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Python绘制饼图

使用python可以快速绘制饼图,matplotlib是python里的绘图库,尤其是在数据分析中尤为重用。...数据可视化之饼图 数据可视化就是把数据用图形的方式来呈现,通过图形,就能清晰直观地表达数据信息。 认识饼图 饼图 可以展示每个部分占整体的比重。...饼图的构成 绘制基础饼图 matplotlib库 matplotlib是python中非常强大的绘图库。 绘制饼图,需要用到matplotlib库中的pyplot模块。...使用 from 库 import 模块名 形式导入: py from matplotlib import pyplot 绘制基础饼图 使用pie()函数,并在括号中填写数据列表,就可绘制出一个基础的饼图...美化饼图 饼图大小 设置pie()函数的radius(半径)参数,可以改变饼图大小。其默认值为1。

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Python绘制饼状图

二、饼状图 1 饼状图绘图原理 Python中绘制饼状图需用matplotlib.pyplot中的pie函数,该函数的基本语法为: pie(x, [explode], [labels], [colors...2 绘制饼状图 以每年股票成交笔数总计值绘制饼状图,具体语句如下: import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图包 plt.rcParams...3 绘制饼状图并更改显示字体特征 以每年股票成交笔数总计值绘制饼状图,更改字体颜色、尺寸并加粗,具体语句如下: plt.pie(result['成交笔数'], labels=result.index...4 绘制指定离心偏移量饼状图 以每年股票成交笔数总计值为数值,标准化换手率为离心偏移量绘制饼状图,具体语句如下: result = date.groupby(date.index.year).agg...至此,在Python中绘制饼状图已全部讲解完毕,感兴趣的同学可以自己实现一遍

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    Python matplotlib绘制饼图

    继前面使用matplotlib绘制折线图、散点图、柱状图和直方图,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制饼图。...上面的饼图绘制了2020年A国大选的票数占比情况,可以一目了然地看到候选人的得票占比情况。如果需要突出显示某位候选人的得票占比,可以对饼图进行分离展示。...,在绘制出饼图后,再次调用pie()函数绘制一个更小的纯白饼图即可,先后顺序不能相反。...在绘制纯白的饼图时,传入只有一个数据的列表,一条数据会占满整个饼图,占比100%,颜色设置为colors='w'。...此外不需要设置其他参数,白色饼图不需要显示百分比,不需要显示标签等。 绘制完成小的白色饼图,环形效果就实现了,还需要调整第一张饼图的百分比的显示位置。

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    局部整体(三)利用python绘制饼图

    局部整体(三)利用python绘制饼图 饼图( Pie Plot)简介 饼图是一个将整体划分为几个扇形的圆形统计图表,用于描述数量、频率或百分比之间的相对关系。...饼形图适合用来快速展示数据比例分布,但不利于展示较多项目。饼图也因过于关注不同部分彼此或相对于整体的大小关系,导致与其他饼形图作整体比较时不能显示出任何变化而饱受诟病。...观察比较三个图形中哪个分组的值最高,同时尝试找出各组之间的值的变化趋势 4是不是很难看出来,下面将饼图转化为条形图再看看呢?...(x=labels, y=[24,23,21,19,18], errorbar=None) plt.show() 总结 以上通过matplotlib的pie快速绘制饼图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的饼图来适应相关使用场景...也提醒了在多个饼图间进行比较的困难,更建议使用条形图。

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    『Echarts』绘制饼状图

    那么饼状图该怎么看呢?我说过通过『Echarts』绘制图形,步骤都是一样的,我们主要就是关注一下『Echarts』的配置文件内容就可以了,所以说我们就在来看一下这个配置文件当中的内容即可。...正文 如果在『Echarts』中绘制饼状图的话 X轴 与 Y轴,是不需要了: let option = { ......,简单的来验证一下再浏览器中打开看一下效果: 从截图中可以看到,饼状图已经绘制出来了,有三条数据,分别是销量、产量、容量,这三条数据是按照我在配置文件中设置来绘制的。...没问题了之后还没完,我发现这个饼状图在绘制好之后有默认的半径,这个半径呢我们是可以进行修改的。...修改半径 这个饼状图在绘制的时候是有自带的默认的位置,默认的就是水平垂直居中的,这个位置我们也是可以修改的,说到这就先来修改一下饼状图的半径,更改方式非常的简单,在 series 的数据当中,添加一个新的属性

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    Python数据分析入门(十七):绘制饼图

    饼图 饼图是一个划分为几个扇形的圆形统计图表,用于描述量、频率或百分比之间的相对关系的。在matplotlib中,可以通过plt.pie来实现,其中的参数如下: x:饼图的比例序列。...labels:饼图上每个分块的名称文字。 explode:设置某几个分块是否要分离饼图。 autopct:设置比例文字的展示方式。比如保留几个小数等。 shadow:是否显示阴影。...其他参数:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.pie.html#matplotlib.pyplot.pie 返回值: patches:饼图上每个分块的对象...那么用饼状图表示如下: oses = { 'windows7':60.86, 'windows10': 18.46, 'windows8': 3.61, 'windows xp': 10.3, 'mac...fontproperties=font) text.set_fontsize(10) for text in autotexts: text.set_color("white") 效果图如下

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    对比excel,用python绘制华夫饼图

    最近在工作中用到了华夫饼图,不过我这边主要是excel去制作,这里我们试着看看excel和python绘制华夫饼图的一些小技巧吧!...华夫饼图(Waffle Chart),或称为直角饼图,可以直观的描绘百分比完成比例情况。与传统的饼图相比较,华夫饼图表达的百分比更清晰和准确,它的每一个格子代表 1%。...Excel绘制华夫饼图 其实,用excel绘制华夫饼图的方式有多种,比较复杂的是通过插入柱状图图表后调整柱状图的规范实现;另外一种比较简单的操作则是采取单元格格式的形式,也是我们今天要介绍的方案。...Python绘制华夫饼图 这里介绍的是一个第三方库pywaffle,看这库的名称就知道这货是专门用来绘制华夫饼图的。...python绘制华夫饼图 3. pywaffle华夫饼图介绍 由于功能就是华夫饼图,所以内容不复杂,大家可以直接参考官方文档(功能和案例都有,且都比较简单)。

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    【JavaScript】用echarts绘制饼图

    ‍ 哈喽大家好,本次是JavaScript专栏echarts板块第一期 ⭐本期内容:用echarts绘制饼图 系列专栏:JavaScript 一起学习,一起加油!...---- 文章目录 前言 效果图 思路 准备一个dom 基于准备好的dom,初始化echarts实例 指定图表的配置项和数据(对象) HTML 总结 ---- 前言 echarts(Enterprise...设置鼠标移动到相应色块的效果和图例的位置 设置系列配置项,设置图的类型、数据、标签等。 label为标签,用show显示标签,formatter为回调函数,返回标签显示的内容。...radius是院的内外半径,center是图的位置。 rosetype是圆心角的类型,area是每个部分圆心角不变,radius是圆心角会变化。...IE=edge" /> 饼图

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    pyecharts-11-绘制饼图

    Pyecharts-11-绘制饼图 饼图在实际的工作还是会经常使用,能够很清晰的显示各类数据和占比情况,曾经在工作中绘制了环饼图和多饼图的结合。...本文中介绍的是如何利用Pyecharts绘制饼图和进阶的环状饼图和玫瑰图 基本案例 位置和颜色 图例滚动 环形饼图 多饼图 玫瑰图 ?...环形饼图 x_data = ["直接访问", "邮件营销", "联盟广告", "视频广告", "搜索引擎"] y_data = [335, 310, 234, 135, 1548] c = (...环状饼图 本案例讲解的是如何绘制环状饼图(内嵌饼图) import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.globals...import ThemeType # 内部饼图 inner_x_data = ["直达", "营销广告", "搜索引擎","产品"] inner_y_data = [335, 679, 548, 283

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    ggraph带你绘制网络饼图

    欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用igraph+scatterpie来绘制网络饼图,下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用,添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢...layout_with_stress(g) # 将计算得到的节点布局坐标分别赋值给节点属性"x"和"y" V(g)$x <- xy[, 1] V(g)$y <- xy[, 2] # 使用ggraph函数绘制图形...(g, "manual", x = V(g)$x, y = V(g)$y) + # 添加边的可视化,使用geom_edge_link0函数 geom_edge_link0() + # 添加饼图散点...manual", x = V(g_clu)$x, y = V(g_clu)$y) + # 添加边的可视化,使用geom_edge_link0函数 geom_edge_link0() + # 添加饼图散点...,表示节点属性"A"、"B"和"C"的比例,填充颜色为白色,饼图比例尺度为3 geom_scatterpie(cols = c("A", "B", "C"), data = as_data_frame

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