Python图形绘制：饼图与条形图示例

"该文档是关于Python图形绘制的源代码示例，主要涵盖了两种图表的绘制：饼图和条形图。饼图展示了如何利用matplotlib库创建带有百分比标签、阴影效果以及特定切片突出显示的图表。条形图则演示了如何绘制带有误差条的男女数据对比图，并设置了轴标签和图例。" 在Python编程中，matplotlib库是一个广泛使用的数据可视化工具，用于创建各种静态、动态和交互式的图表。这个文档提供了两个实例来展示matplotlib的使用方法： 1. 饼图（Pie Chart）： - `import matplotlib.pyplot as plt` 导入matplotlib的pyplot子模块，它是绘图的主要接口。 - `plt.subplots()` 创建一个Figure对象和一个Axes子对象，用于绘制图表。 - `ax1.pie()` 函数用于绘制饼图，参数包括各部分大小`sizes`、标签`labels`、爆炸效果`explode`、百分比标签格式`autopct`、阴影`shadow`和起始角度`startangle`。 - `ax1.axis('equal')` 使饼图保持等比例，确保绘制的是圆形。 - `plt.show()` 显示图表。 2. 条形图（Bar Chart）： - `import numpy as np` 导入numpy库，用于处理数值数组。 - `ax.bar()` 函数用于绘制条形图，参数包括x轴位置`index`、平均值`means`、条形宽度`bar_width`、透明度`opacity`、颜色`color`、误差条配置`error_kw`和标签`label`。 - `ax.set_xlabel()` 和 `ax.set_ylabel()` 分别设置x轴和y轴的标签。 - `ax.set_xticks()` 定义x轴的刻度标记。 - `ax.legend()` 添加图例。 这些源代码是学习和实践Python数据可视化的基础，通过它们你可以了解如何使用matplotlib来呈现不同类型的统计图表，从而更好地理解数据和进行数据展示。在实际项目中，可以根据需要调整这些参数和数据，以适应不同的数据分析需求。