编写一个python程序，使用matplotlib库绘制一个饼图（pie chart）。该饼图展示一个学生一天中花费在不同活动（学习、睡眠、娱乐、其他）上的时间百分比。（对应的时间percentages=[30,40,20,10],保留一位小数autopct=‘%3.1f%%’)

当然，下面是使用matplotlib库绘制饼图的简单例子，假设我们有一个学生时间分配的比例列表：

import matplotlib.pyplot as plt

# 学生时间分配百分比
percentages = [30, 40, 20, 10]
activities = ['学习', '睡眠', '娱乐', '其他']

# 创建饼图
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(percentages, labels=activities, autopct='%3.1f%%', startangle=90,
       pctdistance=0.85, explode=(0.1, 0, 0, 0))  # 爆炸效果设置

# 添加圆心标记
centre_circle = plt.Circle((0,0),0.70,fc='white')
fig = plt.gcf()
fig.gca().add_artist(centre_circle)

# 调整图形布局
plt.title('学生一天时间分配')
plt.axis('equal')  # 保持扇区面积不变，而不是角度

plt.tight_layout()  # 美化边距
plt.show()

这段代码会生成一个饼图，每个扇形代表一个活动，大小按照给定的百分比计算，并显示百分比信息。`autopct='%3.1f%%'`意味着百分比会被四舍五入到小数点后一位。

相关问题

用python编写程序使用matplotlib绘制饼图

好的，以下是使用 Matplotlib 绘制饼图的 Python 代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
sizes = [20, 35, 30, 25, 40]

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

# 添加标题
plt.title('饼图')

# 显示图形
plt.show()

代码中，我们使用 Matplotlib 的 `pie` 函数绘制饼图。其中，`labels` 和 `sizes` 分别表示饼图的标签和各部分所占比例。然后，我们使用 `title` 函数添加标题。最后，使用 `show` 函数显示图形。

在 `pie` 函数中，我们使用 `autopct` 参数设置饼图上各部分所占比例的显示方式。`'%1.1f%%'` 表示保留一位小数，并加上百分号。

运行上述代码，就可以得到一个简单的饼图。如果需要更改饼图的颜色、饼状图的起始角度、饼状图的分离程度等属性，可以在 `pie` 函数中使用相应的参数进行设置。

如何使用Python中的matplotlib库绘制带标签和百分比显示的饼图？

要绘制一个带标签和百分比显示的饼图，你可以使用matplotlib库中的pie()函数。在绘制过程中，你需要使用几个关键参数如'labels'来定义类别标签，'autopct'来设定饼图内百分比的显示格式，'shadow'来添加阴影效果，以及'startangle'来调整饼图的起始角度。以下是一个具体的示例代码：（代码、图形、mermaid流程图、扩展内容，此处略）在这个示例中，我们定义了四个数据类别，并通过'labels'参数设置了对应的标签。'autopct'参数用于在饼图的每个扇区中显示数值百分比。'shadow'参数添加了阴影效果，使得饼图更具立体感。'startangle'参数则改变了饼图的起始绘制角度，使其从90度开始逆时针绘制。通过这样的设置，你可以清晰地展示每个数据类别的比例，并且通过标签和百分比的展示，让观察者更容易理解数据的分布情况。在完成基础的饼图绘制之后，如果想要进一步学习如何通过matplotlib进行更复杂的数据可视化，建议参阅《Python绘制饼状图指南》。这份资料详细地讲解了matplotlib绘制饼图的各个参数以及它们在实际应用中的影响，帮助你深入掌握数据可视化技术。

参考资源链接：[Python绘制饼状图指南](https://wenku.csdn.net/doc/64534988ea0840391e7792db?spm=1055.2569.3001.10343)