前言如上图所示，Pyecharts中饼图可以支持配置饼图的内半径和外半径，通过参数radius进行配置，如radius=["40%", "75%"]表示为内半径缩小为默认半径的40%，外半径缩小为默认半径的75%。
完整示例
完整代码#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : AwesomeTang# @File
原创
2022-02-06 14:26:51
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前言如上图所示，Pyecharts中饼图可以支持配置饼图的内半径和外半径，通过参数radius进行配置，如radius=["40%", "75%"]表示为内半径缩小为默认半径的40%，外半径缩小为默认半径的75%。完整示例完整代码#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : AwesomeTang# @File : pie_custom_radius.py# @Version : Python 3.7# @Time
原创
2021-09-03 11:50:28
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# 项目方案：Python调节饼状图字体大小
## 1. 引言
在数据分析和可视化中，饼状图是一种常用的图表类型，用于展示数据的占比关系。然而，当数据标签过多或者饼状图尺寸较小时，字体大小可能会变得难以阅读。本项目方案旨在提供一种方法，用Python调节饼状图字体大小，以优化图表的可视化效果。
## 2. 方案介绍
本方案将使用Python中的matplotlib库来生成饼状图，并通过调节
原创
2024-01-21 10:49:51
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## Python如何调节饼状图图例的位置
饼状图（Pie Chart）是一种常用的数据可视化方式，可用于展示各个数据类别在总体中的比例关系。在绘制饼状图时，图例（Legend）是一种重要的元素，用于标识不同数据类别的含义。然而，默认情况下，Matplotlib库在绘制饼状图时，图例的位置可能不太理想，可能与饼状图重叠或遮挡数据，因此我们需要调节图例的位置来提高可视化效果。
本文将介绍如何使用
原创
2024-01-01 08:20:17
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# Python如何调节饼状图数据标签的位置
## 引言
饼状图是一种常用的数据可视化方式，它可以很直观地展示数据的占比关系。然而，在展示大量数据时，饼状图上的数据标签可能会重叠，导致信息不清晰。本文将介绍如何使用Python调节饼状图数据标签的位置，解决这个实际问题。
## 问题描述
假设我们有一份销售数据，需要用饼状图展示每个产品的销售额占比。但由于产品数量较多，饼状图上的数据标签可能
原创
2024-01-02 05:25:47
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# 调节heatmap尺寸的Python技巧
在数据可视化中，heatmap是一种非常常见的图表类型，通过色块的颜色深浅表示数据的大小，可以直观地展示出数据的分布规律。然而，有时候我们可能需要调节heatmap的尺寸以适应不同的需求。在Python中，我们可以使用一些库来实现这个目的，比如matplotlib库。本文将介绍如何使用Python调节heatmap的尺寸，并附上代码示例。
## 1
原创
2024-07-06 06:38:46
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饼图，应该是大家比较熟悉的图形了吧，作为用来展示定性数据比例分布特征的经典统计图形，通过饼图，你可以很直观的看到各组数据的占比情况哦，上次已经和大家探讨了如何用Python来绘制经典的阶梯图，今天呢，咱们继续深入聊聊哦，看看在Python中如何绘制更为经典和常用的饼图呢。好啦，咱们就开始吧！作为Python数据可视化的经典库，matplotlib库一直是Python青睐者的首选调用库，那在matp
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2024-01-08 18:37:13
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Seaborn是Python中的一个库，主要用于生成统计图形。 Volodymyr Hryshchenko在Unsplash上拍摄
Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库，与Python中的pandas数据结构紧密集成。可视化是Seaborn的核心部分，可以帮助探索和理解数据。 要了解Seaborn，就必须熟悉Numpy和Matplotlib以及pandas。 Se
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2023-08-22 22:08:45
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前言我们用条形图来展示离散变量的分布呈现，在常见的统计图像中，还有一种图像可以表示离散变量各水平占比情况，这就是我们要讲解的饼图。饼图的绘制可以使用matplotlib库中的pie函数，首先我们来看看这个函数的参数说明。pie函数参数解读plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6,
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2023-08-01 18:07:24
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Matplotlib是一个Python 2D绘图库,它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。在上篇 Matplotlib 数据可视化教程中，我们要介绍如何创建条形图、直方图和散点图。 今天我们给大家带来另外两种图，堆叠图和饼图。因为这两种图十分相似，所以放在一起介绍。堆叠图堆叠图用于显示『部分对整体』随时间的关系。 堆叠图基本上类似于饼图，只是随时间而变化。让我们考
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2023-08-18 17:37:14
110阅读
学习Python可视化操作，我们再来看两个例子，这两个例子包含了对特殊数据对处理以及折线图展示全年数据、饼状图展示数据比例：
1.使用折线图展示2019年饭店营业额的情况：
先上效果图：
代码：
# coding = utf8
import os
os.path.abspath(".")
import pandas as pd
import ma
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2023-08-18 13:35:48
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前言在从零开始学Python系列10中,我们用条形图来展示离散变量的分布呈现，在常见的统计图像中，还有一种图像可以表示离散变量各水平占比情况，这就是我们要讲解的饼图。饼图的绘制可以使用matplotlib库中的pie函数，首先我们来看看这个函数的参数说明。pie函数参数解读plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None
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2023-08-23 12:02:03
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# Python饼图
## 引言
饼图是一种常见的数据可视化方法，它可以将数据按照比例分成不同的部分，以图形化地展示数据的分布情况。在Python中，我们可以使用`matplotlib`库来绘制饼图。本文将介绍如何使用Python绘制饼图，并通过一个示例来说明其用法。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装`matplotlib`库。可以使用以下命令来安装它：
```shell
pip
原创
2023-08-27 08:18:55
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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：#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.pi
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2023-07-06 20:15:22
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饼图，应该是大家比较熟悉的图形了吧，作为用来展示定性数据比例分布特征的经典统计图形，通过饼图，你可以很直观地看到各组数据的占比情况哦，上次已经和大家探讨了如何用Python来绘制经典的阶梯图，今天呢，咱们继续深入聊聊哦，看看在Python中如何绘制更为经典和常用的饼图呢。好啦，咱们就开始吧！作为Python数据可视化的经典库，matplotlib库一直是Python青睐者的首选调用库，那在matp
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2023-07-31 09:56:08
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本文目录python绘图系列文章目录1、 安装和导入 Matplotlib2、 绘制简单的饼状图3、 绘制复杂的饼状图3.1 准备工作4 、绘制子图和设置坐标轴4.1 运行结果 饼状图是数据可视化中常见的一种类型，能够直观地表示各类别在总体中所占的比例。Matplotlib 是 Python 中常用的数据可视化库，提供了丰富的绘图工具和函数，包括绘制饼状图的方法。 本文将介绍如何使用 Matp
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2023-08-01 19:48:01
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三、菜鸟实战马上安排！1、创建 python 文件"""
Author: 菜鸟实战
实战场景: 如何绘制饼状图分析商品库存
"""
# 导入系统包
import platform
from flask import Flask, render_template
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import
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2024-08-29 17:32:12
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导出：选用pdfkit1.大小设置导出的大小可以用page-size也可以直接page-wight，page-height：Page sizes:
Thedefault page size of the rendered document is A4, but using this
--page-size optionthis can be changed to almost anything e
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2023-06-30 21:52:51
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内环饼图
原创
2022-11-18 00:01:03
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1、加载库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt 2、逐步添加参数，查看绘图效果def ax_set_title(s):
ax.set_title(label=f'No.{i+1}\n'+s, # 标题的文本内容
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2023-08-01 14:09:26
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