Matplotlib绘图创建饼图时plt.pie（），设置每一块标签内容的参数是：labels.

在Matplotlib库中，`plt.pie()`函数用于创建饼状图，它是一个非常常用的数据可视化工具，特别是在需要展示数据各部分占比的时候。当你想为每一块扇形添加标签，表示其对应的类别或数值时，可以使用`labels`参数。

`labels`是一个列表，其中包含与每个扇形区域相对应的文字标签。你需要将你想显示的文本字符串放入这个列表中，列表的索引通常对应于`fracs`或`sizes`参数所指定的各个扇形的角度或面积值。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有三个类别及其对应的百分比
categories = ['A', 'B', 'C']
fractions = [0.35, 0.40, 0.25]  # 或者用面积 values = [15, 20, 10]

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(fractions, labels=categories, autopct='%1.1f%%')  # autopct 自动添加百分比

# 添加圆心点和网格线可以根据需要调整
ax.set中央pct=True,
ax.grid(True, linestyle='--')

plt.title('Pie Chart Example')
plt.show()

在这个例子中，`autopct='%1.1f%%'`会自动在每个扇形上显示百分比，而`labels=categories`则是设定每块扇形的标签内容。

相关问题

四个绘图函数理解 条形图python：plt.bar（） 直方图：plt.hist（） 饼图：plt.pie（） 折线图：plt.plot（）

### 条形图

条形图用于展示分类数据，其长度成比例于各个类别的数值大小。以下是使用 `plt.bar` 函数绘制条形图的方法：

import matplotlib.pyplot as plt

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [3, 7, 2, 5]

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(categories, values, color=['blue', 'green', 'red', 'purple'])
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('数量')
plt.title('条形图示例')
plt.show()

此代码片段展示了如何利用不同颜色表示各类别并设置图表标签和标题[^1]。

### 直方图

直方图用来表现连续变量分布的情况，它将整个值域分割为若干区间，在每个区间上画一根矩形来代表落在该区间的样本数目。下面是采用 `plt.hist` 方法制作直方图的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.randn(1000)

plt.figure(figsize=(8, 6))
n, bins, patches = plt.hist(data, bins=20, edgecolor='black')
plt.xlabel('值')
plt.ylabel('频数')
plt.title('直方图示例')
plt.show()

这里设置了 bin 数量以及边框的颜色，并同样配置了坐标轴名称与图表标题[^2]。

### 饼图

饼图适用于显示各部分占总体的比例关系。下面是如何运用 `plt.pie` 创建一个简单的饼图实例：

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ["Frogs", "Hogs", "Dogs", "Logs"]
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)  

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
        shadow=True, startangle=90)
plt.axis('equal')  
plt.title('饼图示例')
plt.show()

这段代码实现了带有突出效果的部分扇区，并调整起始角度使得图形更加美观。

### 折线图

最后介绍的是最基础也是最常见的折线图，它可以很好地反映随时间或其他有序因素变化的趋势。这里是通过 `plt.plot` 构建基本折线图的方式：

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = range(1, 11)
y_values = [x**2 for x in x_values]

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x_values, y_values, marker='o', linestyle='-')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.title('简单折线图')
plt.grid(True)
plt.show()

上述例子中还加入了网格线以便更清晰地观察趋势走向[^3]。

import matplotlib.pyplot as plt # 设置饼图的数据和标签 data = [1082, 7367] labels = ['量1', '量2'] # 设置饼图的颜色 colors = ['red', 'green'] # 画饼图 plt.pie(data, labels=labels, colors=colors) # 显示饼图 plt.show()改进代码要求饼图内有百分比

好的，你可以使用 `autopct` 参数来在饼图内显示百分比。以下是修改后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置饼图的数据和标签
data = [1082, 7367]
labels = ['量1', '量2']

# 设置饼图的颜色
colors = ['red', 'green']

# 画饼图，并在饼图内显示百分比
plt.pie(data, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%')

# 显示饼图
plt.show()

在上面的代码中，`autopct='%1.1f%%'` 表示在饼图内显示百分比，其中 `%1.1f` 表示保留一位小数，`%%` 表示输出百分号。你可以根据需要修改保留小数位数或者添加前缀后缀等。