怎么用python的matplotlib.pyplot 模块读取excel中某一列数据绘制相应的占比饼状图

可以使用pandas库来读取Excel中的数据，并使用matplotlib库来绘制饼状图，以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1") # 读取Excel文件的数据，假设数据在Sheet1中

col_name = "Percentage" # 假设要绘制的列名为"Percentage"
values = data[col_name].values.tolist() # 获取对应列的值并转换成列表形式
labels = data["Label"].values.tolist() # 获取每个数据对应的标签，并转换成列表形式

# 绘制饼状图
plt.pie(values, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("Percentage Pie Chart")
plt.show()

在使用此代码之前，请确保已安装好相应的库（pandas和matplotlib）。同时还需要将代码中的"data.xlsx"替换为实际的Excel文件名，"Sheet1"为实际的工作表名称，"Percentage"为要绘制的列名，"Label"为每个数据对应的标签的列名。

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可以使用Python中的pandas和matplotlib库来读取Excel表格并绘制各种图表，其中饼图可以使用matplotlib库的pyplot模块来实现。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 统计每个类别的数量
counts = df['Category'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(counts, labels=counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Pie Chart of Categories')
plt.show()

在这个例子中，首先使用pandas库的read_excel函数读取Excel表格数据，然后使用value_counts函数统计每个类别的数量。接着使用matplotlib库的pyplot模块的pie函数绘制饼图，其中labels参数为每个类别的名称，autopct参数为每个类别所占比例的显示格式。最后使用title函数设置图表的标题，并用show函数显示图表。

matplotlib.pyplot 读取图片

Matplotlib.pyplot 是一个用于绘制图形的 Python 库。它可以轻松读取图片，使用 imread 函数将图片读取到 numpy ndarray 中，然后可以使用 pyplot 功能绘制图形。