jupyter notebook怎么弄饼图占比

在Jupyter Notebook中，你可以使用Python的数据可视化库matplotlib来绘制饼图占比。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 饼图数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [30, 40, 20, 10]

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

# 设置图表标题
plt.title('Pie Chart')

# 显示图表
plt.show()

这段代码首先导入了matplotlib.pyplot库，并定义了饼图的标签(labels)和占比(sizes)。然后使用`plt.pie()`函数绘制饼图，其中`labels`参数用于设置标签，`sizes`参数用于设置占比。通过`autopct`参数可以设置占比显示的格式。

最后，使用`plt.title()`函数设置图表标题，然后使用`plt.show()`函数显示图表。

相关问题

使用jupyter notebook制作一个关于不同科目时间占比的饼图

首先，需要准备好数据，例如下面这样：

|科目|时间占比|
|---|---|
|语文|20%|
|数学|30%|
|英语|25%|
|物理|15%|
|化学|10%|

然后，我们可以使用Python中的matplotlib库来绘制饼图。以下是具体的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
subjects = ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学']
time_percentages = [20, 30, 25, 15, 10]
colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow', 'orange']

# 绘制饼图
plt.pie(time_percentages, labels=subjects, colors=colors, autopct='%1.1f%%')
plt.title('不同科目时间占比')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，就可以得到一个关于不同科目时间占比的饼图。其中，`pie`函数用于绘制饼图，`labels`参数用于指定每个部分的标签，`colors`参数用于指定每个部分的颜色，`autopct`参数用于指定每个部分所占的百分比的显示方式。`title`函数用于添加图形标题，`show`函数用于显示图形。

基于Jupyter实现糖尿病病情预测系统 系统各模块功能实现 数据可视化模块 功能要求：可通过散点图查看不同属性之间的关联关系；可通过柱状图查看不同分类类型的数量比较；可通过饼图查看不同分类类型的占比；可通过折线图查看变化的趋势等。

好的，下面是一些用于数据可视化模块的Python代码示例，您可以在Jupyter Notebook中运行这些代码来实现可视化功能：

1. 散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 绘制散点图
plt.scatter(df['Glucose'], df['BMI'])
plt.xlabel('Glucose')
plt.ylabel('BMI')
plt.title('Glucose vs BMI')
plt.show()

2. 柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 统计不同分类类型的数量
counts = df['Outcome'].value_counts()

# 绘制柱状图
plt.bar(counts.index, counts.values)
plt.xlabel('Outcome')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Diabetes Outcome')
plt.show()

3. 饼图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 统计不同分类类型的占比
counts = df['Outcome'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(counts.values, labels=counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Diabetes Outcome')
plt.show()

4. 折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 统计不同年龄段的BMI均值
age_bmi = df.groupby('Age')['BMI'].mean()

# 绘制折线图
plt.plot(age_bmi.index, age_bmi.values)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('BMI')
plt.title('BMI Trend by Age')
plt.show()

以上代码示例仅供参考，具体的可视化需求可以根据实际情况进行调整和修改。