怎么用Python画饼状图

下面是一个Python代码示例，用于使用matplotlib库创建一个简单的饼状图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]

# 饼状图
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

# 添加标题
plt.title('Pie chart')

# 显示图表
plt.show()

此代码将数据sizes和标签labels传递给`plt.pie`函数以绘制饼状图。 参数`autopct`用于在每个切片的中心添加百分比值。 该`plt.title`函数用于添加图表标题，最后使用`plt.show`显示饼状图。

相关问题

python画饼状图

要使用Python绘制饼状图，我们可以使用Matplotlib库的Pyplot子库。首先，我们需要导入相关的库，包括Matplotlib.pyplot和NumPy。然后，我们可以使用NumPy创建一个一维数组来存储各个饼块的尺寸。接下来，使用plt.pie()函数来绘制饼状图，默认是从x轴正方向逆时针开始绘图。最后，使用plt.show()函数来显示饼状图。

下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([10, 20, 30, 40])  # 用一维数组存入各个饼块的尺寸
plt.pie(x)  # 绘制饼状图，默认是从x轴正方向逆时针开始绘图
plt.show()  # 显示饼状图

如果你想给饼状图的各饼块加上标签，并给饼状图添加一个标题来统计各操作系统使用人数的占比，你可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']  # 指定字体为雅黑，解决文字乱码问题
x = np.array([30, 24, 16, 30])
plt.pie(x, labels=['Windows', 'Linux', 'ios', 'Android'])  # 设置饼图标签，以列表形式传入
plt.title("各操作系统使用占比")
plt.show()

这里我们使用了plt.rcParams['font.sans-serif']来指定字体为雅黑，以解决中文文字乱码问题。labels参数用于设置饼图的标签，以列表形式传入。最后，使用plt.title()来设置饼状图的标题。运行这段代码，就可以得到一个带有标签和标题的饼状图。

希望这个解答对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python 数据可视化———绘制饼状图（bar）](https://blog.csdn.net/a1227406795/article/details/124670436)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

python画饼状图自定义颜色

使用Matplotlib库可以很容易地实现自定义颜色的饼状图。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义标签和数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]

# 定义自定义颜色
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']

# 绘制饼状图
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)

# 添加图例
plt.legend(labels, loc='lower left')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用了`colors`列表来定义每个部分的颜色。该列表中的每个元素对应于每个部分的颜色。在这个例子中，我们使用了四个颜色，分别是红色，蓝色，绿色和橙色。

你可以根据需要修改`colors`列表，以使用你自己的颜色。