datax=df['Areas_of_interest'] datay=df['Votes'] pie=Pie("用户感兴趣领域-环形图",title_pos='center') pie.add("",datax,datay,legend_pos='left',radius=[40,70],legend_orient='vertical',is_label_show=True,rosetype='area')pie

这段代码同样是使用了 Python 的数据分析库 Pandas 和可视化库 pyecharts 对一个名为 "vote_result.csv" 的数据集进行操作，并进行数据可视化。该程序使用了 Pie() 方法画出一个带有玫瑰图效果的环形图，其中 "用户感兴趣领域-环形图" 是该环形图的标题，title_pos='center' 参数指定标题的位置为居中。程序通过 pie.add() 方法向环形图中添加数据，第一个参数 "" 表示该数据系列的名称为空，datax 数据作为环形图各个扇形的名称，datay 数据作为环形图各个扇形的值。legend_pos='left' 参数指定图例的位置为左侧，radius=[40,70] 参数指定环形图的内径和外径分别为 40 和 70，legend_orient='vertical' 参数指定图例的方向为垂直方向，is_label_show=True 参数指定是否显示数据标签，rosetype='area' 参数指定了使用玫瑰图的面积模式。最终，程序将生成的环形图显示出来。

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环形图 Out[3]: df = pd.read_csv(r"D:/商丘师范学院/课程/数据可视化/数据集/vote_result.csv") datax=df['Areas_of_interest'] datay=df['Votes'] pie=Pie("用户感兴趣领域",title_pos='center') pie.add("",datax,datay,legend_pos='left',legend_orient='vertical',is_label_show=True) pie

这段代码同样是在使用 Python 的数据分析库 Pandas 和可视化库 pyecharts 对一个名为 "vote_result.csv" 的数据集进行操作，并进行数据可视化。其中，程序首先通过 Pandas 读取 csv 文件中的数据，将 "Areas_of_interest" 列的数据赋值给变量 datax，将 "Votes" 列的数据赋值给变量 datay。接着，程序使用 pyecharts 中的 Pie() 方法画出一个环形图，其中 "用户感兴趣领域" 是该环形图的标题，title_pos='center' 参数指定标题的位置为居中。程序通过 pie.add() 方法向环形图中添加数据，第一个参数 "" 表示该数据系列的名称为空，datax 数据作为环形图各个扇形的名称，datay 数据作为环形图各个扇形的值。legend_pos='left' 参数指定图例的位置为左侧，legend_orient='vertical' 参数指定图例的方向为垂直方向，is_label_show=True 参数指定是否显示数据标签。最终，程序将生成的环形图显示出来。

df=pd.read_csv(r"D:/商丘师范学院/课程/数据可视化/数据集/vote_result.csv")datax=df['Areas_of_interest'] datay=df['Votes'] plt.pie(datay,labels=datax,radius=1,autopct='%1.2f%%',shadow=True) plt.show()

这段代码是在使用Python的matplotlib库绘制一个饼图，数据来源是一个名为vote_result.csv的文件，其中包含了每个领域的得票数。首先使用pandas库读取csv文件，并将领域和对应的得票数分别存储在datax和datay两个变量中。然后使用matplotlib库的pie函数绘制饼图，其中labels参数指定每个扇形的标签，datay参数指定每个扇形的大小，autopct参数指定百分比的格式，shadow参数指定是否显示阴影效果。最后使用show函数显示图形。