4.5Python数据处理篇之Matplotlib系列(五)--

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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	是否显示阴影	bool
pctdistance	数据标签的距离圆心位置	0~1
labeldistance	标签的比例	float
startangle	开始绘图的角度	float
radius	半径长	默认是1

（2）源代码：

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ["A", "B", "c", "d"]
fracs = [15, 30, 45, 10]


# 画图
plt.pie(x=fracs, labels=labels)

# 展示
plt.show()

（3）展示效果：

01.png

（二）添加阴影和突出部分

（1）说明：

添加一些两属性：
explode=exp, shadow=True

（2）原代码：

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ["A", "B", "c", "d"]
fracs = [15, 30, 45, 10]
exp = [0, 0.1, 0, 0]

# 画图
plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=exp, shadow=True)


# 展示
plt.show()

（3）输出效果：

02.png

（三）显示图例和数据标签：

（1）说明：

添加属性：（显示数据标签）

autopct="%0.2f%%"

添加代码：（显示图例）

plt.legend()

（2）原代码：

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ["A", "B", "c", "d"]
fracs = [15, 30, 45, 10]
exp = [0, 0.1, 0, 0]

# 画图
plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=exp, shadow=True, autopct="%0.2f%%")

# 显示图例
plt.legend()
# 展示
plt.show()

（3）输出效果：

03.png

作者：Mark

日期：2019/02/13 周三