目录

前言

饼状图需要导入的是:

plt.pie(x, labels= )

(一)简单的饼状图

(1)说明:

pyplot.``pie(x, explode=None, labels=None……)

参考文档:官方说明文档

属性 说明 类型
x 数据 list
labels 标签 list
autopct 数据标签 %0.1%% 保留一位小数
explode 突出的部分 list
shadow 是否显示阴影 bool
pctdistance 数据标签的距离圆心位置 0~1
labeldistance 标签的比例 float
startangle 开始绘图的角度 float
radius 半径长 默认是1

(2)源代码:

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt # 数据
labels = ["A", "B", "c", "d"]
fracs = [15, 30, 45, 10] # 画图
plt.pie(x=fracs, labels=labels) # 展示
plt.show()

(3)展示效果:

(二)添加阴影和突出部分

(1)说明:

添加一些两属性:

explode=exp, shadow=True

(2)原代码:

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt # 数据
labels = ["A", "B", "c", "d"]
fracs = [15, 30, 45, 10]
exp = [0, 0.1, 0, 0] # 画图
plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=exp, shadow=True) # 展示
plt.show()

(3)输出效果:

(三)显示图例和数据标签:

(1)说明:

添加属性:(显示数据标签)

autopct="%0.2f%%"

添加代码:(显示图例)

plt.legend()

(2)原代码:

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt # 数据
labels = ["A", "B", "c", "d"]
fracs = [15, 30, 45, 10]
exp = [0, 0.1, 0, 0] # 画图
plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=exp, shadow=True, autopct="%0.2f%%") # 显示图例
plt.legend()
# 展示
plt.show()

(3)输出效果:

作者:Mark

日期:2019/02/13 周三

4.5Python数据处理篇之Matplotlib系列(五)---plt.pie()饼状图的更多相关文章

  1. 4.3Python数据处理篇之Matplotlib系列(三)---plt.plot()折线图

    目录 前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示 ...

  2. 4.6Python数据处理篇之Matplotlib系列(六)---plt.hist()与plt.hist2d()直方图

    目录 目录 前言 (一)直方图 (二)双直方图 目录 前言 今天我们学习的是直方图,导入的函数是: plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y) (一)直方 ...

  3. 4.4Python数据处理篇之Matplotlib系列(四)---plt.bar()与plt.barh条形图

    目录 目录 前言 (一)竖值条形图 (二)水平条形图 1.使用bar()绘制: 2.使用barh()绘制: (三)复杂的条形图 1.并列条形图: 2.叠加条形图: 3.添加图例于数据标签的条形图: 目 ...

  4. 4.2Python数据处理篇之Matplotlib系列(二)---plt.scatter()散点图

    目录 目录 前言 (一)散点图的基础知识 (二)相关性的举例 ==1.正相关== ==1.负相关== ==1.不相关== (三)实战项目以一股票的分析 目录 前言 散点图是用于观测数据的相关性的,有正 ...

  5. 5.5Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程

    目录 目录 前言 (一)求解多元一次方程-solve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (二)解线性方程组-linsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (三)解非线性方程组-n ...

  6. 3.5Python数据处理篇之Numpy系列(五)---numpy文件的存取

    目录 目录: (一)以文本形式存取 1.说明: 2.语法解释: 3.实例(以.csv文件为例) 4.效果展示 (二)以任意的形式存取 1.说明: 2.语法解释: 3.实例(以.bat二进制文件为例) ...

  7. 4.7Python数据处理篇之Matplotlib系列(七)---matplotlib原理分析

    目录 目录 前言 (一)总框架分析 (二)函数式的绘图 1.说明: 2.函数绘图的缺优点 3.绘图类的函数 4.操作类的函数 5.例子: (三)面向对象式的绘图 1.基本概念 2.基本对象 3.面向对 ...

  8. matplotlib学习日记(五)-各种饼状图的绘制

    (一)分裂式饼状图 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mpl.rcParams[& ...

  9. 利用Tkinter和matplotlib两种方式画饼状图

    当我们学习python的时候,总会用到一些常用的模块,接下来我就详细讲解下利用两种不同的方式画饼状图.首先利用[Tkinter]中的canvas画布来画饼状图: from tkinter import ...

随机推荐

  1. Spark提高篇——RDD/DataSet/DataFrame(一)

    该部分分为两篇,分别介绍RDD与Dataset/DataFrame: 一.RDD 二.DataSet/DataFrame 先来看下官网对RDD.DataSet.DataFrame的解释: 1.RDD ...

  2. Go Web:数据存储(1)——内存存储

    数据可以存储在内存中.文件中.按二进制序列化存储的文件中.数据库中等. 1.内存存储 2.CSV文件存储 3.gob序列化存储 内存存储 将数据存储到内存中.此处所指的内存是指应用程序自身的内存空间( ...

  3. maven 工程依赖了某个jar包 但还是报java.lang.ClassNotFoundException的问题

    一般出现这种情况,首先看看 pom.xml 文件引用的jar文件有没有损坏.或者下载不完整,打开maven仓库根据依赖地址可以查看. 如果还是出现问题,报 java.lang.ClassNotFoun ...

  4. python的一些内置模块

    整理了几种python的常用内置模块. 内置函数思维导图:https://www.processon.com/view/link/5c7902b1e4b0168e4200846a re模块 re(re ...

  5. mvc 中合并两个list集合

    有时候,在进行查询操作的时候需要将从数据库中查询的两张表进行合并,成为一张表然后返回给前端.或者在原有的一张表基础上面加几个新的字段. 这个时候可以新建一个.class[model类],在这个新建的m ...

  6. 【转载】Windows Server2012安装IIS服务器

    在云服务器的使用过程中,很多人由于习惯或者实际需要,会选择Windows Server系统服务器,较常用的版本有Windows Server2008.Windows Server2012.在Windo ...

  7. mybatis_13一级缓存

    1. Mybatis的缓存理解 Mybatis的缓存,包括一级缓存和二级缓存,一级缓存是默认使用的.二级缓存需要手动开启. 一级缓存指的就是sqlsession,在sqlsession中有一个数据区域 ...

  8. PHP按符号截取字符串的指定部分

    字符串截取在php开发中是比较常用的:而且对于截取的需求也有很多种:就比如说对url链接的操作:http://baijunyao.com/article/12 有时我们想截取最后一个斜杠'/'后面的数 ...

  9. @RequestBody Spring MVC 示例

    1.前端的访问请求 <script type="text/javascript"> $(document).ready(function(){ var saveData ...

  10. 2018-12-09 疑似bug_中文代码示例之Programming in Scala笔记第九十章

    续前文: 中文代码示例之Programming in Scala笔记第七八章 源文档库: program-in-chinese/Programming_in_Scala_study_notes_zh ...