matplotlib的使用——pie（饼图）的使用

在我们进行数据分析的时候需要对得出的数据进行可视化，因此我们需要引入第三方包来帮助我们进行可视化分析，在这里使用matplotlib

一、安装

使用指令【pip install matplotlib】来对我们的数据进行安装。

matplotlib的官方文档：https://matplotlib.org/tutorials/index.html

二、使用

使用matplotlib中的pyplot来进行画图

 from matplotlib import pyplot as plt
 plt.figure(figsize=(5, 5))  # 将画布设定为正方形，则绘制的饼图是正圆
 plt.pie(
     [i[1] for i in counter_tag],  # 数值信息
     labels=[i[0] for i in counter_tag],  # 标签信息
     explode=[0, 0.05, 0.1],  # 距离圆中心的距离
     colors=['#F97350', '#FAD06C', 'g'],  # 颜色
     autopct='%1.2f%%',  # 在饼图中，显示百分数
     )
 plt.title('课程类型分布')  # title的使用
 plt.savefig(path_save_pic + 'source_tag.png')  # 文件的保存
 plt.show()  # 可视化呈现

三、参数

官方的文档：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.pie.html?highlight=pie#matplotlib.pyplot.pie

需要特殊用法的去官方文档查看

在颜色参数中，可以使用对应的颜色编码，也可以使用颜色的名称，并且这两种方式可以混用。

explode的参数个数要和总的参数个数对应，避免出现参数对应不上的错误。

四、结果

1.没有explode的结果

2.含有explode参数的结果

五、总结

总的来说matplotlib还是不错的，但是pyecharts的效果更加的不错。后面也会把其他的图加进来，做成一个matplotlib的集合。

六、参考

pie官方文档：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.pie.html?highlight=pie#matplotlib.pyplot.pie

官方文档：https://matplotlib.org/tutorials/index.html

pyecharts官方文档：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro