目录 目录 前言 (一)简单的饼状图 (二)添加阴影和突出部分 (三)显示图例和数据标签: 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

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/28 16:05 # @Author : zhang chao # @File : test.py import matplotlib.pyplot as plt labels='Frogs','Hogs','Dogs','Logs'#定义标签 sizes=[15,30,45,10]#定义每一块的比例 colors=['yellowgreen','gold','light

绘制饼状图的基本语法 创建数组 x 的饼图,每个楔形的面积由 x / sum(x) 决定: 若 sum(x) < 1,则 x 数组不会被标准化,x 值即为楔形区域面积占比.注意,该种情况会出现 1 - sum(x) 的空楔形 若 sum(x) > 1,则由 x[ i ] / sum(x) 算出每一个楔形占比,饼图360°区域均被填充. 下图为sum(x) < 1 的情况,存在空楔形区域. 1 语法 pie(x, explode=None, labels=None, colors=None

#coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号import pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame '''plt.scatter(x,y)plt.show()

饼图英文学名为Sector Graph,又名Pie Graph.常用于统计学模块. 画饼图用到的方法为:matplotlib.pyplot.pie( ) #!/usr/bin/env python #!-*-coding:utf-8 -*- #!@Author : Biyoulin #!@Time : 2018/9/4 10:45 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中

In [1]: %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt   1.pie简单参数:plt.pie(x, explode=None, labels=None……) 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,分离程度 list shadow 是否显示阴影 bool pctdistance 数据标签的距离圆心位置 0~1 labeldi

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.figur

正弦图像: #coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)z=np.cos(x**2)#控制图形的长和宽单位为英寸,# 调用figure创建一个绘图对象,并且使它成为当前的绘图对象.plt.figure(figsize=(8,4))#$可以让字体变得跟好看#给所绘制的曲线一个名字,此名字在图示(legend)中显示.# 只要在字符串前后添加"$&qu

1.介绍 把每个图都看作一个对象,图中的每一个部分也是对象.——所有的一切都是对象. 工具——ipython notebook 是python里边用的最多的2D&3D的会图库,开源免费库,使用方法和matlab类似 是一个网页版的ipython,可以利用网页的特性展现一些副文本. 网络版的:https://try.jupyter.org/ 打开之后如下图所示: 点击右上角new,然后选择python2 输入程序即可. 用它就可以不用安装各种库啊啥的,只要有一个浏览器就可以了.还可以写笔记.还可以

#-*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.family']='sans-serif' mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei'] data=np.random.randint(1,11,3) x=np.arange(len(data)) ############

原文链接:Step by step approach to perform data analysis using Python译文链接:使用Python一步一步地来进行数据分析--By Michael翔 你已经决定来学习Python,但是你之前没有编程经验.因此,你常常对从哪儿着手而感到困惑,这么多Python的知识需要去学习.以下这些是那些开始使用Python数据分析的初学者的普遍遇到的问题: 需要多久来学习Python? 我需要学习Python到什么程度才能来进行数据分析呢? 学习Pyth

from:https://segmentfault.com/a/1190000005104723 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. 强烈推荐ipython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. 这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPy

这个教程也很不错,http://reverland.org/python/2012/09/07/matplotlib-tutorial/ 也可以参考官网的Gallery,http://matplotlib.org/gallery.html 做数据分析,首先是要熟悉和理解数据,所以掌握一个趁手的可视化工具是非常重要的,否则对数据连个基本的感性认识都没有,如何进行下一步的design   Getting Started with Matplotlib 先看个简单的例子,plot,即画线 画线,需要给

饼图 import matplotlib.pyplot as plt # The slices will be ordered and plotted counter-clockwise. labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs' sizes = [15, 30, 45, 10] colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral'] explode = (0, 0.1, 0, 0) #

看看matplotlib是什么? matplotlib是python上的一个2D绘图库,它可以在夸平台上边出很多高质量的图像.综旨就是让简单的事变得更简单,让复杂的事变得可能.我们可以用matplotlib生成 绘图.直方图.功率谱.柱状图.误差图.散点图等 . matplotlib的发明人为John Hunter(1968-2012),很不幸,他已经在癌症治疗过程中引起的综合症中去世.一代伟人有很多贡献,我们要缅怀他.如果我们从他的贡献中受益很大的话,请考虑为John Hunter Techn

前言:matplotlib是一个python的第三方库,里面的pyplot可以用来作图.下面来学习一下如何使用它的资源. 一.使用前 首先在python中使用任何第三方库时,都必须先将其引入.即: import matplotlib.pyplot as plt 或者: from matplotlib.pyplot import * 二.用法 1.建立空白图 fig = plt.figure() 得到如下图的效果: 图片上方-–(这里由于图是空白的所以看不见内容)----------– 图片下方-

我用10个国家某年的GDP来绘图,数据如下: labels   = ['USA', 'China', 'India', 'Japan', 'Germany', 'Russia', 'Brazil', 'UK', 'France', 'Italy'] quants   = [15094025.0, 11299967.0, 4457784.0, 4440376.0, 3099080.0, 2383402.0, 2293954.0, 2260803.0, 2217900.0, 1846950.0] 首

作图首先要进行数据的输入,matplotlib包只提供作图相关功能,本身并没有数据读入.输出函数,针对各种试验或统计文本数据输入可以使用numpy提供的数据输入函数. # -*- coding: gbk -*- """ Created on Sun Jan 11 11:17:42 2015 @author: zhang """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ma

1.     安装Python 我使用的是Windows 7 64 bit,所以我从Python官网下载python-2.7.5.amd64.msi,安装步骤如下: 1)        安装window 7 64 bit python-2.7.5.amd64.msi   Fig 1 安装Python2.7.5 Fig 2  Python主程序安装完成 接下来,打开PythonGUI,尝试Import NumPy函数库,发现主程序中不包含NumPy,所以重新安装 Fig 3 尝试导入NumPy函数

1.画饼图 import matplotlib.pyplot as plt >>> labels = 'frogs','hogs','dogs','logs' >>> sizes = 15,20,45,10 >>> colors = 'yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral' >>> explode = 0,0.1,0,0 >>>plt.pie(sizes,exp