您的位置:

python中画饼状图,python中画饼状图代码

本文目录一览:

如何画饼图

下面以excel2007为例说明1.画饼状图首先选中要画图的列的数据,然后选择插入-》饼状图即可。见图1和图2.图2显示的插入饼状图的效果。2.通过上面的步骤,我们已经可以看到一个简单的病状图已经成功插入了,但是要做到正确插入和美观还有许多工作要做。下面要给这个饼状图差一个图的标题,具体步骤见下图。图展示的添加的标题,标题添加后双击文字就可以输入文字进行修改了

搜索

免费自学excel教程全套

excel100个常用技巧

表格技巧大全

900套excel全套图表

数据分析全套图表

excel表格制作方法

在python中,给字典排序并画饼图

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

res= {

    11:234,

    44:565,

    22:453,

    33:767,

    55:890,

    66:67,

    77:88

    }

labels = []

fracs = []

for k,v in res.items():

    labels.append(str(k))

    fracs.append(v) 

explode = [0, 0, 0, 0]  # 0.1 凸出这部分,

plt.axes(aspect=1)  # set this , Figure is round, otherwise it is an ellipse

# autopct ,show percet

plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=None, autopct='%3.1f %%',

        shadow=True, labeldistance=1.1, startangle=90, pctdistance=0.6

        )

'''

labeldistance,文本的位置离远点有多远,1.1指1.1倍半径的位置

autopct,圆里面的文本格式,%3.1f%%表示小数有三位,整数有一位的浮点数

shadow,饼是否有阴影

startangle,起始角度,0,表示从0开始逆时针转,为第一块。一般选择从90度开始比较好看

pctdistance,百分比的text离圆心的距离

patches, l_texts, p_texts,为了得到饼图的返回值,p_texts饼图内部文本的,l_texts饼图外label的文本

'''

plt.show()

如何使用Python绘制饼图

我们在运用Python制作各种图形的时候,经常需要绘制饼图。那么如何用Python绘制饼图呢?下面我给大家分享演示一下。

工具/材料

Pycharm

首先我们需要在Excel文件中准备好饼图的数据,如下图所示

接下来我们打开Pycharm,新建Python文件,导入Python的pandas库,利用pandas将Excel数据加载到缓存中,如下图所示

然后我们在导入pyplot库,运用pyplot库的pie进行饼图的绘制,如下图所示

接着运行程序以后我们就可以看到一张如下图所示的饼图了,但是四周的名称和Excel中的还是不太一样,接下来修改四周的名称

我们在运用pandas库加载Excel数据文件的时候加上index_col属性即可,如下图所示

这次在运行程序我们就可以看到饼图四周的名称和Excel中的一样了,如下图所示

接着我们在运用pyplot中的title和ylable设置饼图的标题和Y坐标轴的名称,如下图所示

最后运行文件就可以看到下面这个信息比较齐全的饼图了,如下图所示,到这里用Python绘制饼图就结束了

如何系统地学习Python 中 matplotlib,numpy,scipy,pandas

总结一下自己学习,接触了Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Scikit-learn,也算是入门,给出自己的轨迹(略去安装),并总结一下其他人的答案,最后有彩蛋。

Numpy:

来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多,本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展,其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。

Python对象的转换

通过类似工厂函数numpy内置函数生成:np.arange,np.linspace.....

从硬盘读取,loadtxt

快速入门:Quickstart tutorial

Pandas:

基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。最具有统计意味的工具包,某些方面优于R软件。数据结构有一维的Series,二维的DataFrame(类似于Excel或者SQL中的表,如果深入学习,会发现Pandas和SQL相似的地方很多,例如merge函数),三维的Panel(Pan(el) + da(ta) + s,知道名字的由来了吧)。学习Pandas你要掌握的是:

汇总和计算描述统计,处理缺失数据 ,层次化索引

清理、转换、合并、重塑、GroupBy技术

日期和时间数据类型及工具(日期处理方便地飞起)

快速入门:10 Minutes to pandas

Matplotlib:

Python中最著名的绘图系统,很多其他的绘图例如seaborn(针对pandas绘图而来)也是由其封装而成。创世人John Hunter于2012年离世。这个绘图系统操作起来很复杂,和R的ggplot,lattice绘图相比显得望而却步,这也是为什么我个人不丢弃R的原因,虽然调用

plt.style.use("ggplot")

绘制的图形可以大致按照ggplot的颜色显示,但是还是感觉很鸡肋。但是matplotlib的复杂给其带来了很强的定制性。其具有面向对象的方式及Pyplot的经典高层封装。

需要掌握的是:

散点图,折线图,条形图,直方图,饼状图,箱形图的绘制。

绘图的三大系统:pyplot,pylab(不推荐),面向对象

坐标轴的调整,添加文字注释,区域填充,及特殊图形patches的使用

金融的同学注意的是:可以直接调用Yahoo财经数据绘图(真。。。)

Pyplot快速入门:Pyplot tutorial

Scipy:

方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。

基本可以代替Matlab,但是使用的话和数据处理的关系不大,数学系,或者工程系相对用的多一些。(略)

近期发现有个statsmodel可以补充scipy.stats,时间序列支持完美

Scikit-learn:

关注机器学习的同学可以关注一下,很火的开源机器学习工具,这个方面很多例如去年年末Google开源的TensorFlow,或者Theano,caffe(贾扬清),Keras等等,这是另外方面的问题。

主页:An introduction to machine learning with scikit-learn

图书:

Pandas的创始者:利用Python进行数据分析 (豆瓣)(力荐)

教材的集合:Scipy Lecture Notes(写的非常棒!遗憾缺少Pandas)

提升自己:机器学习实战 (豆瓣)