利用python实现周期财务统计可视化

正文之前

上午给爸爸打了个电话庆祝他50岁生日，在此之前搞了个大扫除，看了会知乎，到实验室已经十一点多了。约喜欢的妹子吃饭失败，以至于工作积极性收到了打击，所以就写个程序来统计下开学十一天的财务消费情况，更清楚的认识自己。

正文

废话不多说，先放代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from pylab import mpl
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

def getAll(x):
 s=0
 for i in x:
  s+=i
 return s

sump = [374.9,70,85.5,72.9,33.7,14.8,35.4,30.1,66.52,114.3,-13]
fruit = [0,0,0,10,0,0,0,0,35,0,0]
other = [338.6,50,53.8,49.5,10,0,0,0,6.42,92,-34]
food = []
for i in range(len(sump)):
 food.append(sump[i] - fruit[i] - other[i])

date = []

for i in range(11):
 date.append("8."+str(i+14))

plt.xlabel(u"时间")
plt.ylabel(u"消费")
plt.plot(date,sump)
plt.plot(date,fruit)
plt.plot(date,other)
plt.plot(date,food)

plt.legend()
plt.show()

sump_all = getAll(sump)
fruit_all = getAll(fruit)
other_all = getAll(other)
food_all = getAll(food)

plt.figure(figsize=(6,9)) #调节图形大小
labels = [u'Food '+str(int(food_all)),u'Fruit '+str(fruit_all),u'Other '+str(other_all)] #定义标签
sizes = [food_all,fruit_all,other_all] #每块值
colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue'] #每块颜色定义
explode = (0,0,0) #将某一块分割出来，值越大分割出的间隙越大
patches,text1,text2 = plt.pie(sizes,
      explode=explode,
      labels=labels,
      colors=colors,
      autopct = '%3.2f%%', #数值保留固定小数位
      shadow = False, #无阴影设置
      startangle =90, #逆时针起始角度设置
      pctdistance = 0.6) #数值距圆心半径倍数距离
#patches饼图的返回值，texts1饼图外label的文本，texts2饼图内部的文本
# x，y轴刻度设置一致，保证饼图为圆形
plt.axis('equal')
plt.show()

print("十天合计消费：%d"%(fruit_all+other_all+food_all))

其实就画了俩图，一个是折线图，一个饼图

最后总结出来的就是这样了。。

至于每天怎么做统计的，也放个样子出来。

每天花个几分钟统计下，然后隔段时间来做个统计，更清晰的知道自己最近花了多少钱，钱都去哪儿了。很有利于我脱离月光族的状态。。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对我们的支持。

赞 (0)

相关推荐

  • Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

    Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

    Python说来简单也简单,但是也不简单,尤其是再跟高数结合起来的时候... 正态分布(Normaldistribution),也称"常态分布",又名高斯分布(Gaussiandistribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质.是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力. 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人

  • Python 绘图和可视化详细介绍

    Python之绘图和可视化 1. 启用matplotlib 最常用的Pylab模式的IPython(IPython --pylab) 2. matplotlib的图像都位于Figure对象中. 可以使用plt.figure创建一个新的Figure,不能通过空Figure绘图,必须用add_subplot创建一个或多个subplot axes[0,1]可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴. 利用Figure的subplots_adjust方法可以修改间距,w

  • Python数据可视化 pyecharts实现各种统计图表过程详解

    Python数据可视化 pyecharts实现各种统计图表过程详解

    1.pyecharts介绍 Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库,pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库,可实现柱状图,折线图,饼状图,地图等统计图表. 2.柱状图 适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较,用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况. 优点: 利用柱子的高度,反映数据的差异,肉眼对高度差异很敏感. 缺点: 只适用中小规模的数据集. 柱状图最基本用法 from pyechart

  • Python的地形三维可视化Matplotlib和gdal使用实例

    Python的地形三维可视化Matplotlib和gdal使用实例

    我是以Python开门的,我还是觉得Python也可以进行地形三维可视化,当然这里需要借助第三方库,so,我就来介绍:Python一个很重要可视化插件,Matplotlib. Matplotlib是Python最著名的绘图库,它提供了一整套友好的命令,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.你会发现Matplotlib和matlab相似,但是你知道matlab强大是很强大,但是安装包就有7G,一下就让我失去玩弄他的兴趣. Matplotlib的二维图形非

  • Python干货：分享Python绘制六种可视化图表

    可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的.对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来. 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础. 01. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集大起来,比如下面我们的示例,有100个点,所以我们用肉眼看到的将是一条平滑的曲线. 这里我绘制三条线,只

  • Python matplotlib绘图可视化知识点整理(小结)

    无论你工作在什么项目上,IPython都是值得推荐的.利用ipython --pylab,可以进入PyLab模式,已经导入了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使用相关库的功能. 本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK).对于大部分用户而言,默认的后端就已经够用了.Pylab模式

  • 利用Python绘制MySQL数据图实现数据可视化

    利用Python绘制MySQL数据图实现数据可视化

    本教程的所有Python代码可以在网上的IPython notebook中获取. 考虑在公司里使用Plotly?可以看一下Plotly的on-premises企业版.(注:On-premises是指软件运行在工作场所或公司内部,详见维基百科) 注意操作系统:尽管Windows或Mac用户也可以跟随本文操作,但本文假定你使用的是Ubuntu系统(Ubuntu桌面版或Ubuntu服务器版).如果你没有Ubuntu Server,你可以通过Amazon的Web服务建立一个云平台(阅读这份教程的前半部分

  • 利用Python代码实现数据可视化的5种方法详解

    利用Python代码实现数据可视化的5种方法详解

    前言 数据科学家并不逊色于艺术家.他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解.更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容.数据时,人类会有更强烈的知觉.认知和交流. 数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分.在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)以获取对数据的一些理解.创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂,特别是对于大型.高维数据集.在项目结束时,以清晰.简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常

  • 利用Python进行数据可视化常见的9种方法！超实用！

    利用Python进行数据可视化常见的9种方法！超实用！

    前言 如同艺术家们用绘画让人们更贴切的感知世界,数据可视化也能让人们更直观的传递数据所要表达的信息. 我们今天就分享一下如何用 Python 简单便捷的完成数据可视化. 其实利用 Python 可视化数据并不是很麻烦,因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务. Matplotlib:基于Python的绘图库,提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持.在跨平台和互动式环境中生成高质量数据时,matplotlib 会很有帮助

  • 基于Python数据可视化利器Matplotlib,绘图入门篇,Pyplot详解

    基于Python数据可视化利器Matplotlib,绘图入门篇,Pyplot详解

    Pyplot matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合,它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib.pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布.在画布中创建一个绘图区.在绘图区上画几条线.给图像添加文字说明等.下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 上图是我们通

随机推荐