()打开Matplotlib,显示所绘图形. 实例 import matplotlib.pyplot as plt #将(0,1)点和(2,4)连起来 plt.plot([0,2],[1,4]) plt.show() 相关实例扩展: 线型图 import matplotlib.pyplot as p

  • Python+matplotlib绘制饼图和堆叠图

    目录 一.pie()函数用来绘制饼图 二.一个简单的例子 三. 堆叠图 饼图常用于统计学模块,画饼图用到的方法为:pie( ) 一.pie()函数用来绘制饼图 pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None,

  • 使用python matplotlib画折线图实例代码

    目录 matplotlib简介 1.画折线图[一条示例] 2.画折线图带数据标签 3.画多条折线图: 4.画多条折线图分别带数据标签: 总结 matplotlib简介 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基

  • matplotlib作图添加表格实例代码

    本文所示代码主要是通过Python+matplotlib实现作图,并且在图中添加表格的功能,具体如下. 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure() ax = plt.gca() y = np.random.randn(9) col_labels = ['col1','col2','col3'] row_labels = ['row1','row2','row3'] table_vals = [[11,12,

随机推荐