Python画饼图实例（使用matplotlib,pandas,numpy）实验目的

在Python中，使用matplotlib、pandas和numpy创建饼图是一种常见的数据可视化方法，用于展示各部分占总体的比例。实验目的通常包括以下几个：

1. **数据分析**：通过饼图展示数据集中各类别的占比情况，帮助理解数据分布特性。

2. **报告演示**：在编写报告或项目演示中，清晰直观地呈现各个组成部分的重要性。

3. **教学示例**：作为教学材料，教授初学者如何使用Python库进行基础的数据可视化操作。

4. **交互式应用**：在Web应用程序中，动态更新饼图可以实时反映用户选择或输入的变化。

以下是创建饼图的一个简单步骤示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
sizes = [50, 30, 10, 5, 15]  # 每个部分的大小

# 使用pandas DataFrame存储数据
data = pd.DataFrame({'Labels': labels, 'Sizes': sizes})

# 创建饼图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)  # autopct显示百分比
plt.title('Python Pie Chart Example')
plt.show()

相关问题

Python画饼图实例（使用matplotlib,pandas,numpy）

好的，以下是 Python 使用 matplotlib、pandas 和 numpy 画饼图的实例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
data = pd.Series(np.random.rand(5)*100, index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.pie(data, labels=data.index, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
plt.title('Pie Chart')
plt.show()

代码中，首先生成了一组随机数据，之后使用 `plt.pie()` 函数绘制饼图，并设置参数来调整饼图的细节，比如 `labels` 设置饼图每个部分的标签、`autopct` 设置每个部分的百分比显示格式、`shadow` 设置阴影等。

最后调用 `plt.show()` 来显示饼图即可。

Python画饼图实例（使用matplotlib,pandas,numpy）； 数据为“京东平台子类目的销售额.xlsx”

好的，以下是用Python绘制饼图的实例代码，你需要安装matplotlib、pandas和numpy库才能运行：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('京东平台子类目的销售额.xlsx')

# 提取销售额数据
sales = df['销售额']

# 计算每个子类目的销售额占比
sizes = [s / sum(sales) for s in sales]

# 设置饼图颜色
colors = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue']

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=df['子类目'], colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140)

# 添加图标题
plt.title('京东平台子类目销售额占比')

# 显示图形
plt.show()

这段代码读取Excel文件中的数据，计算子类目的销售额占比，并用matplotlib绘制饼图。注意，为了保证图像美观，可以设置饼图的颜色和起始角度，并使用autopct参数将占比显示为百分数。

希望我的回答能对你有所帮助！