matplotlib的使用——pie(饼图)的使用

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了matplotlib的使用——pie(饼图)的使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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

 1 from matplotlib import pyplot as plt
 2 plt.figure(figsize=(5, 5))  # 将画布设定为正方形,则绘制的饼图是正圆
 3 plt.pie(
 4     [i[1] for i in counter_tag],  # 数值信息
 5     labels=[i[0] for i in counter_tag],  # 标签信息
 6     explode=[0, 0.05, 0.1],  # 距离圆中心的距离
 7     colors=[#F97350, #FAD06C, g],  # 颜色
 8     autopct=%1.2f%%,  # 在饼图中,显示百分数
 9     )
10 plt.title(课程类型分布)  # title的使用
11 plt.savefig(path_save_pic + source_tag.png)  # 文件的保存 
12 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

技术图片

 

2.含有explode参数的结果

 技术图片

 

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

 

以上是关于matplotlib的使用——pie(饼图)的使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python使用matplotlib可视化饼图为饼图添加标题和标签(Pie Chart)

Matplotlib-绘制饼图

Python使用matplotlib可视化饼图为饼图添加标题和标签自定义设置突出饼图中的特定区块(Pie Chart)

python使用matplotlib可视化饼图(pie plot)使用explode参数自定义设置每个扇形离开中心的距离

matplotlib可视化篇pie()--饼图

matplotlib 笔记:饼图 & 嵌套饼图