plt.pie()有label属性吗

时间: 2024-03-14 19:02:25 浏览: 11
是的,`plt.pie()` 方法有 `label` 参数,它用于指定每个扇形的标签。`label` 参数应该是一个字符串列表,其中包含每个扇形的标签。例如,如果你有三个扇形分别代表“苹果”、“梨子”和“橙子”,那么你可以将 `label` 参数设置为 `["苹果", "梨子", "橙子"]`。在饼图中,每个扇形会显示它对应的标签。需要注意的是,`label` 参数只有在使用 `plt.pie()` 方法时才可用,而在使用 Pandas 的 `plot.pie()` 方法时,应该使用 `labels` 参数来指定标签。
相关问题

plt.pie()调正label的大小

你可以使用`plt.pie()`函数的`label`参数来设置标签的大小。具体来说,你可以通过设置`fontsize`参数来调节标签的大小。例如,下面的代码将标签的大小设置为12: ```python import matplotlib.pyplot as plt labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] sizes = [20, 30, 10, 15, 25] plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.title('Pie Chart') plt.axis('equal') plt.legend() plt.show() ``` 如果你想要更改标签的字体大小,可以添加`fontsize`参数,例如: ```python import matplotlib.pyplot as plt labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] sizes = [20, 30, 10, 15, 25] plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', fontsize=12) plt.title('Pie Chart') plt.axis('equal') plt.legend() plt.show() ``` 你可以根据需要调整`fontsize`的值。

如何将jupyter里plt.pie画出的多张图保存到桌面

您可以使用以下代码将jupyter中plt.pie画出的多张图保存到桌面: ``` import matplotlib.pyplot as plt import os # 在代码中需要保存的路径中创建一个新的文件夹 save_dir = os.path.expanduser("~/Desktop/my_pie_charts") os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) # 创建一个loop,以便在plt.pie返回多个图像时进行保存 # 根据您的需求分配变量,例如数据列表和标签列表 # 使用循环按顺序保存每个图像 for i in range(3): plt.pie(data_list[i], labels=label_list[i]) plt.savefig(os.path.join(save_dir, f"my_pie_chart_{i}.png")) plt.clf() ``` 将上述代码复制到jupyter文件中并运行,它将在您的桌面上创建一个新文件夹,并将您的饼图保存为my_pie_chart_0.png,my_pie_chart_1.png和my_pie_chart_2.png。您可以根据需要更改文件名和文件类型,例如.jpg或.gif。

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修改下列代码的错误import random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def generate_data() : products = ['商品1','商品2','商品3','商品4','商品5','商品6','商品7','商品8','商品9','商品10'] datelist = [] for month in range(1,13) : for day in range(1,29) : date = f'2019-{month:20d}-{day:02d}' datelist.append(date) datalist = [] for date in datelist : for it in products : sales = round(random.uniform(150,200),2) datalist.append([date,it,sales]) df = pd.DataFrame(datalist,columns=['date','products','sales']) df.to_csv('data.csv', index=False) return pd.read_csv('data.csv') def plot_sales_by_product(df) : for product in df['products'].unique() : data = df.loc[df['products'] == product] plt.plot(data['date'],data['sales'],label=product) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Sales') plt.title('Sales by Product') plt.legend() plt.show() def plot_sales_by_month(df) : df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month groupeddata = df.groupby(['products','month'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='bar') plt.xlabel('Products') plt.ylabel('sales') plt.title('Sales by Month') plt.legend(title='Morth',labels=['JAN','FEB','MAR','APR','NAV','JoW','JUL','AUG','SEP','OCT','NOV','DEV']) plt.show() def plot_sales_by_quarter(df) : df['quarter'] = pd.PeriodIndex(df['date'],freq='Q') groupeddata = df.groupby(['products','quarter'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='pie',subplots=True) plt.title('Sales by Quarter') plt.legend(loc='center Left',bbox_to_anchor=(1.0,0.5)) plt.show() df = generate_data() plot_sales_by_product(df) plot_sales_by_month(df) plot_sales_by_quarter(df)

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