Python数据可视化实现多种图例代码详解

前言

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from math import pi
import matplotlib.pyplot as plt

cat = ['Speed', 'Reliability', 'Comfort', 'Safety', 'Effieciency']
values = [90, 60, 65, 70, 40]

N = len(cat)

x_as = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)]

ax = plt.subplot(111)

plt.xticks(x_as)

ax.plot(x_as, values, linewidth=1, linestyle='solid', zorder=3)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
from palettable.colorbrewer.qualitative import Pastel1_7
my_dpi=96
plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi)

names='groupA', 'groupB', 'groupC', 'groupD',
size=[12,11,3,30]

my_circle=plt.Circle( (0,0), 0.7, color='white')

plt.pie(size, labels=names, colors=Pastel1_7.hex_colors)
p=plt.gcf()
p.gca().add_artist(my_circle)
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame([8,8,1,2], index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x'])
my_dpi=96
plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi)
df.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8))
plt.show()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

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