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。

相关问题

输入哪些代码就可以在python中导入pandas,matplotlib,numpy?

在Python中导入pandas、matplotlib和numpy需要使用以下代码：

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

首先，我们使用`import`关键字导入pandas库，并将其命名为`pd`。这样，在后续的代码中，我们可以使用`pd`作为pandas库的别名来引用其中的函数和类。

接下来，使用`import`关键字导入matplotlib.pyplot库，并将其命名为`plt`。这样，在后续的代码中，我们可以使用`plt`作为matplotlib.pyplot库的别名来引用其中的函数和类。

最后，也使用`import`关键字导入numpy库，并将其命名为`np`。这样，在后续的代码中，我们可以使用`np`作为numpy库的别名来引用其中的函数和类。

通过以上代码，我们成功地导入了pandas、matplotlib和numpy库，并为它们分别设置了别名。这样，我们就可以在Python中使用这些库中提供的函数和类来进行数据处理、绘图和科学计算等操作。

matplotlib与numpy，xlwings，pandas绘制图给出完整实例

以下是一个完整的实例，展示如何使用matplotlib、numpy、xlwings和pandas绘制图表：

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

# 读取Excel数据
wb = xw.Book('data.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
data = sheet.range('A1').expand().value

# 转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

# 绘制折线图
plt.plot(df['日期'], df['销售额'])
plt.title('销售额趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售额')

# 绘制柱状图
plt.bar(df['日期'], df['订单量'])
plt.title('订单量趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('订单量')

# 保存图表
plt.savefig('trend.png')

# 显示图表
plt.show()

# 关闭Excel
wb.close()

这个例子首先使用xlwings读取Excel数据，然后使用pandas将数据转换为DataFrame。接下来，使用matplotlib绘制折线图和柱状图，并保存为PNG文件。最后，关闭Excel并展示图表。