python数据分析之饼状图

GeekLiHua

发布于 2025-01-21 14:44:38

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题目

某电影院有两类影片，动作片和言情片，去年每个月票房，每类每月票房在50000和100000元间波动，

请用随机数生成12个月的两类电影票房df表格型数据。

并画出去年第1，4 ，7，10，12月两类影片票房对比饼图，完成在一张画布上。

可自己设计画布标题，背景色，子图结构。将代码和图片截图发在下方作业提交处。

提交代码：

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[1]:


import matplotlib.pyplot as plt  # python原始的图像库
import numpy as np  
import pandas as pd
import calendar  # python日历库
import matplotlib

matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Kaiti' # 导入中文库
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 对负数进行处
Ax1 = calendar.month_abbr[1:] # 导入12个月份 作为行标
Ax2 = ['动作片', '言情片'] # 列标  是两类电影的名称
BoxOffice = np.random.randint(50000, 100000, (2, 12)) # 生成票房的数据
df = pd.DataFrame(BoxOffice, index=Ax2, columns=Ax1) # 制作表格对象
# df 测试代码

fig = plt.figure(figsize=(30,6),facecolor='#EEE5DE') # 设置背景大小和背景色
plt.title('电影类型的占比变化图',fontsize=40,color='y') # 设置图的标题， 默认居中，
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴

ax1 = fig.add_subplot(331)  # 设置画布的位置
plt.pie(df.T.iloc[1],labels=df.index,  # 1月
        colors=['#C0FF3E','#00BFFF'], # 设置扇形图两部分的颜色
        shadow=True, # 是否有阴影
        autopct ="%.1f%%", # 格式输出
        explode=(0.35,0.05)) 
plt.axis('equal')

ax4 = fig.add_subplot(332)  # 设置画布的位置
plt.pie(df.T.iloc[1],labels=df.index, # 4月
        colors=['#C0FF3E','#00BFFF'], # 设置扇形图两部分的颜色
        shadow=True, # 是否有阴影
        autopct ="%.1f%%", # 格式输出
        explode=(0.35,0.05)) 
plt.axis('equal')

ax7 = fig.add_subplot(333)
plt.pie(df.T.iloc[1],labels=df.index, # 7月
        colors=['#C0FF3E','#00BFFF'], # 设置扇形图两部分的颜色
        shadow=True, # 是否有阴影
        autopct ="%.1f%%", # 格式输出
        explode=(0.35,0.05)) 
plt.axis('equal')

ax10 = fig.add_subplot(334)  # 10月
plt.pie(df.T.iloc[1],labels=df.index,
        colors=['#C0FF3E','#00BFFF'], # 设置扇形图两部分的颜色
        shadow=True, # 是否有阴影
        autopct ="%.1f%%", # 格式输出
        explode=(0.35,0.05)) 
plt.axis('equal')

ax12 = fig.add_subplot(335) 
plt.pie(df.T.iloc[1],labels=df.index,  # 12月
        colors=['#C0FF3E','#00BFFF'], # 设置扇形图两部分的颜色
        shadow=True, # 是否有阴影
        autopct ="%.1f%%", # 格式输出
        explode=(0.35,0.05)) 
plt.axis('equal')

运行结果：