python饼图函数 Python制作饼图

python绘制带有负百分比的饼状图

matplotlib

创新互联建站长期为上千余家客户提供的网站建设服务，团队从业经验10年，关注不同地域、不同群体，并针对不同对象提供差异化的产品和服务；打造开放共赢平台，与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为罗田企业提供专业的网站制作、成都网站制作，罗田网站改版等技术服务。拥有十多年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。

饼状图:

保存图片:

subplot_adjust:

enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

语法：

enumerate(sequence, [start=0])

参数：

sequence -- 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。

start -- 下标起始位置。

返回值：

返回 enumerate(枚举) 对象。

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

01

首先我们需要在Excel文件中准备好饼图的数据，如下图所示

02

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

03

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

04

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

05

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

06

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

07

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

08

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

Python 数据可视化：绘制箱线图、饼图和直方图

上一课介绍了柱形图和条形图，本课将介绍另外几种统计图表。

Box Plot 有多种翻译，盒须图、盒式图、盒状图或箱线图、箱形图等，不管什么名称，它的基本结构是这样的：

这种图是由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）于 1977 年发明的，它能显示出一组数据的上限、下限、中位数及上下四分位数。

为了更深入理解箱线图的含义，假设有这样一组数据：[1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，共有 8 个数字。

首先要计算箱线图中的“四分位数”，注意不是 4 个数：

对于已经排序的数据 [1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，下四分位数（Q1）的位置是数列中从小到大第 2.25 个数，当然是不存在这个数字的——如果是第 2 个或者第 3 个，则存在。但是，可以用下面的原则，计算出此位置的数值。

四分位数等于与该位置两侧的两个整数的加权平均数，此权重取决于相对两侧整数的距离远近，距离越近，权重越大，距离越远，权重越小，权数之和等于 1。

根据这个原则，可以分别计算本例中数列的 3 个四分位数。

在此计算基础上，还可以进一步计算四分位间距和上限、下限的数值。

先看一个简单示例，了解基本的流程。

输出结果：

这里绘制了两张箱线图，一张没有显示平均值，另外一张显示了平均值，所使用的方法就是 boxplot，其完整参数列表为：

参数很多，不要担心记忆问题，更别担心理解问题。首先很多参数都是可以“望文生义”的，再有，与以前所使用的其他方法（函数）的参数含义也大同小异。

输出结果：

所谓的“凹槽”，不是简单形状的改变，左右折线的上限区间表示了数据分布的置信区间，横线依然是上限和下限。

Matplotlib-绘制饼图

扫码关注【牵引小哥讲Python】，关注回复【资源】领取学习资源！

本期小哥主要讲解饼图的绘制方法。在Matplotlib中使用 ax.pie() 函数绘制饼图。官方参考链接：

关键参数说明：

应用举例：

对于 labels 也可通过 legend 显示。

ax.pie() 函数的返回值有三个：

在进阶用法中，小哥结合Python的格式化输出和 ax.pie() 返回值，示范如何将每个扇区对应的数量标注到图中。

python怎么在饼图上加数据

matplotlib包的pie函数可以绘制饼形图

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0.2,0.3,0.5]

labels = ['China', 'Japan', 'America']

plt.pie(x, labels=labels, labeldistance=0.5)