import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据 labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] sizes = [15, 30, 25, 10, 20] colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99','#c2c2f0'] # 绘制饼图 plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90) # 添加标题 plt.title('Variable Pie Chart') # 显示图形 plt.show()

时间: 2023-12-26 17:04:10 浏览: 237
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你的代码已经正确地绘制了一个带变量的饼图。饼图中每个扇区的大小表示相应数据的比例。 你可以根据自己的需求修改数据、标签和颜色。运行这段代码，将会显示一个带变量的饼图，其中"A"、"B"、"C"、"D"和"E"分别是标签，而15、30、25、10和20则是对应的数据。图表会按照给定的颜色顺序进行着色，并在每个扇区显示百分比。 如果你想要使用不同的标签、数据或颜色，只需修改相应的列表即可。希望这对你有所帮助！
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import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 sizes = [15, 30, 45, 10] labels = ['Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'] # 绘制饼图 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', ...
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matplotlib做简单数据可视化样例代码包

labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] sizes = [25, 30, 40, 15] plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.show() 6. **子图与布局** Matplotlib允许在一个窗口内创建多个子图，便于比较不同数据...

优化以下python代码并保证eating部分突出 import matplotlib.pyplot as plt # 数据 sizes = [54.2, 8.3, 8.3, 29.2] labels = ['playing', 'working', 'eating', 'sleeping'] colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral'] # 绘图 plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90) # 标题 plt.title('Pie Plot') # 显示图形 plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt labels = ['playing', 'working', 'eating', 'sleeping'] sizes = [54.2, 8.3, 8.3, 29.2] colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral'] explode = (0, 0, ...

import matplotlib.pyplot as plt import squarify labels = ['A', 'AB', 'ABC', 'ABCD'] sizes = [500, 250, 120, 60] color = ['red', 'green', 'blue', 'orange'] squarify.plot(sizes,color=color, label = labels) plt.axis('off') plt.show() 颜色改成红色系

import matplotlib.pyplot as plt import squarify labels = ['A', 'AB', 'ABC', 'ABCD'] sizes = [500, 250, 120, 60] color = ['tomato', 'coral', 'salmon', 'crimson'] # 将颜色改为红色系 squarify.plot...

import seabron as sns;import matplotlib.pyplot as plt;则函数sns.plot.pie()和plt.pie()都可以用于绘制饼图

labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] sizes = [15, 30, 45, 10] colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow'] plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%.1f%%') plt.axis('equal') plt.show() 总之...

import matplotlib.pyplot as pltlabels = ['A', 'B', 'C', 'D']sizes = [20, 10, 5, 15]colors = ['b', 'c', 'g', 'k']plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)plt.axis('equal')plt.title('Pie Chart of Data Categories')plt.show()代码问题在哪里，如何才能运行修改这段代码

import matplotlib.pyplot as plt labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] sizes = [20, 10, 5, 15] colors = ['b', 'c', 'g', 'k'] plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt...

在这段代码中，为什么explore（）没有起到突出eating部分的作用。代码为import matplotlib.pyplot as plt slices = [7,2,2,13] sizes = [29.2, 8.3, 8.3, 54.2] activities = ['sleeping','eating','working','playing'] cols = ['c','m','r','b'] explode = (0, 1, 0, 0) plt.pie(sizes, labels=activities, colors=cols, autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('Pie Plot') plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt slices = [7,2,2,13] sizes = [29.2, 8.3, 8.3, 54.2] activities = ['sleeping','eating','working','playing'] cols = ['c','m','r','b'] explode = (0, 0.1, 0, 0) # 修改...

from matplotlib import font_manager as fm import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码 plt.style.use('ggplot') from matplotlib import cm #原始数据 shapes = ['天津', '江西省', '安徽省', '云南省', '福建省', '河南省', '辽宁省', '重庆', '湖南省', '四川省', '北京', '上海', '广西壮族自治区', '河北省', '浙江省', '江苏省', '湖北省', '山东省', '广东省'] values = [287,383,842,866,1187,1405,1495,1620,1717, 2313,2378,3070,4332,5841,6482,7785,9358,9818,20254] s = pd.Series(values, index=shapes) labels = s.index sizes = s.values fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,6)) # 设置绘图区域大小 colors = cm.rainbow(np.arange(len(sizes))/len(sizes)) # 颜色地图：秋天→彩虹→灰色→春天→黑色 patches, texts, autotexts = ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.0f%%', shadow=False, startangle=170, colors=colors) ax.axis('equal') ax.set_title('各地区线上图书销售占比图',loc='left') # 重新设置字体大小 proptease = fm.FontProperties() # 字体大小（从小到大）: xx-small、x-small、small、medium、large、x-large、xx-large，或者是数字，如18 proptease.set_size('small') plt.setp(autotexts, fontproperties=proptease) plt.setp(texts, fontproperties=proptease) plt.show()

这段代码使用了matplotlib库来绘制一个饼图，表示各地区线上图书销售的占比情况。首先，导入了需要的库，并设置了中文字体和绘图样式。 然后，定义了原始数据，将地区名称存储在列表shapes中，将销售数量存储在...

代码#绘制图形分析满减优惠和形式和折扣率优惠形式 import matplotlib . pyplot as plt import re indexOne = data1['discount_rate']. astype (str). apply ( lambda x : re . findall ( '\d +:\ d +', x )!=[])#满减优惠形式的索引 indexTwo =data1('discount_rate'). astype ( str ). apply ( lambda x : re . findall ( '\d +\.\ d +', x )!=[])#折扣率优惠形式的索引 dfOne =data1.loc[indexOne,:]#取出满减优惠形式的数据 dTwo =data1.loc[indexTwo ,:]#取出折扣率优惠形式的数据 #在满减优惠形式的数据中，15天内优惠券被使用的数目 numberOne = sum (( dfOne ('date')- dfOne[ 'date_received ']). dt . days <=15) #在满减优惠形式的数据中，15天内优惠券未被使用的数目 numberTwo = len ( dfOne )- numberOne #在折扣率优惠形式的数据中，15天内优惠券被使用的数目 numberThree = sum (( dfTwo['date']- dfTwo[' date_received ']. dt . days <=15) #在折扣率优惠形式的数据中，15天内优惠券未被使用的数目 numberFour = len( dfTwo )- numberThree #绘制图形报错解决

labels = ['15天内使用', '15天内未使用'] sizes1 = [numberOne, numberTwo] sizes2 = [numberThree, numberFour] fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.pie(sizes1, labels=labels, autopct...

matplotlib.pyplot用法

labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] sizes = [15, 30, 45, 10] plt.pie(sizes, labels=labels) plt.show() 这只是matplotlib.pyplot的一部分用法，还有很多其他的图表类型和参数可以使用。更多用法可以参考...

matplotlib.pyplot扇形图

labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] sizes = [30, 20, 15, 25, 10] # 每个部分的大小 3. 使用plt.pie()函数创建扇形图，其中第一个参数是标签列表，第二个参数是数据列表。 python plt.pie(sizes, ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False month_x = np.arange(1, 13, 1) data_A= np.array([47,64,31,23,29,42,25,33,65,63,63,61]) data_B= np.array([28,66,183,207,83,176,165,174,377,288,168,203]) fig, ax = plt.subplots() bar_A = ax.bar(month_x, data_A, color='b', tick_label=['5日','6日','7日','8日','9日','10日','11日','12日','13日','14日','15日','16日'],width=bar_width) bar_B = ax.bar(month_x+bar_width, data_B, color='r',width=bar_width) ax.set_ylabel('在售数量（个）') ax_right = ax.twinx() ax_right.set_ylabel('求购数量（个）') ax.set_title('在售数量与求购数量对比图') plt.legend([bar_A, bar_B], ['在售数量', '求购数量'], shadow=True, fancybox=True) plt.xticks(month_x+bar_width/2) plt.ylim([0,400]) plt.grid(axis='y', linestyle='--') plt.show()修改为饼图或圆环图

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False data_A = np.array([47,64,31,23,29,42,25,33,65,63,63,61]) ...

labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] # 分类标签 sizes = [15, 30, 45, 10] # 每个分类的数值 # 饼图 plt.figure(figsize=(6, 6)) # 图片大小 plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90) # 绘制饼图 plt.axis('equal') # 设置饼图为正圆形 # 保存图形 plt.savefig('quadratic_function.png',dpi=1000) pix = QPixmap("quadratic_function.png") new_width = self.Market.label.width() print(pix.width()) new_height = int(pix.height() * new_width / pix.width()) scaled_pixmap = pix.scaled(QSize(new_width, new_height), Qt.AspectRatioMode.KeepAspectRatio,Qt.TransformationMode.SmoothTransformation) self.Market.label.setPixmap(scaled_pixmap)显示pix,width（）为0

labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] # 分类标签 sizes = [15, 30, 45, 10] # 每个分类的数值 # 饼图 plt.figure(figsize=(6, 6)) # 图片大小 plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, ...

# 统计是否被诈骗数量分布 num_fraud = data[data['fraud'] == 1.0].shape[0] # fraud = 1.0 表示 被诈骗数据 num_no_fraud = data[data['fraud'] == 0.0].shape[0] # fraud = 0.0 表示 未被诈骗数据 print(num_fraud,num_no_fraud) ##绘制正负样本百分比图 # 数据 labels = ['fraud', 'Not fraud'] sizes = [num_fraud, num_no_fraud] # 绘制饼图 plt.???(sizes, labels=labels,colors=['#fdbf9c','#d6f9d1'], autopct='%1.1f%%', textprops={'fontsize': 13},startangle=90) # 添加标题 plt.title('是否被诈骗数量分布百分比图',fontsize=15) # 显示图形 plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 data = pd.read_csv("data.csv") # 统计是否被诈骗数据的数量分布 num_fraud = data[data['fraud'] == 1.0].shape[0] # fraud = 1.0 表示被诈骗数据 num_no_fraud =...

编写程序：已知学生生源地分布字典为： dic={'黑龙江':22,'吉林':9,'辽宁':20,'山东':10,'江苏':5,'浙江':6,'广东':8} 利用matplotlib.pyplot绘制生源地分布饼图。

import matplotlib.pyplot as plt # 学生生源地分布字典 dic = {'黑龙江': 22, '吉林': 9, '辽宁': 20, '山东': 10, '江苏': 5, '浙江': 6, '广东': 8} # 将字典转化为列表 labels = list(dic.keys()) sizes = ...

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C#ASP.NET网络进销存管理系统源码数据库 SQL2008源码类型 WebForm

ASP.NET网络进销存管理系统源码 内含一些新技术的使用，使用的是VS .NET 2008平台采用标准的三层架构设计，采用流行的AJAX技术 使操作更加流畅，统计报表使用FLASH插件美观大方专业。适合二次开发类似项目使用，可以节省您 开发项目周期，源码统计报表部分需要自己将正常功能注释掉的源码手工取消掉注释。这是我在调试程 序时留下的。也是上传源码前的疏忽。 您下载后可以用VS2008直接打开将注释取消掉即可正常使用。 技术特点：1、采用目前最流行的.net技术实现。2、采用B/S架构，三层无限量客户端。 3、配合SQLServer2005数据库支持 4、可实现跨越地域和城市间的系统应用。 5、二级审批机制，简单快速准确。 6、销售功能手写AJAX无刷新，快速稳定。 7、统计报表采用Flash插件美观大方。8、模板式开发，能够快速进行二次开发。权限、程序页面、 基础资料部分通过后台数据库直接维护，可单独拿出继续开发其他系统 9、数据字典，模块架构图，登录页面和主页的logo图片 分别放在DOC PSD 文件夹中
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