目录 目录 前言 (一)简单的饼状图 (二)添加阴影和突出部分 (三)显示图例和数据标签: 目录 前言 饼状图需要导入的是: plt.pie(x, labels= ) (一)简单的饼状图 (1)说明: pyplot.``pie(x, explode=None, labels=None--) 参考文档:官方说明文档 属性 说明 类型 x 数据 list labels 标签 list autopct 数据标签 %0.1%% 保留一位小数 explode 突出的部分 list shadow 是否显示阴

饼图英文学名为Sector Graph,又名Pie Graph.常用于统计学模块. 画饼图用到的方法为:matplotlib.pyplot.pie( ) #!/usr/bin/env python #!-*-coding:utf-8 -*- #!@Author : Biyoulin #!@Time : 2018/9/4 10:45 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中

折线图示例 #!/usr/bin/python2.7 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from dbtools import raw_data from utils import moving_sum def moving_sum(array, window): if type(array) is not np.ndarray: raise TypeError('Expected one dimensional nu

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/28 16:05 # @Author : zhang chao # @File : test.py import matplotlib.pyplot as plt labels='Frogs','Hogs','Dogs','Logs'#定义标签 sizes=[15,30,45,10]#定义每一块的比例 colors=['yellowgreen','gold','light

绘制饼状图的基本语法 创建数组 x 的饼图,每个楔形的面积由 x / sum(x) 决定: 若 sum(x) < 1,则 x 数组不会被标准化,x 值即为楔形区域面积占比.注意,该种情况会出现 1 - sum(x) 的空楔形 若 sum(x) > 1,则由 x[ i ] / sum(x) 算出每一个楔形占比,饼图360°区域均被填充. 下图为sum(x) < 1 的情况,存在空楔形区域. 1 语法 pie(x, explode=None, labels=None, colors=None

#coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号import pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame '''plt.scatter(x,y)plt.show()

In [1]: %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt   1.pie简单参数:plt.pie(x, explode=None, labels=None……) 属性 说明 类型 x 数据 list labels 标签 list autopct 数据标签 %0.1%% 保留一位小数 explode 突出的部分,分离程度 list shadow 是否显示阴影 bool pctdistance 数据标签的距离圆心位置 0~1 labeldi

在我们进行数据分析的时候需要对得出的数据进行可视化,因此我们需要引入第三方包来帮助我们进行可视化分析,在这里使用matplotlib 一.安装 使用指令[pip install matplotlib]来对我们的数据进行安装. matplotlib的官方文档:https://matplotlib.org/tutorials/index.html 二.使用 使用matplotlib中的pyplot来进行画图 from matplotlib import pyplot as plt plt.figur

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''' legend 图例就是为了帮我们展示出每个数据对应的图像名称. 更好的让读者认识到你的数据结构. ''' x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 plt.figure() #set x limits plt.xlim((-1, 2)) plt.ylim((-2, 3)) # set new sticks new_sticks =

from:https://segmentfault.com/a/1190000005104723 本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 强烈推荐ipython无论你工作在什么项目上,IPython都是值得推荐的.利用ipython --pylab,可以进入PyLab模式,已经导入了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使用相关库的功能. 这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPy

如果你想要在Linxu中获得一个高效.自动化.高质量的科学画图的解决方案,应该考虑尝试下matplotlib库.Matplotlib是基于python的开源科学测绘包,基于python软件基金会许可证发布.大量的文档和例子.集成了Python和Numpy科学计算包.以及自动化能力,是作为Linux环境中进行科学画图的可靠选择的几个原因.这个教程将提供几个用matplotlib画图的例子. 特性 支持众多的图表类型,如:bar,box,contour,histogram,scatter,line

一.Matplotlib介绍 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形.通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等.Matplotlib使用NumPy进行数组运算,并调用一系列其他的Python库来实现硬件交互. 二.常用示例 环境:Jupyter(1.0.0) Ubuntu安装Jupyter Notebook 1.折线图 %matplotlib i

原   matplotlib学习笔记 参考:Python数据科学入门教程 Python3.6.1 jupyter notebook .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { backg

爬取百合网的数据链接:http://www.cnblogs.com/YuWeiXiF/p/8439552.html 总共爬了22779条数据.第一次接触matplotlib库,以下代码参考了matplotlib官方文档:https://matplotlib.org/users/index.html. 数据查询用到了两个方法:getSexNumber(@sex varchar(2),@income varchar(30)).gethousingNumber(@sex varchar(2),@hou

环境: Windows10 python3.6.4 numpy1.14.1 matplotlib2.1.2 工具:Cmder 目录: 1.线性图 2.散点图 3.饼状图 4.条形图 5.直方图 例1:一条简单的线性直线 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(100, 201) ##可以尝试改下范围值看看图片有什么变话 plt.plot(data) plt.show() 注: 1.通过np.arang

首先都得导模块. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series,DataFrame 一.绘制单线图 1,直线图 x=[1,2,3,4,5] y=[2,4,6,8,10] plt.plot(x,y) 2,抛物线 x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.2) y = x**2 plt.plot(x,y) 3,正弦图 x = np.ara

Matplotlib绘图和可视化 简介 我的前面两篇文章介绍了 Nimpy ,Pandas .今天来介绍一下Matplotlib. 简单来说,Matplotlib 是 Python 的一个绘图库.它包含了大量的工具,你可以使用这些工具创建各种图形,包括简单的散点图,正弦曲线,甚至是三维图形.Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作. 你可以在他们的网站上了解到更多 Matplotlib 背后的设计思想,但是我强烈建议你先浏览一下他们的图库,体会一下这个库的各种神奇功能. 画一个简

matplotlib绘图总结   本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 类MATLAB API 最简单的入门是从类 MATLAB API 开始,它被设计成兼容 MATLAB 绘图函数. from pylab import * from numpy import * x = linspace(0, 5, 10) y = x ** 2 figure() plot(x, y, 'r') xlabel('x') ylabel('y') title('title') 创

数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图.柱状图.线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能.Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和Pyechart.本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表. Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库,能够在各种平台上使用,可以绘制散点图.柱状图.饼图等. 1.柱状图 是一种以长方形或长方体的高度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数

  散点图 #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 ax1.scatter(x,