怎么用plt.plot画饼状图

时间: 2023-07-05 13:06:49 浏览: 47
使用 `plt.pie()` 函数可以画出饼状图。这个函数的参数是一个列表,其中每个元素表示一个饼状图块的大小。 下面是一个例子: ```python import matplotlib.pyplot as plt sizes = [30, 20, 15, 10, 25] # 每个饼状图块的大小 labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] # 每个饼状图块的标签 plt.pie(sizes, labels=labels) plt.axis('equal') # 设置x轴和y轴的比例相等,使饼状图为圆形 plt.show() ``` 运行这段代码可以得到一个饼状图,其中每个块的大小分别为 30、20、15、10 和 25,对应的标签为 A、B、C、D 和 E。
相关问题

df.plot画饼状图

可以使用 pandas 中的 DataFrame.plot.pie() 方法来画饼状图。具体操作如下: 1. 首先,导入 pandas 和 matplotlib.pyplot 包: ``` python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 准备数据,创建一个包含饼状图数据的 DataFrame 对象,例如: ``` python data = {'apple': 10, 'orange': 15, 'lemon': 5, 'lime': 20} df = pd.Series(data) ``` 3. 调用 DataFrame.plot.pie() 方法绘制饼状图,例如: ``` python df.plot.pie(autopct="%.1f%%") plt.show() ``` 其中,autopct="%0.1f%%" 表示设置显示百分比的格式,保留一位小数。运行代码后,就可以看到绘制出来的饼状图了。

plt.save怎么设置画布大小和图片一致

可以使用`plt.savefig()`函数来保存图片,并且通过设置`bbox_inches='tight'`参数来让图片的边缘与画布一致。 示例代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 绘制图形 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) ax.plot(x, y) # 保存图片 plt.savefig('myplot.png', bbox_inches='tight') ``` 在这个例子中,我们使用`figsize`参数来设置画布的大小为宽度8英寸,高度4英寸。然后,使用`plt.savefig()`函数来将图像保存到文件`myplot.png`中,并且设置`bbox_inches='tight'`参数来让图片的边缘与画布一致。

相关推荐

import pandas as pd from openpyxl import Workbook df=pd.read_csv("C:/anaconda/soi.long.data.csv",encoding=('ANSI')) def read_soi_data(file_path): soi_data = pd.read_csv(file_path, index_col=0, parse_dates=True) # 读取CSV文件,指定第一列为日期列,解析为日期格式 soi_data = pd.read_csv(file_path, index_col=0, parse_dates=True) # 将所有时间抽取为单独的列Date(形式为YYYY-MM-01) soi_data['Date'] = soi_data.index.strftime('%Y-%m-01') # 将所有SOI值按照时间顺序抽取为一个单独的SOI soi_data = soi_data[['Date', 'SOI']] # 将所有缺失值丢弃处理 soi_data = soi_data.dropna() # 导出到新的txt文件soi_dropnan.txt soi_data.to_csv('soi_dropnan.txt', sep=',', index=False) return soi_data # 使用示例 soi_data = read_soi_data('soi.long.data.csv') print(soi_data.head()) def read_soi_data(filename): # 读取数据集 df = pd.read_csv(filename, delim_whitespace=True, header=None, names=['SOI']) # 去除缺失值 df.dropna(inplace=True) # 统计最大值、最小值、平均值 soi_max = df['SOI'].max() soi_min = df['SOI'].min() soi_mean = df['SOI'].mean() return soi_max, soi_min, soi_mean # 调用函数读取数据集并统计SOI字段的最大值、最小值、平均值 soi_max, soi_min, soi_mean = read_soi_data('soi_dropnan.txt') # 打印结果 print('SOI字段的最大值为:', soi_max) print('SOI字段的最小值为:', soi_min) print('SOI字段的平均值为:', soi_mean) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def plot_histogram_and_pie_chart(): # 读取文件 data = pd.read_csv('soi_dropnan.txt', delim_whitespace=True, header=None, names=['Date', 'SOI']) # 统计最大值和最小值 maxValue = data['SOI'].max() minValue = data['SOI'].min() # 离散化 category = [minValue, 0, maxValue] labels = ['NinoRelate', 'LaNinaRelate'] data['Label'] = pd.cut(data['SOI'], bins=category, labels=labels) # 保存结果 data.to_csv('soi_dropnan_result.csv', index=False, columns=['Date', 'SOI', 'Label']) # 画饼状图 pie_data = data.groupby('Label').size() pie_data.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.axis('equal') plt.legend() plt.savefig('soi_pie.png', dpi=300) plt.show() # 读取数据 df = pd.read_csv('soi_dropnan_r

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据表格 data = pd.DataFrame({ '物种名称': ['熊猫', '狗', '兔子', '乌龟', '鬣狗', '企鹅', '蛇', '鸭子', '马', '鲨鱼'], '体长': [100, 60, 40, 50, 120, 70, 80, 60, 220, 400], '体重': [100, 30, 3, 20, 30, 40, 4, 3, 500, 700], '速度': [32, 56, 72, 5, 70, 10, 10, 16, 88, 45], '分类类型': ['哺乳动物', '哺乳动物', '哺乳动物', '爬行动物', '哺乳动物', '鸟类', '爬行动物', '鸟类', '哺乳动物', '鱼类'] }) colors = {'哺乳动物': 'red', '爬行动物': 'blue', '鸟类': 'green', '鱼类': 'orange'} # 创建包含2行2列的图形 fig, ax = plt.subplots(2, 2) # 1行1列的子图:物种名称为x,体长为y,颜色为分类类型,绘制横向柱形图 ax[0, 0].barh(data['物种名称'], data['体长'], color=[colors[x] for x in data['分类类型']]) ax[0, 0].set_xlabel('体长') ax[0, 0].set_ylabel('物种名称') ax[0, 0].set_title('物种体长图') # 1行2列的子图:以物种名称为x,体重为y,颜色为分类类型,绘制折线图 ax[0, 1].plot(data['物种名称'], data['体重'], color=[colors[x] for x in data['分类类型']], marker='o') ax[0, 1].set_xlabel('物种名称') ax[0, 1].set_ylabel('体重') ax[0, 1].set_title('物种体重图') # 2行1列的子图:以物种名称为x,速度为y,颜色为分类类型,绘制散点图 ax[1, 0].scatter(data['物种名称'], data['速度'], c=[colors[x] for x in data['分类类型']]) ax[1, 0].set_xlabel('物种名称') ax[1, 0].set_ylabel('速度') ax[1, 0].set_title('物种速度图') # 2行2列的子图:以分类类型列画饼图 grouped = data.groupby('分类类型').size() ax[1, 1].pie(grouped, labels=grouped.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90) ax[1, 1].set_title('分类类型饼图') plt.show() 其报错为 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\OneDrive\桌面\绘图\绘图1.py", line 55, in ax[0, 1].plot(data['物种名称'], data['体重'], color=[colors[x] for x in data['分类类型']], marker='o') File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 243, in _check_color_like raise ValueError(f"{v!r} is not a valid value for {k}") ValueError: ['red', 'red', 'red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'green', 'red', 'orange'] is not a valid value for color 请解释错误原因并给出正确代码

最新推荐

recommend-type

pre_o_1csdn63m9a1bs0e1rr51niuu33e.a

pre_o_1csdn63m9a1bs0e1rr51niuu33e.a
recommend-type

matlab建立计算力学课程的笔记和文件.zip

matlab建立计算力学课程的笔记和文件.zip
recommend-type

FT-Prog-v3.12.38.643-FTD USB 工作模式设定及eprom读写

FT_Prog_v3.12.38.643--FTD USB 工作模式设定及eprom读写
recommend-type

matlab基于RRT和人工势场法混合算法的路径规划.zip

matlab基于RRT和人工势场法混合算法的路径规划.zip
recommend-type

matlab基于matlab的两步定位软件定义接收机的开源GNSS直接位置估计插件模块.zip

matlab基于matlab的两步定位软件定义接收机的开源GNSS直接位置估计插件模块.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。