Python数据分析之 Matplotlib 饼图绘制

目录 一.整理数据 二.创建饼图 三.爆炸效果 四.阴影效果 五.为饼图加上百分比 六.让饼图旋转不同的角度 七.为饼图添加边缘线 八.为饼图数据分组 一.整理数据 关于cnboo1.xlsx,我放在我的码云里,需要的朋友自行下载:cnboo1.xlsx films=['穿过寒冬拥抱你','反贪风暴5:最终章','李茂扮太子','误杀2','以年为单位的恋爱','黑客帝国:矩阵重启','雄狮少年','魔法满屋','汪汪队立大功大电影','爱情神话'] regions=['中国','英国','澳大

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

介绍 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. 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,基本上都能搞定. matplotlib的安装方法可以点击这里 这篇文章给大家主要介绍了python用matplotlib绘制饼图的方法,话不多说,下面来看代码

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,

目录 前言 1. 等高线图概述 什么是饼图? 饼图常用场景 绘制等饼图步骤 案例展示 2. 饼图属性 设置饼图的颜色 设置标签 设置突出部分 设置填入百分比数值 饼图旋转 设置阴影 3. 调整饼图的大小 4. 添加图例 5. 镂空饼图 总结 前言 众所周知,matplotlib.pyplot 提供绘制不同表格绘制方法,如使用plot()方法绘制折线,bar()绘制柱 在matplotlib.pyplot 中还有一种图表用于直观表示占比情况的饼图,在matplotlib官网上也列举出非常多关于饼图

前言: 饼状图是用来呈现一个数据系列中各项的大小与各项占项总和的百分比,Matplotlib 提供了plt.pie()方法绘制柱状图,语法格式如下: plt.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,

前言: 散点图,又称散点分布图,是使用多个坐标点的分布反映数据点分布规律.数据关联关系的图表,Matplotlib 中可以通过以下方式绘制散点图: 使用plt.plot方法: 在上篇文章Python数据分析之 Matplotlib 折线图绘制中,我们介绍了可以使用plt.plot()方法绘制折线图,该方法同样可以绘制散点图,如下: import random x = range(15) y = [i + random.randint(-2,2) for i in x] plt.plot(x, y

目录 一.Matplotlib 绘图 简单示例 二.折线图绘制 一.Matplotlib 绘图 在数据分析中,数据可视化也非常重要,通过直观的展示过程.结果数据,可以帮助我们清晰的理解数据,进而更好的进行分析.接下来就说一下Python数据分析中的数据可视化工具 Matplotlib 库. Matplotlib 是一个非常强大的Python 2D绘图库,使用它,我们可以通过图表的形式更直观的展现数据,实现数据可视化,使用起来也非常方便,而且支持绘制折线图.柱状图.饼图.直方图.散点图等. 可以使

目录 1.前言 2.Matplotlib概念 3.Matplotlib.pyplot基本使用 3.数据展示 3.1如何选择展示方式 3.2绘制折线图 3.3绘制柱状图 3.3.1普通柱状图 3.3.2堆叠柱状图 3.3.3分组柱状图 3.3.4饼图 4.绘制子图 1.前言 数据展示,即数据可视化,是数据分析的第五个步骤,大部分人对图形敏感度高于数字,好的数据展示方式能让人快速发现问题或规律,找到数据背后隐藏的价值. 2.Matplotlib概念 Matplotlib 是 Python 中常用的

目录 使用准备 1.简单的绘制图像 2.视图面板的常用操作 3.样式及各类常用修饰属性 4.legend图例的使用 5.添加文字等描述 6.不同类型图像的绘制 总结 使用准备 使用matplotlib需引入: import matplotlib.pyplot as plt 通常2会配合着numpy使用,numpy引入: import numpy as np 1.简单的绘制图像 def matplotlib_draw(): # 从-1到1生成100个点,包括最后一个点,默认为不包括最后一个点 x

目录 多子图 散点图 水平柱状图 同位置柱状图 多子图 figure是绘制对象(可以理解为一个空白的画布),一个figure对象可以包含多个Axes子图,一个Axes是一个绘图区域,不加设置时,Axes为1,且每次绘图其实都是在figure上的Axes上绘图. 我们是在图形对象上面的Axes区域进行作画 1.add_axes():添加区域 2.Matplotlib定义一个axes类,该类的对象称为axes对象(即轴域对象),它指定一个有数值范围限制的绘图区域.再给定一个画布中,可以包含多个axe

介绍 Matplotlib是Python中使用最广泛的数据可视化库之一.Matplotlib的受欢迎程度大部分来自其自定义选项.您可以调整其对象层次结构中的几乎任何元素. 在本教程中,我们将研究如何在Matplotlib图上绘制垂直线,这使我们能够标记和突出显示图的某些区域,而无需缩放或更改轴范围. 创建图 让我们首先用一些随机数据创建一个简单的图: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots

最初我们介绍到 Matplotlib 可以绘制2D图形,并且介绍了一些常见图形的绘制方法,其实不仅可以绘制2D图形,现在较新版本的 Matplotlib 加入了3D绘图的工具包,已经可以轻松地绘制3D图形了,接下来就来介绍一下. Matplotlib 提供了mpl_toolkits.mplot3d工具包来进行3D图表的绘制,我们导入下简单使用如下: from mpl_toolkits import mplot3d 通过以上代码导入后,可以传递参数projection='3d'给指定图表对象并将其

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.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,基本上都能搞定. 这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行.什么是最简单的bar,看如下语句你就知道她有多么简单了: import ma