plt.pie explode

时间: 2023-10-17 16:26:13 浏览: 165
plt.pie中的explode参数是用来控制饼图中每个扇形之间的间距或突出显示某些扇形的选项。通过设置一个元组来指定每个扇形的突出程度，其中元组的每个元素对应饼图中相应扇形的突出程度。引用[1]和引用中的代码示例展示了如何使用explode参数来创建饼图，并通过设置不同的值来突出显示不同的扇形。引用给出了plt.pie函数的详细参数说明。所以，explode参数用于控制饼图中扇形之间的间距或突出显示某些扇形。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Matplotlib画饼图（pie），及其函数中的参数](https://blog.csdn.net/char666/article/details/108344685)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [python图形绘制源代码.doc](https://download.csdn.net/download/qq_43966957/87895971)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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python对CSV文件进行可视化-饼图.pdf

plt.pie(values); plt.show() 2. explode 参数：explode 参数用于分离饼状图，突出强调某一部分。例如：explode=[0, 0, 0.2, 0] 3. labels 参数：labels 参数用于给各个部分添加标签。例如：labels=['A', 'B'...
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Python使用matplotlib的pie函数绘制饼状图功能示例

plt.pie(data, labels=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], autopct='%.1f%%') plt.title('饼状图示例') plt.show() 在这个例子中，我们创建了一个包含五个扇区的饼图，每个扇区的大小由data列表中的随机数决定，...
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Pie_Charts_Using_python

接着，我们可以使用plt.pie()函数来绘制饼图。这个函数需要传入数据，通常是一个包含各个部分值的列表或数组，以及可选参数如标签（labels）、颜色（colors）、百分比标记（autopct）等。 以下是一个简单的例子：...

labels = ['SH','BJ','SZ','GD'] datas = [20,10,30,25] explode = [0,0,0.2,0] #plt.pie(x = datas , labels = labels ) #plt.pie(x = datas , labels = labels , autopct= '%.0f%%' ) #plt.pie(x = datas , labels = labels , autopct= '%.0f%%' ,explode = explode ) plt.pie(x = datas , labels = labels , autopct= '%.1f%%' ,explode = explode,shadow=True ) plt.show()

通过plt.pie()函数绘制饼图，其中x为数据的值，labels为数据的标签，autopct为自动标注百分比的格式，explode为数据的偏移量，shadow为是否添加阴影效果。最后，通过show()函数显示图形。在代码中，注释掉的三行代码...

plt.pie 白底黑线

ax.pie(data, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99'], explode=(0.1, 0, 0, 0), textprops={'fontsize': 14}, wedgeprops={'linewidth': 1, '...

plt.pie()函数

plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, shadow=False) 其中，参数含义如下： - x：饼图的数据，必须为一维数组。 - explode：每个扇形离中心的距离，默认为None，表示不分离...

plt.pie()参数

plt.pie() 是 Matplotlib 库中用于绘制饼图的函数，其主要参数如下： - x：饼图的数据，一般为列表或数组。 - labels：饼图每个扇形的标签，一般为字符串列表。 - colors：饼图每个扇形的颜色，一般为字符串列表。 ...

import matplotlib.pyplot as plt score = [0.16,0.28,0.32,0.14,0.1] plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] labels = ['优秀', '良好', '中', '及格','不及格'] plt.title("成绩分布图") explode = (0.2, 0, 0, 0, 0) plt.axis("equal") plt.pie(score, explode=explode, autopct='%4.1f%%', labels=labels) plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 0.6)) plt.show( )帮我逐行解释这个代码，给我讲懂

plt.pie(score, explode=explode, autopct='%4.1f%%', labels=labels) 绘制饼图，参数 score 表示成绩的占比，explode 表示每个扇形距离图表中心的偏移量，autopct 表示扇形上显示的占比格式，labels 表示扇形上...

matplotlib绘制函数plt.pie表示

plt.pie(x, labels=None, colors=None, explode=None, autopct=None, shadow=False) 其中，参数含义如下： - x：用于绘制饼图的一组数据，通常是一个数组或列表。 - labels：可选参数，用于指定饼图中每个...

plt.pie(sizes,explode=explode,colors=colors,labels=labels, shadow=True,startangle=140)

explode是一个同样大小的数组，表示每一部分相对于饼图中心的偏移；colors是一个颜色数组，表示每一部分的颜色；labels是一个标签数组，表示每一部分的标签；shadow为True表示绘制阴影；startangle表示饼图的起始...

plt.pie 设置标签后饼图变形

当你使用plt.pie函数创建饼图并设置标签时，如果标签的文字太长或者标签的位置不合适，可能会导致饼图边缘变形，看起来不太美观。这是因为matplotlib试图适应所有的标签空间，使得每个部分都能清晰可见。解决这个...

import matplotlib.pyplot as plt data = selected_goods['child_percent'] labels = selected_goods['Goods'] # 设置画布大小 plt.figure(figsize = (8,6)) # 设置每一块分割出的间隙大小 explode = (0.02,0.03,0.04,0.05,0.06,0.07,0.08,0.08,0.3,0.1,0.3) plt.pie(data,explode = explode,labels = labels,autopct = '%1.2f%%', pctdistance = 1.1,labeldistance = 1.2) # 设置标题 plt.title("Percentage of sales by item within non-alcoholic beverages") plt.axis('equal') # 保存图形 plt.savefig('child_persent.png') # 展示图形 plt.show()标解注释

4. plt.pie(data,explode = explode,labels = labels,autopct = '%1.2f%%', pctdistance = 1.1,labeldistance = 1.2) 绘制饼图，其中 data 是每个商品销售量占总销售量的百分比，explode 是每一块分割出的间隙...

dict_ = df['Medium for online class'].value_counts().to_dict() plt.figure(figsize=(12,12)) plt.pie(x=dict_.values(), startangle=0, explode=[0, 0.01, 0.05, 0.1, 0.2]) plt.legend(labels=dict_.keys(), loc='upper right',shadow=True, facecolor='lightyellow') plt.show()

接下来，创建一个大小为 12x12 的图形，使用 pie() 方法绘制一个饼图，其中 x 参数为 dict_ 的值，startangle 参数为 0，explode 参数指定了每个扇形离中心的距离，legend() 方法添加了标签和图例。最后，使用 show...

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family']='SimHei'plt.figure(figsize=(8,8)) n=1 for i in table4.columns: plt.subplot(2,2,n) plt.pie(x=table4[i],labels=['1人','2人','3人','4人'，'5人','6人'],autopct='%.1f%%',explode=[0.1,0,0,0]) plt.title(i) n+=1代码有什么问题

这段代码的问题在于labels参数中包含了6个标签，...在绘制饼图时，使用了plt.pie()函数，其中x参数表示数据，labels参数表示每个扇形的标签，autopct参数表示自动显示百分比，explode参数表示每个扇形与中心的距离。

# 画饼图展示非酒精饮品内部各商品的销量占比 import matplotlib.pyplot as plt data = selected_goods['child_percent'] labels = selected_goods['Goods'] # 设置画布大小 plt.figure(figsize = (8,6)) # 设置每一块分割出的间隙大小 explode = (0.02,0.03,0.04,0.05,0.06,0.07,0.08,0.08,0.3,0.1,0.3) plt.pie(data,explode = explode,labels = labels,autopct = '%1.2f%%', pctdistance = 1.1,labeldistance = 1.2) # 设置标题 plt.title("Percentage of sales by item within non-alcoholic beverages") plt.axis('equal') # 保存图形 plt.savefig('child_persent.png') # 展示图形 plt.show()标记注释

其中，首先从selected_goods中提取出child_percent和Goods两列数据，分别作为饼图的数值和标签，使用figure函数设置画布大小，使用explode参数设置每一块分割出的间隙大小，使用pie函数生成饼图，并使用autopct参数...

plt.figure(figsize=(6,6)) plt.pie(n,autopct='%.2f%%',labels=['死亡','存活'],pctdistance=0.4,labeldistance=0.6, shadow=True,explode=[0,0.1],textprops=dict(size=15)) plt.title('总体生还率') Text(0.5, 1.0, '总体生还率')NameError Traceback (most recent call last) Input In [7], in <cell line: 5>() 2 plt.pie(n,autopct='%.2f%%',labels=['死亡','存活'],pctdistance=0.4,labeldistance=0.6, 3 shadow=True,explode=[0,0.1],textprops=dict(size=15)) 4 plt.title('总体生还率') ----> 5 Text(0.5, 1.0, '总体生还率') NameError: name 'Text' is not defined

plt.pie(n,autopct='%.2f%%',labels=['死亡','存活'],pctdistance=0.4,labeldistance=0.6, shadow=True,explode=[0,0.1],textprops=dict(size=15)) plt.title('总体生还率') plt.show() 这样就可以正常显示...

plt.pie(quarterly_revenue.values, labels=labels, explode=explode, autopct='%1.1f%%')

- explode 是一个包含每个数据对应的偏移量的数组，用于突出某些数据； - autopct 是一个格式化字符串，用于设置饼图上显示的数据格式，%1.1f%% 表示显示为小数点后一位的百分数。 这段代码的作用是绘制一个...

分析下列代码：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") year_count = data.groupby(by="年份")["年份"].count() data['年份'] = pd.to_numeric(data['年份'], errors='coerce') plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(year_count.index, year_count.values) plt.title("电影年份发展折线图") plt.xlabel("年份") plt.ylabel("数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False year_count = data['国家'].value_counts() plt.bar(year_count.index, year_count.values) plt.title("各个国家电影数量") plt.xlabel("国家") plt.ylabel("电影数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False type_count = data["类型"].value_counts() plt.pie(type_count,labels=type_count.index,pctdistance=0.8,autopct='%1.1f%%',explode=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.01]) plt.figure(figsize=(20,6.5)) plt.title("电影主要类型分布图") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") scores = data["排名"].values votes = data["评价人数"].values plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.scatter(scores, votes) plt.title("排名与评价人数散点图") plt.xlabel("排名") plt.ylabel("评价人数") plt.show()

第三个代码块绘制了电影主要类型分布的饼图，其中使用了 value_counts 函数对电影类型进行统计，然后使用 pie 函数将结果绘制出来。 第四个代码块绘制了排名与评价人数的散点图，其中使用了 scatter 函数将排名和...

plt.pie() 包含哪些参数，以及每个参数的意义

plt.pie() 包含以下参数： 1. x：需要绘制饼图的数据，一般为一个列表或数组。 2. explode：指定每个扇形离中心的距离，一般为一个列表或数组。 3. labels：每个扇形的标签，一般为一个列表或数组。 4. colors：每...

result7 = result.groupby('price_cut').comment.sum().reset_index(name='total_comment') plt.figure(figsize=(12,8)) size = result7['total_comment'] labels = result7['price_cut'] plt.pie(size,labels=labels, autopct='%.2f%%',pctdistance=0.8,explode=[0,0,0,0,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5]) plt.title('不同价格区间累计成交量',loc='left',fontsize=16) plt.axis('equal') plt.show()ValueError: could not convert string to float:

这个错误通常出现在代码中试图将一个字符串转换成浮点数时。请检查代码中是否有其他的数据类型错误，以及在数据处理过程中是否有缺失值或者异常值，这些因素都可能导致该错误的出现。具体来说，在这段代码中，请确保...

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