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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2023-12-27 10:48:49
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# 使用 Python 绘制饼状图，并忽略小于一定比例的数据
在数据可视化过程中，饼状图是一种常用的表示数据组成部分的图形。我们可以通过 Python 的 Matplotlib 库轻松实现这一目标。不过，当数据中的某些部分占比过小，可能会使得图形变得混乱，因而我们需要有选择性地忽略这些小比例的数据。本篇文章将指导你如何实现这种效果。
## 任务流程
首先，我们将展示整个任务的流程，便于更好地
python画饼图matplotlib
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2023-02-19 11:09:31
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在python的matplotlib画图函数中，饼状图的函数为piepie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
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2023-11-14 22:32:24
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（多图预警）有多少人在制作PPT时除了执着动画效果，同时还对图表有着不同的执念？其实图表一直让大家烦恼的重大原因之一就是：形式单一。图表作为数据结果详情的展示，常用的图表有：柱状图、条形图、饼图： 其中柱状图和条形还非常的相似，这样的图表虽然数据内容千千万，但展示形式却很单调，我相信大家为了让自己的图表变得有逼格也做了不少努力，比如：更换颜色，用颜色的来区分
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2024-05-23 20:08:38
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饼状图（pie chart）一般用于描述分类型数据的相对频数或百分数频数分布，呈现部分与总体的关系。
一、导入绘图数据
首先导入绘图所需的数据。import os
import pandas as pd
os.chdir(r'F:\\6.学习python') #设置成存放数据文件夹路径
date = pd.read_csv("数据.csv", encoding
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2023-08-14 13:00:50
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# 实现Python饼状图的步骤
## 1. 导入必要的库
在绘制饼状图之前，我们首先需要导入必要的库。在这个任务中，我们需要使用`matplotlib`库来实现饼状图的绘制。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
## 2. 准备数据
在绘制饼状图之前，我们需要准备好要展示的数据。饼状图通常用于显示不同类别之间的比例关系。在这个例子
原创
2023-11-24 13:24:07
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本文实例为大家分享了python使用matplotlib画饼状图的具体代码，供大家参考，具体内容如下代码与详细注释from matplotlib import pyplot as plt
#调节图形大小，宽，高
plt.figure(figsize=(6,9))
#定义饼状图的标签，标签是列表
labels = [u'第一部分',u'第二部分',u'第三部分']
#每个标签占多大，会自动去算百分比
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2023-06-15 10:05:43
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前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。饼状图能够清晰的反映出各项之间、各项和总和之间的占比关系，常见的饼状图主要有以下6种类型：1.基本饼状图这是饼状图最常见的类型，代码如下：'''
如有需要Python学习资料的小伙伴可以加群领取：1136201545
'''
#绘制高中同学现在职业占比饼状图
from pyecharts im
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2023-10-25 07:00:46
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import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#解决能显示中文plt.rcParams['font.s
原创
2021-07-09 11:48:36
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饼图样式：使用matplotlib.pyplot.pie绘制代码描述:import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
#定义饼状图的标签，标签是列表
timeData = pd.read_csv(r"doubledec.csv")
#绘制饼图
# plt.pie(timeData[ 'Time'])
#设置饼图的起始位置为startangle
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2023-07-10 09:44:00
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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http://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.
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2023-08-28 09:44:05
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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//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.pyplo
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2024-07-27 10:01:54
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大家都知道，Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖，也是Python最常用的标准可视化库，其功能非常强大，同时也非常复杂，想要搞明白并非易事。但自从Python进入3.0时代以后，pandas的使用变得更加普及，它的身影经常见于市场分析、爬虫、金融分析以及科学计算中。作为数据分析工具的集大成者，pandas作者曾说，pandas中的可视化功能比plt更加简便和功能强大。实际上，
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2024-08-06 11:58:00
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数据概览：在开始绘图之前，让我们先看一下我们将要可视化的数据：中药材消费者画像数据年龄占比（%）20岁以下2.220-30岁27.931-40岁56.241-50岁10.951岁以上2.8可视化实现： 在这个案例中，我们有五个年龄组别，以及每个年龄组别所占的百分比。这些数据存储在一个列表中，即age_data。接下来，我们将使用pyecharts库来绘制饼形图。# 导入pyecharts
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2024-06-19 09:28:49
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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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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
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文章目录一、直条图二、饼图三、折线图与走势图四、散点图五、雷达图六、组合图 一、直条图当图标的坐标轴刻度不合适时，可以进行修改。如纵轴值的范围，主/次刻度的单位、刻度线类型等。操作步骤如下图所示： 可以使用图片取代直方图中的直条，使得图表更加美观。操作步骤如下图所示： 插入图片后，图片比例失调，需要修正。 修正时，可以选择两种方法。 ①层叠，保持图片原有的比例 ②层叠并缩放，设定一张图片对应的纵
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2023-10-27 07:02:05
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在这篇博客【】中已经学习过如何绘制一个饼状图了，这里在其基础上进行拓展，先上最终效果： 这种效果在开源库中经常遇见，而正好有一个类似的效果出现在公司的项目中，不过公司的更加酷炫，所以先把这个研究清楚之后再来把公司的那个效果也记录一下，好了，话不多话，进入编码【注：完全是基于上次现有的实现代码去拓展滴】。添加触摸事件： /**
* 带百分比的饼图效果，实现思路:
* 1、最内测的扇
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2024-06-06 15:38:38
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# Java 优雅的计算饼状图
饼状图是数据可视化中的一种有效工具，它可以帮助我们快速理解数据的构成及各个部分之间的关系。在本篇文章中，我们将探讨如何使用 Java 来优雅地计算并绘制饼状图。通过生动的代码示例，我们将学习如何将数据转化为可视化效果，并展示其背后的逻辑。
## 理解饼状图
在开始编写代码之前，我们需要了解饼状图的基本概念。饼状图由多个扇形组成，每个扇形表示数据的一部分，其面积
