pie哪个参数设置阴影

对于一般的饼图，可以使用pie函数的shadow参数来设置阴影效果。可以将其设置为True或一个字典来指定阴影的样式。例如，可以使用以下代码来添加阴影效果：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
sizes = [30, 25, 20, 15, 10]

# 颜色
colors = ['red', 'green', 'blue', 'orange', 'purple']

# 阴影样式
shadow = {'shadow': True, 'startangle': 90}

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, colors=colors, shadow=shadow)

# 展示图形
plt.show()

以上代码将生成一个带有阴影效果的饼图。在这里，字典{'shadow': True, 'startangle': 90}是用来指定阴影样式的。

相关问题

pycharm pie

pycharm pie函数用于绘制饼图。其语法和参数含义如下：pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False)

其中，x参数指定绘图的数据，explode参数用于指定饼图某些部分的突出显示，labels参数用于为饼图添加标签说明，colors参数用于指定饼图的填充色，autopct参数用于自动添加百分比显示，pctdistance参数设置百分比标签与圆心的距离，shadow参数用于是否添加饼图的阴影效果，labeldistance参数设置各扇形标签（图例）与圆心的距离，startangle参数设置饼图的初始摆放角度，radius参数设置饼图的半径大小，counterclock参数用于设置饼图的绘制顺序，wedgeprops参数用于设置饼图内外边界的属性，textprops参数用于设置饼图中文本的属性，center参数用于指定饼图的中心点位置，默认为原点，frame参数用于确定是否显示饼图背后的图框。

以下是两个绘制饼图的案例代码：
案例1：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 构建序列
data1 = pd.Series({'中专':0.2515, '大专':0.3724, '本科':0.3336, '硕士':0.0368, '其他':0.0057})

# 将序列的名称设置为空字符，否则绘制的饼图左边会出现None这样的字眼
data1.name = ''

# 控制饼图为正圆
plt.axes(aspect='equal')

# 防止中文乱码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

# plot方法对序列进行绘图
data1.plot(kind='pie',
autopct='%.2f%%',
radius=1,
startangle=180,
counterclock=False,
title='失信用户的受教育水平分布',
wedgeprops={'linewidth':1.5, 'edgecolor':'green'},
textprops={'fontsize':10, 'color':'black'}
)

# 显示图形
plt.show()

案例2：
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 显示中文标签，处理中文乱码问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 坐标轴负号的处理
plt.axes(aspect='equal') # 将横、纵坐标轴标准化处理，确保饼图是一个正圆，否则为椭圆

# 构造数据
edu = [0.2515, 0.3724, 0.3336, 0.0368, 0.0057]
labels = ['中专', '大专', '本科', '硕士', '其他']
explode = [0, 0.1, 0, 0, 0] # 生成数据，用于凸显大专学历人群
colors = ['#9999ff', '#ff9999', '#7777aa', '#2442aa', '#dd5555'] # 自定义颜色

plt.pie(x=edu,
explode=explode,
labels=labels,
colors=colors,
autopct='%.2f%%',
pctdistance=0.8,
labeldistance=1.1,
startangle=180,
radius=1.2,
counterclock=False,
wedgeprops={'linewidth':1.5, 'edgecolor':'green'},
textprops={'fontsize':10, 'color':'black'}
)

plt.title('失信用户的受教育水平分布') # 添加图标题

plt.show()
这两个案例代码都可以用于在pycharm中绘制饼图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python数据可视化的例子——饼图（pie）](https://blog.csdn.net/weixin_48615832/article/details/107883609)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

python饼图pie

在Python中，可以使用matplotlib库中的pie函数来绘制饼图。该函数的参数包括x、explode、labels、colors、autopct、pctdistance、shadow、labeldistance、startangle、radius、counterclock、wedgeprops、textprops、center、frame、rotatelabels、normalize等。其中，x是定性数据不同类别的百分比，explode是每个饼块相对于饼圆半径的偏移距离，labels是每个饼块的标签，colors是每个饼块的颜色，autopct是饼块内标签的格式化方式，pctdistance是饼块内标签与圆心的距离，shadow表示是否有阴影等。

例如，在绘制一个饼图的例子中，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0.05, 0.45, 0.15, 0.35]
kinds = ["孙悟空", "猪八戒", "沙悟净", "唐三藏"]
colors = ["#ee00ff", "#1c00ff", "#1cffff", "#ff0c6f"]

plt.pie(x, labels=kinds, autopct="%3.1f%%", startangle=70, colors=colors)
plt.title("师徒取经贡献图")
plt.show()

这段代码将根据给定的百分比数据x和标签kinds绘制饼图，并设置了饼图的标题为"师徒取经贡献图"。同时，通过autopct参数设置了饼块内标签的格式化方式为百分数，startangle参数设置了饼图的起始角度为70度，colors参数设置了每个饼块的颜色。最后使用plt.show()函数显示饼图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python使用pie()函数绘制饼图](https://blog.csdn.net/sy20173081277/article/details/121206202)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python通过matplotlib生成复合饼图](https://download.csdn.net/download/weixin_38553837/13738754)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]