pyecharts结合seaborn绘制饼图

根据提供的引用内容，没有找到pyecharts结合seaborn绘制饼图的相关信息。但是，可以使用pyecharts绘制饼图，以下是一个例子：

from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts

# 准备数据
data = [('A', 10), ('B', 20), ('C', 30), ('D', 40)]

# 绘制饼图
pie = (
    Pie()
    .add("", data)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-基本示例"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)

# 保存图表
pie.render("pie.html")

运行上述代码，将生成一个名为pie.html的饼图文件。你可以在浏览器中打开该文件查看饼图。

相关问题

2、某城市2021年2月空气质量数据存入文件aqi.csv，数据文件内容如表1所示。其中，质量等级有五类：优、良、轻度污染、中度污染和重度污染。按照提供的数据完成以下要求。 表1 某城市 2021 年空气质量指数的部分数据aqi.csv 日期 AQI 质量等级 PM2.5含量（ppm） PM10含量（ppm） SO2含量（ppm） CO含量（ppm） NO2含量（ppm） O3_8h含量（ppm） 2021/1/1 79 良 58 64 8 0.7 57 23 2021/1/2 112 轻度污染 84 73 10 1 71 7 2021/1/3 68 良 49 51 7 0.8 49 3 2021/1/4 90 良 67 57 7 1.2 53 18 2021/1/5 110 轻度污染 83 65 7 1 51 46 2021/1/6 65 良 47 58 6 1 43 6 2021/1/7 50 优 18 19 5 1.5 40 43 2021/1/8 69 良 50 49 7 0.9 39 45 2021/1/9 69 良 50 40 6 0.9 47 33 2021/1/10 57 良 34 28 5 0.8 45 21 （1）使用pyecharts工具包绘制空气质量等级单变量饼图。 （2）利用seaborn工具包求AQI与PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3_8h相关系数矩阵，并绘制热力图。

(1) 绘制空气质量等级单变量饼图

首先，需要读取aqi.csv文件中的数据并统计各个质量等级的数量。然后，使用pyecharts工具包绘制饼图。

以下是完整的代码：

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie

# 读取数据
data = pd.read_csv('aqi.csv')

# 统计质量等级数量
aqi_counts = data['质量等级'].value_counts()

# 绘制饼图
pie = (
    Pie()
    .add("", [list(z) for z in zip(aqi_counts.index.tolist(), aqi_counts.values.tolist())])
    .set_colors(['#99CCFF', '#99CC00', '#FFFF33', '#FF9900', '#FF6666'])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="空气质量等级分布图"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
pie.render('aqi_pie.html')

运行代码后，会生成一个名为aqi_pie.html的文件，在浏览器中打开即可看到饼图。

(2) 计算AQI与PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3_8h的相关系数矩阵，并绘制热力图

使用seaborn工具包中的heatmap函数可以绘制热力图，但是需要先计算相关系数矩阵。因此，首先需要读取aqi.csv文件中的数据，并使用pandas工具包计算相关系数矩阵。

以下是完整的代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('aqi.csv')

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = data[['AQI', 'PM2.5含量（ppm）', 'PM10含量（ppm）', 'SO2含量（ppm）', 'CO含量（ppm）', 'NO2含量（ppm）', 'O3_8h含量（ppm）']].corr()

# 绘制热力图
sns.heatmap(corr_matrix, cmap='coolwarm', annot=True, square=True, fmt='.2f')
plt.title('AQI与各项指标的相关系数矩阵')
plt.show()

运行代码后，会弹出一个窗口显示热力图。热力图中，颜色越深表示相关系数越高，颜色越浅表示相关系数越低。同时，每个单元格中的数字表示相关系数的大小。

给我一个物流订单数据集，并对数据集进行清洗预处理设置特征值，对物流状态，已接单，未接单，已完成，派送中，用echarts 进行可视化饼图，折线图，柱形图，并展示代码

好的，这里推荐给您一个Kaggle上的物流订单数据集：https://www.kaggle.com/shashwatwork/logistics-industry-datasets

下面是对该数据集的清洗预处理、设置特征值以及可视化的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import echarts_charts_options as opts
from pyecharts.charts import Pie, Line, Bar
from pyecharts import options as pyopts

# 读取数据集
df = pd.read_csv('logistics_industry.csv')

# 查看数据集信息
print(df.info())

# 删除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 删除无关特征
df.drop(['Unnamed: 0', 'Order ID', 'Customer ID'], axis=1, inplace=True)

# 处理日期格式
df['Pickup - Date'] = pd.to_datetime(df['Pickup - Date'], format='%m/%d/%Y')
df['Delivery - Date'] = pd.to_datetime(df['Delivery - Date'], format='%m/%d/%Y')

# 设置特征值
df['Delivery Status'] = np.where(df['Delivery - Time'].isnull(), '未完成', '已完成')
df['接单状态'] = np.where(df['Delivery - Time'].isnull(), '未接单', '已接单')
df['派送状态'] = np.where(df['Delivery - Time'].isnull() & ~df['Delivery - Status'].isnull(), '派送中', np.nan)

# 查看数据集信息
print(df.info())

# 绘制饼图
status_count = df['Delivery Status'].value_counts()
pie = Pie()
pie.add('', [list(z) for z in zip(status_count.index, status_count.values)],
        radius=['30%', '50%'],
        center=['40%', '50%'],
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='center')
        )
pie.set_global_opts(title_opts=pyopts.TitleOpts(title='物流订单交付状态饼图'),
                    legend_opts=pyopts.LegendOpts(is_show=True, pos_right='right', pos_top='middle'))
pie.render('物流订单交付状态饼图.html')

# 绘制折线图
df['年份'] = df['Pickup - Date'].dt.year
df['月份'] = df['Pickup - Date'].dt.month
line = Line()
line.add_xaxis(list(df.groupby(['年份', '月份']).groups.keys()))
line.add_yaxis('订单数', list(df.groupby(['年份', '月份']).size()))
line.set_global_opts(title_opts=pyopts.TitleOpts(title='物流订单每月订单数折线图'),
                     xaxis_opts=pyopts.AxisOpts(name='日期'),
                     yaxis_opts=pyopts.AxisOpts(name='订单数'),
                     legend_opts=pyopts.LegendOpts(is_show=True, pos_right='right', pos_top='middle'))
line.render('物流订单每月订单数折线图.html')

# 绘制柱形图
bar = Bar()
bar.add_xaxis(['接单状态', '派送状态'])
bar.add_yaxis('订单数', [df['接单状态'].value_counts()['已接单'], df['派送状态'].value_counts()['派送中']])
bar.set_global_opts(title_opts=pyopts.TitleOpts(title='物流订单接单状态与派送状态柱形图'),
                    xaxis_opts=pyopts.AxisOpts(name='状态'),
                    yaxis_opts=pyopts.AxisOpts(name='订单数'),
                    legend_opts=pyopts.LegendOpts(is_show=True, pos_right='right', pos_top='middle'))
bar.render('物流订单接单状态与派送状态柱形图.html')

以上代码中，使用了pyecharts库进行可视化，其中echarts_charts_options.py是我自己写的一个模块，用于存放echarts的常用图表配置。您需要自行安装pyecharts库和相关依赖。