使用Matplotlib提供的pie()函数绘制饼图

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.font_manager as fm #字体管理器

#准备字体

my_font = fm.FontProperties(fname="/usr/share/fonts/wqy-microhei/wqy-microhei.ttc")

#准备数据

data = [0.16881,0.14966,0.07471,0.06992,0.04762,0.03541,0.02925,0.02411,0.02316,0.01409,0.36326]

#准备标签

labels = ['Java','C','C++','Python','Visual Basic.NET','C#','PHP','JavaScript','SQL','Assembly langugage','其他']

#将排列在第4位的语言(Python)分离出来

explode =[0,0,0,0.3,0,0,0,0,0,0,0]

#使用自定义颜色

colors = ['red','pink','magenta','purple','orange']

#将横、纵坐标轴标准化处理,保证饼图是一个正圆,否则为椭圆

plt.axes(aspect='equal')

#控制X轴和Y轴的范围(用于控制饼图的圆心、半径)

plt.xlim(0,8)

plt.ylim(0,8)

#不显示边框

plt.gca().spines['right'].set_color('none')

plt.gca().spines['top'].set_color('none')

plt.gca().spines['left'].set_color('none')

plt.gca().spines['bottom'].set_color('none')

#绘制饼图

plt.pie(x=data, #绘制数据

labels=labels,#添加编程语言标签

explode=explode,#突出显示Python

colors=colors, #设置自定义填充色

autopct='%.3f%%',#设置百分比的格式,保留3位小数

pctdistance=0.8, #设置百分比标签和圆心的距离

labeldistance=1.0,#设置标签和圆心的距离

startangle=180,#设置饼图的初始角度

center=(4,4),#设置饼图的圆心(相当于X轴和Y轴的范围)

radius=3.8,#设置饼图的半径(相当于X轴和Y轴的范围)

counterclock= False,#是否为逆时针方向,False表示顺时针方向

wedgeprops= {'linewidth':1,'edgecolor':'green'},#设置饼图内外边界的属性值

textprops= {'fontsize':12,'color':'black','fontproperties':my_font},#设置文本标签的属性值

frame=1) #是否显示饼图的圆圈,1为显示

#不显示X轴、Y轴的刻度值

plt.xticks(())

plt.yticks(())

#添加图形标题

plt.title('2018年8月的编程语言指数排行榜',fontproperties=my_font)

#显示图形

plt.show()

转载于:https://www.cnblogs.com/lone5wolf/p/10871008.html

Python数据可视化之Matplotlib(饼图)相关推荐

  1. python数据可视化(matplotlib条形图、饼图、箱状图、直方图、折线图)(代码)

    python数据可视化(matplotlib条形图.饼图.箱状图.直方图.折线图) matplotlib(条形图) 一.简单条形图 1.简单垂直条形图 2.简单水平条形图 二.水平交错条形图 三.垂直 ...

  2. 《Python数据可视化之matplotlib实践》配套代码

    向AI转型的程序员都关注了这个号???????????? 机器学习AI算法工程   公众号:datayx <Python数据可视化之matplotlib实践> 借助matplotlib讲解 ...

  3. Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图

    Python数据可视化--使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 转载请注明网址:https://www.cnblogs.com/pengsky2016/p/812 ...

  4. python 数据可视化工具--matplotlib

    数据可视化工具--matplotlib 1. 条形图 1.1 垂直条形图 1.2 水平条形图 1.3 堆叠条形图 1.4 水平交错条形图 2.饼状图 3. 直方图与核密度曲线 4. 箱线图 5. 折线 ...

  5. [转载] Python数据可视化库-Matplotlib——折线图绘制

    参考链接: Python Matplotlib数据可视化 plot折线图 # coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np from matp ...

  6. Python数据可视化之Matplotlib实现各种图表

    数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图.柱状图.线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能.Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和 ...

  7. Python数据可视化库Matplotlib折线图(一)

    今天我们来学习一下python的数据可视化库,Matplotlib,是一个Python的2D绘图库 通过这个库,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率图,条形图,错误图,散点图等等 废 ...

  8. 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》之K线图

    10.5.1  K线图及其参数配置 K线图又称蜡烛图,股市及期货市场中的K线图的画法包含四个数据,即开盘价.最高价.最低价.收盘价,所有的k线都是围绕这四个指标展开,反映股票的状况.如果把每日的K线图 ...

  9. python画河流图_《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》之主题河流图

    11.7.2  不同类型商品销售情况分析 为了分析该企业不同类型商品的销售额情况,绘制了不同商品销售额的主题河流图,Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # -*- ...

  10. python动态仪表图_《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》之仪表盘

    11.3.2  企业2019年销售业绩完成率 为了分析该企业在2019年的销售业绩完成情况,绘制了销售额的仪表盘,Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- #声明Note ...

最新文章

  1. html判断数字数据的大小写,判断一个字符是否是数字、还是大小写字母
  2. 亿级流量场景下的平滑扩容:TDSQL的水平扩容方案实践
  3. 『设计模式』反射,反射程序员的快乐!为什么我老是加班?为什么我工资不如他多?原来是我不懂反射!
  4. 人脉社群系统源码人脉推广裂变源码群发布源码
  5. mysql truncate partition_实战mysql分区(PARTITION)
  6. ORB-SLAM2代码思维导图
  7. vue ueditor 生成word文档_word目录制作技巧:快速生成文档总目录和章节下子目录...
  8. 三行代码实时追踪你的手,只要有浏览器就够了 | Demo·代码
  9. LSTM VS RNN改进
  10. 复数加减结构体 c语言,C++定义描述复数的结构体类型变量,是想复数的输入输出。设计三个函数实现复数的加法,减法和乘法运算。...
  11. Android Studio 红米3 一直运行或者debug不成功,提示 Failed to establish session 解决方案
  12. 文本特征提取和向量化
  13. 游戏编程入门(2):创建游戏引擎和使用该引擎制作小游戏
  14. C++ 统计n个学生三门课的平均成绩,统计各学生三门课的平均成绩。
  15. 安装Jdeveloper 12C
  16. 1677. 发票中的产品金额
  17. 年轻人最in的选择!HCK哈士奇x可口可乐联名限量款冰吧
  18. 计算机常见故障 英语词汇,计算机常用英语词汇大全剖析.doc
  19. 大数据集群的部署安装
  20. C++题目:因数最多

热门文章

  1. oracle12c bug,12c expdp ORA-31623 -又遇到BUG
  2. php微信关键词回复,php微信开发之关键词回复功能
  3. python打开浏览器全屏_python 打开浏览器的两种方式
  4. JQuery 四个常用的DOM操作获得内容 - text()、html()、value 以及 val() ;取属性值attr()----前三个有回调函数
  5. 目前服务器操作系统版本,Windows操作系统的版本选择
  6. CS224N笔记——高级词向量表示
  7. 在项目中使用HTMLDom的事件冒泡机制
  8. Scrum:The Definition of Done —— 作业有没有写完呢?
  9. 分析数据包(Microsoft Visual Studio 2010)
  10. 4月23 nuTonomy的语义层(人行横道,人行道,交通信号灯,停车线,车道等)的扩展包