python matplotlib饼状图参数及用法解析

 更新时间:2019年11月04日 08:29:44   作者:changfan  
这篇文章主要介绍了python matplotlib饼状图参数及用法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

这篇文章主要介绍了python matplotlib饼状图参数及用法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

在python的matplotlib画图函数中,饼状图的函数为pie

pie函数参数解读

plt.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)

  • x:指定绘图的数据;
  • explode:指定饼图某些部分的突出显示,即呈现爆炸式;
  • labels:为饼图添加标签说明,类似于图例说明;
  • colors:指定饼图的填充色;
  • autopct:自动添加百分比显示,可以采用格式化的方法显示;
  • pctdistance:设置百分比标签与圆心的距离;
  • shadow:是否添加饼图的阴影效果;
  • labeldistance:设置各扇形标签(图例)与圆心的距离;
  • startangle:设置饼图的初始摆放角度;
  • radius:设置饼图的半径大小;
  • counterclock:是否让饼图按逆时针顺序呈现;
  • wedgeprops:设置饼图内外边界的属性,如边界线的粗细、颜色等;
  • textprops:设置饼图中文本的属性,如字体大小、颜色等;
  • center:指定饼图的中心点位置,默认为原点
  • frame:是否要显示饼图背后的图框,如果设置为True的话,需要同时控制图框x轴、y轴的范围和饼图的中心位置;

实例

1.基本的画图函数

import matplotlib.pyplot as plt
#解决中文乱码问题
# 正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 用来正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
#刻度的大小
plt.rcParams['axes.labelsize'] = 16
#线的粗细
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2
#x轴的大小
plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 14
#y轴的大小
plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 14
#图例大小
plt.rcParams['legend.fontsize'] = 14
#图的大小
plt.rcParams['figure.figsize'] = [12,8]
#=======================================#基本的使用实例
#定义饼的标签,
labels = ['A','B','C','E']
#每个标签所占的比例
x = [15,30,45,10]
#绘制饼图
plt.pie(x,labels=labels)
plt.show()

注:不加其他参数的使用这个函数,不一定是圆形;而且得到的运行结果根据参数的设置会很大,不建议如此操作。

2.绘制正圆形的饼状图

import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['A','B','C','D']
x = [15,30,45,10]
#显示百分比
plt.pie(x,labels=labels,autopct='%3.2f%%')
#设置x,y的刻度一样,使其饼图为正圆
plt.axis('equal')
plt.show()

3.绘制饼状图-设置文本标签的属性值

import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['A','B','C','D']
x = [15,30,45,10]
#显示百分比
#textprops={'fontsize':18,'color':'k'} 设置为字体大小为18,颜色黑色
plt.pie(x,labels=labels,autopct='%3.2f%%',textprops={'fontsize':18,'color':'k'})
#设置x,y的刻度一样,使其饼图为正圆
plt.axis('equal')

plt.show()

4.饼状图的分离与阴影设置

import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['A','B','C','D']
x = [15,30,45,10]
#显示百分比
#饼图分离
explode = (0,0.1,0,0)
#设置阴影效果
plt.pie(x,labels=labels,autopct='%3.2f%%',explode=explode,shadow=True)
#设置x,y的刻度一样,使其饼图为正圆
plt.axis('equal')

plt.show()

5.起始角度

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A','B','C','D']

x = [15,30,45,10]

#显示百分比
#饼图分离
explode = (0,0.1,0,0)

#设置阴影效果
#startangle,为起始角度,0表示从0开始逆时针旋转,为第一块。
plt.pie(x,labels=labels,autopct='%3.2f%%',explode=explode,shadow=True,startangle=60)

#设置x,y的刻度一样,使其饼图为正圆
plt.axis('equal')

plt.show()

6圆心距离与提示标签并保存到本地

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A','B','C','D']

x = [15,30,45,10]

#显示百分比
#饼图分离
explode = (0,0.1,0,0)

#设置阴影效果
#startangle,为起始角度,0表示从0开始逆时针旋转,为第一块。
#pctdistance,百分比的文本离圆心的距离为0.5
plt.pie(x,labels=labels,autopct='%3.2f%%',explode=explode,shadow=True,startangle=60,pctdistance=0.8)

#设置x,y的刻度一样,使其饼图为正圆
plt.axis('equal')
plt.legend()
#保存到本地文件夹
plt.savefig('./饼图.png')
plt.show()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • python 双循环遍历list 变量判断代码

    python 双循环遍历list 变量判断代码

    这篇文章主要介绍了python 双循环遍历list 变量判断代码,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-05-05
  • python自动定时任务schedule库的使用方法

    python自动定时任务schedule库的使用方法

    当你需要在 Python 中定期执行任务时,schedule 库是一个非常实用的工具,它可以帮助你自动化定时任务,本文给大家介绍了python自动定时任务schedule库的使用方法,需要的朋友可以参考下
    2024-02-02
  • python安装pywin32clipboard的操作方法

    python安装pywin32clipboard的操作方法

    今天小编就为大家分享一篇python安装pywin32clipboard的操作方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-01-01
  • python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例

    python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例

    pandas是python环境下最有名的数据统计包,而DataFrame翻译为数据框,是一种数据组织方式,这篇文章主要给大家介绍了python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的方法,文中给出了详细的示例代码,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
    2017-03-03
  • Python实现脚本转换为命令行程序

    Python实现脚本转换为命令行程序

    使用Python中的scaffold和click库,你可以将一个简单的实用程序升级为一个成熟的命令行界面工具,本文就来带你看看具体实现方法,感兴趣的可以了解下
    2022-09-09
  • 使用Python和XPath解析动态JSON数据的操作指南

    使用Python和XPath解析动态JSON数据的操作指南

    JSON动态数据在Python中扮演着重要的角色,为开发者提供了处理实时和灵活数据的能力,动态JSON数据的获取可能涉及到网络请求和API调用,可以使用Python和XPath来解析动态JSON数据,接下来小编就给大家介绍一下操作步骤
    2023-09-09
  • Python数据分析:pandas中Dataframe的groupby与索引用法

    Python数据分析:pandas中Dataframe的groupby与索引用法

    这篇文章主要介绍了pandas中Dataframe的groupby与索引用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2024-02-02
  • Django添加KindEditor富文本编辑器的使用

    Django添加KindEditor富文本编辑器的使用

    今天小编就为大家分享一篇关于Django添加KindEditor富文本编辑器的使用,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
    2018-10-10
  • Python中for循环控制语句用法实例

    Python中for循环控制语句用法实例

    这篇文章主要介绍了Python中for循环控制语句用法,较为详细的分析了for循环语句的原理与相关使用技巧,需要的朋友可以参考下
    2015-06-06
  • .dcm格式文件软件读取及python处理详解

    .dcm格式文件软件读取及python处理详解

    今天小编就为大家分享一篇.dcm格式文件软件读取及python处理详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-01-01

最新评论