国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

python中的matplotlib畫餅圖(數(shù)據(jù)分析與可視化)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了python中的matplotlib畫餅圖(數(shù)據(jù)分析與可視化)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

直接開始

1、先安裝pandas和matplotlib

pip install pandas
pip install matplotlib

2、然后在py文件中導(dǎo)入

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

3、然后直接寫代碼

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

pd.set_option("max_columns",None)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

# 各類別的標(biāo)簽
labels = ['中專', '大專', '本科', '碩士','其他']
data = [25.15,37.24,33.36,3.68,0.57]
# 餅狀圖中各部分的顏色
colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral','blue']
#對(duì)比各個(gè)部分的凸顯程度
explode = (0.1,0.1,0.1,0.1,0.1)
# 繪制餅狀圖
plt.pie(data, labels=labels, colors=colors, textprops = {'fontsize':12, 'color':'k'},
        explode=explode, shadow=True,startangle=30, autopct="%0.2f%%",
       pctdistance=0.5)

plt.show()





效果圖(有圖有真相):
python中的matplotlib畫餅圖(數(shù)據(jù)分析與可視化),python,python,matplotlib,數(shù)據(jù)分析

結(jié)束,不用謝!文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-639072.html

到了這里,關(guān)于python中的matplotlib畫餅圖(數(shù)據(jù)分析與可視化)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表本站立場(chǎng)。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請(qǐng)注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符,請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實(shí),立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

相關(guān)文章

  • [數(shù)據(jù)分析與可視化] 基于matplotlib-scalebar庫(kù)繪制比例尺

    [數(shù)據(jù)分析與可視化] 基于matplotlib-scalebar庫(kù)繪制比例尺

    matplotlib-scalebar是一個(gè)Python庫(kù),用于在matplotlib圖形中添加比例尺。它允許用戶指定比例尺的大小、位置、字體和顏色,以及比例尺的單位。該庫(kù)支持不同的比例尺單位,例如米、英尺、英寸等。matplotlib-scalebar安裝命令如下: pip install matplotlib-scalebar 比例尺是一種用于描述圖上

    2024年02月11日
    瀏覽(28)
  • Python 數(shù)據(jù)分析——matplotlib 快速繪圖

    Python 數(shù)據(jù)分析——matplotlib 快速繪圖

    matplotlib采用面向?qū)ο蟮募夹g(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),因此組成圖表的各個(gè)元素都是對(duì)象,在編寫較大的應(yīng)用程序時(shí)通過(guò)面向?qū)ο蟮姆绞绞褂胢atplotlib將更加有效。但是使用這種面向?qū)ο蟮恼{(diào)用接口進(jìn)行繪圖比較煩瑣,因此matplotlib還提供了快速繪圖的pyplot模塊。本節(jié)首先介紹該模塊的使用方法

    2024年02月11日
    瀏覽(25)
  • Matplotlib繪圖知識(shí)小結(jié)--Python數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)

    Matplotlib繪圖知識(shí)小結(jié)--Python數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)

    一、Pyplot子庫(kù)繪制2D圖表 1、Matplotlib Pyplot Pyplot 是 Matplotlib 的子庫(kù),提供了和 MATLAB 類似的繪圖 API。 Pyplot 是常用的繪圖模塊,能很方便讓用戶繪制 2D 圖表。 Pyplot 包含一系列繪圖函數(shù)的相關(guān)函數(shù),每個(gè)函數(shù)會(huì)對(duì)當(dāng)前的圖像進(jìn)行一些修改,例如:給圖像加上標(biāo)記,生新的圖像,

    2024年02月12日
    瀏覽(25)
  • 銀行營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析---Python(numpy、pandas、matplotlib)

    銀行營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析---Python(numpy、pandas、matplotlib)

    數(shù)據(jù)來(lái)源:kaggle銀行營(yíng)銷數(shù)據(jù) 工具:Python、Jupyter Notebook 本項(xiàng)目采取的是kaggle銀行營(yíng)銷的數(shù)據(jù)源,主要是預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)訂購(gòu)銀行的產(chǎn)品,但是,這次我將 使用numpy、pandas、matplotlib數(shù)據(jù)分析三件套,基于源數(shù)據(jù),深入分析影響銀行三大業(yè)務(wù)—存款、貸款、營(yíng)銷產(chǎn)品的因素 ,

    2024年02月07日
    瀏覽(29)
  • 頭歌平臺(tái)python數(shù)據(jù)分析——(9)Matplotlib圖形配置

    頭歌平臺(tái)python數(shù)據(jù)分析——(9)Matplotlib圖形配置

    ,根據(jù)輸入數(shù)據(jù)繪制熱成像圖并隱藏坐標(biāo)軸,具體要求如下: 圖形的figsize為(10, 10); 圖形保存到Task1/img/T1.png。 根據(jù)函數(shù)參數(shù)file_name讀取文件,統(tǒng)計(jì)每年births的總和并作折線圖,為最高/最低出生數(shù)年份設(shè)置注釋,具體要求如下: 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去空值處理; 注釋文字的坐標(biāo)位置

    2024年02月10日
    瀏覽(170)
  • python數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)筆記之matplotlib、numpy、pandas

    python數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)筆記之matplotlib、numpy、pandas

    為了學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí),在此先學(xué)習(xí)以下數(shù)據(jù)分析的matplotlib,numpy,pandas,主要是為自己的學(xué)習(xí)做個(gè)記錄,如有不會(huì)的可以隨時(shí)查閱。希望大家可以一起學(xué)習(xí)共同進(jìn)步,我們最終都可以說(shuō):功不唐捐,玉汝于成。就算遇到困難也不要?dú)怵H,大聲說(shuō):我不怕,我敏而好學(xué)??! 把大量

    2024年02月08日
    瀏覽(26)
  • python-數(shù)據(jù)分析-numpy、pandas、matplotlib的常用方法

    python-數(shù)據(jù)分析-numpy、pandas、matplotlib的常用方法

    輸出方式不同 里面包含的元素類型 使用 索引/切片 訪問(wèn)ndarray元素 切片 左閉右開 np.array(list) np.arange() np.random.randn() - - - 服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布- - - 數(shù)學(xué)期望 μ - - - 標(biāo)準(zhǔn)方差 s 使用matplotlib.pyplot模塊驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 np.random.randint(起始數(shù),終止數(shù)(行,列)) 數(shù)據(jù)分析 - - - 數(shù)據(jù)清洗

    2024年02月10日
    瀏覽(124)
  • Matplotlib可視化數(shù)據(jù)分析圖表下(常用圖表的繪制、折線圖、柱形圖、直方圖、餅形圖、散點(diǎn)圖、面積圖、熱力圖、箱形圖、3D圖表、繪制多個(gè)圖表、雙y軸可視化圖表、顏色漸變圖)

    Matplotlib可視化數(shù)據(jù)分析圖表下(常用圖表的繪制、折線圖、柱形圖、直方圖、餅形圖、散點(diǎn)圖、面積圖、熱力圖、箱形圖、3D圖表、繪制多個(gè)圖表、雙y軸可視化圖表、顏色漸變圖)

    本文來(lái)自《Python數(shù)據(jù)分析從入門到精通》_明日科技編著 本節(jié)介紹常用圖表的繪制,主要包括繪制折線圖、繪制柱形圖、繪制直方圖、繪制餅形圖、繪制散點(diǎn)圖、繪制面積圖、繪制熱力圖、繪制箱型圖、繪制3D圖表、繪制多個(gè)子圖表以及圖表的保存。對(duì)于常用的圖表類型以繪制

    2023年04月23日
    瀏覽(43)
  • Python數(shù)據(jù)分析:NumPy、Pandas和Matplotlib的使用和實(shí)踐

    Python數(shù)據(jù)分析:NumPy、Pandas和Matplotlib的使用和實(shí)踐

    在現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中,Python已成為最受歡迎的編程語(yǔ)言之一。Python通過(guò)龐大的社區(qū)和出色的庫(kù)支持,成為了數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師的首選語(yǔ)言。在Python的庫(kù)中,NumPy、Pandas和Matplotlib是三個(gè)最為重要的庫(kù),它們分別用于處理數(shù)值數(shù)組、數(shù)據(jù)處理和可視化。本文將介紹這三個(gè)庫(kù)的

    2024年02月04日
    瀏覽(30)
  • 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)處理:實(shí)踐中的數(shù)據(jù)可視化與分析

    在當(dāng)今的數(shù)字時(shí)代,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)和組織中最寶貴的資源之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和人們生活中的各種設(shè)備產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),如何有效地處理和分析這些數(shù)據(jù)成為了關(guān)鍵的問(wèn)題。云計(jì)算和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)正是為了解決這個(gè)問(wèn)題而誕生的。 云計(jì)算是一種通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供計(jì)算

    2024年04月23日
    瀏覽(27)

覺(jué)得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請(qǐng)作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包