基于python生成一段关联于:资产总数,在用资产,闲置资产,报废资产这四个相关联的统计饼图的代码
时间: 2024-09-24 16:22:31 浏览: 19
在Python中,我们可以使用matplotlib库来创建这样的统计饼图。假设你已经有了名为`total_assets`, `in_use_assets`, `idle_assets`, 和 `worn_out_assets` 的四个变量分别代表总资产、在用资产、闲置资产和报废资产的数量。以下是制作这个饼图的基本代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设这是你的资产数据
assets = {
"总资产": total_assets,
"在用资产": in_use_assets,
"闲置资产": idle_assets,
"报废资产": worn_out_assets
}
labels = assets.keys()
sizes = assets.values()
# 创建饼状图
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140, pctdistance=0.85)
# 添加标题和图例
plt.title('资产分布情况')
plt.legend(title='资产类别')
# 显示图形
plt.show()
```
在这个代码中,`autopct` 参数用于显示百分比,`startangle` 控制饼图切片开始的角度,`pctdistance` 决定百分比标签的位置。运行此代码后,将会展示一个直观的资产分布饼图。
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写一段python获取excel指定区域数据并生成饼图的代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件
excel_file = 'filename.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='Sheet1') # 获取指定区域的数据
data_region = df.iloc[2:7, [0, 2]] # 生成饼图
labels = data_region[data_region.columns[0]]
sizes = data_region[data_region.columns[1]] plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True)
plt.axis('equal')
plt.show()
帮我写一个饼图的Python代码
当然可以。在Python中,我们可以使用matplotlib库来创建饼图。以下是一个简单的例子,如何用`plt.pie()`函数生成一个饼图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设我们有一些数据代表各个部分的比例
data = [30, 20, 50, 10] # 这里30%是第一个部分,20%是第二个部分,以此类推...
# 数据对应的标签名称
labels = ['部分A', '部分B', '部分C', '部分D']
# 创建饼图
plt.figure(figsize=(6, 6)) # 设置图表大小
plt.pie(data, labels=labels, autopct='%1.1f%%') # autopct参数用于显示百分比
# 添加标题
title = "各部分占比"
plt.title(title)
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,`autopct`参数让你能够看到每个部分具体的百分比,`figsize`参数设置了图表的大小。
如果你的数据或需求有更复杂的格式,比如需要颜色、阴影等自定义样式,你可以查阅matplotlib的官方文档进行进一步学习。