大学生日常支出占比饼图代码

大学生日常支出占比饼图通常是用来展示大学生在不同类型的日常消费上的支出比例。制作这样的饼图，可以使用各种编程语言和图形库，比如Python中的matplotlib库。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python和matplotlib来创建一个表示大学生日常支出占比的饼图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 大学生日常支出分类
categories = ['餐饮', '购物', '娱乐', '交通', '学习', '其他']
# 每个分类的支出占比
expenses = [35, 25, 15, 10, 10, 5]

# 创建饼图
plt.figure(figsize=(8, 6))  # 设置画布大小
plt.pie(expenses, labels=categories, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.title('大学生日常支出占比')  # 设置标题
plt.axis('equal')  # 设置饼图为圆

# 显示图形
plt.show()

在这段代码中，`categories` 变量定义了大学生支出的分类，而 `expenses` 变量则对应于每个分类的支出占比。`plt.pie` 函数用于绘制饼图，其中 `labels` 参数用于标记每个饼块，`autopct` 参数用于显示每个饼块的百分比，`startangle` 参数用于设置饼图的起始角度。`plt.axis('equal')` 确保饼图为圆形。

相关问题

2018北京空气质量等级占比饼图

好的，我可以根据你的要求，对上述代码稍作修改，得到2018年北京空气质量等级占比的饼图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据源'1.csv'
data = pd.read_csv('1.csv')

# 筛选出2018年北京的数据
bj_2018 = data[(data['year'] == 2018) & (data['city'] == '北京')]

# 统计空气质量等级占比
counts = bj_2018['quality'].value_counts()
labels = counts.index.tolist()
sizes = counts.values.tolist()

# 修改标签
labels = ['优', '良', '轻度污染', '中度污染', '重度污染', '严重污染']

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('2018年北京空气质量等级占比')
plt.show()

运行上述代码，即可得到2018年北京空气质量等级占比的饼图。

使用自己的csv文件出占比饼图

好的，如果你已经有了一份包含需要绘制占比饼图的数据的 CSV 文件，我可以为你提供一些 Python 代码，以使用 Matplotlib 库制作占比饼图。

首先，你需要安装 Matplotlib 库。你可以使用以下命令在终端中进行安装：

pip install matplotlib

然后，你需要导入 Matplotlib 库，并使用 Pandas 库读取 CSV 文件中的数据。以下是一个例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，你需要选择你要用于占比饼图的数据列，并计算每个数据点所占的百分比。以下是一个例子：

labels = data['label']
sizes = data['size']

total = sum(sizes)
percentages = [(size / total) * 100 for size in sizes]

在这个例子中，我们将 `labels` 和 `sizes` 变量分别设置为 CSV 文件中的“标签”和“大小”列。我们还计算了每个数据点所占的百分比，并将结果存储在 `percentages` 变量中。

最后，我们使用 `pie()` 函数制作占比饼图，并使用 `autopct` 参数添加每个扇形的百分比。以下是一个例子：

plt.pie(percentages, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()

在这个例子中，我们使用 `percentages` 和 `labels` 变量制作占比饼图，并使用 `autopct` 参数添加每个扇形的百分比。

最后，我们使用 `axis('equal')` 函数使饼图的长宽比相等，并使用 `show()` 函数显示饼图。

希望这可以回答你的问题！