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本文实例讲述了Python使用matplotlib的pie函数绘制饼状图功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
matplotlib具体安装方法可参考前面一篇https://www.jb51.net/article/51812.htm,具体使用代码如下:
#coding=utf8 import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''''' matplotlib.pyplot.pie函数:画一个饼图 matplotlib.pyplot.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, rotatelabels=False, hold=None, data=None) 参数说明: x:数组。输入的数据用于创建一个饼图。 explode:数组,可选参数,默认为None。 如果不是None,是一个长度与x相同长度的数组,用来指定每部分的偏移量。 例如:explode=[0,0,0.2,0,0],第二个饼块被拖出。 labels:列表,可选参数,默认为:None。 一个字符串序列作为每个饼块的标记。 colors:数组,可选参数,默认为:None。 用来标注每块饼图的matplotlib颜色参数序列。 如果为None,将使用当前活动环的颜色。 autopct:默认是None,字符串或函数,可选参数。 如果不是None,是一个字符串或函数用带有数值饼图标注。 pctdistance:浮点数,可选参数,默认值:0.6。 每个饼切片的中心和通过autopct生成的文本开始之间的比例。 如果autopct是None,被忽略。 shadow:布尔值,可选参数,默认值:False。 在饼图下面画一个阴影。 labeldistance:浮点数,可选参数,默认值:1.1。 被画饼标记的直径。 startangle:浮点类型,可选参数,默认:None。 如果不是None,从x轴逆时针旋转饼图的开始角度。 radius:浮点类型,可选参数,默认为:None。 饼图的半径,如果半径是None,将被设置成1。 counterclock:布尔值,可选参数,默认为:None。 指定指针方向,顺时针或者逆时针。 wedgeprops:字典类型,可选参数,默认值:None。 参数字典传递给wedge对象用来画一个饼图。 例如:wedgeprops={'linewidth':3}设置wedge线宽为3。 textprops:字典类型,可选参数,默认值为:None。 传递给text对象的字典参数。 center:浮点类型的列表,可选参数,默认值:(0,0)。 图标中心位置。 frame:布尔类型,可选参数,默认值:False。 如果是true,绘制带有表的轴框架。 rotatelabels:布尔类型,可选参数,默认为:False。 如果为True,旋转每个label到指定的角度。 返回值: patches:列表。matplotlib.patches.Wedge实例列表。 text:列表。matplotlib.text.Text实例label的列表。 autotexts:列表。A是数字标签的Text实例列表。 仅当参数autopct不为None时才返回。 ''' #设置字体样式 mpl.rcParams['font.family']='sans-serif' mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei'] #随机整数从1-11,随机分成五部分 data=np.random.randint(1,11,5) #设置第二个饼块的偏移量是0.2 plt.pie(data,explode=[0,0,0.2,0,0]) plt.title(u"www.jb51.net 饼图") plt.show()
运行效果:
更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python正则表达式用法总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
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