相信很多人在第一眼看到下面这些图时，都会被其牛逼的视觉效果所吸引，这篇文章就教大家怎么用Python画出这种图。 前期准备上面的这种图叫做词云图，主要用途是将文本数据中出现频率较高的关键词以可视化的形式展现出来，使人一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。词云图中，词的大小代表了其词频，越大的字代表其出现频率更高。那生成一张词云图的主要步骤有哪些？过程中又需要用到哪些Python库呢？首
# Python怎么画出好看的饼图
饼图是一种常用的数据可视化方法，它可以直观地展示数据的比例关系。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`matplotlib`库画出好看的饼图，包括设置颜色、标签、字体等。
## 安装`matplotlib`库
在开始之前，我们需要先安装`matplotlib`库。可以使用以下命令在命令行中进行安装：
``
原创
2023-08-28 11:29:44
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目前，2D & 3D饼状图在数据处理中很常见，往往给人呈现很直观的感觉。今天与大家分享一下，如何利用Origin绘制2D &3D饼状图？首先导入数据： 012D饼状图绘制2D饼状图：①选中全部数据；②点击Plot；③点击Pie图标的▼；④选择2D B&W Pie Chart。 效果图：默认为黑白条纹饼状图 02
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2024-04-26 15:56:59
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酷炫！可视化神器Plotly玩转饼图Plotly绘图最大的特点就是代码量少、图形颜色好看而且动态可视化，以后会连载Plotly绘图系列。导入库本文中使用的环境：Python3.7.5jupyter notebookplotly4.11.0plotly-express0.4.1import pandas as pd
import numpy as np
import plotly_express a
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2023-08-30 19:48:12
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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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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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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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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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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
53阅读
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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内环饼图
原创
2022-11-18 00:01:03
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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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随着微信的普及，越来越多的人开始使用微信。微信渐渐从一款单纯的社交软件转变成了一个生活方式，人们的日常沟通需要微信，工作交流也需要微信。微信里的每一个好友，都代表着人们在社会里扮演的不同角色。 今天这篇文章会基于Python对微信好友进行数据分析，这里选择的维度主要有：性别、头像、签名、位置，主要采用图表和词云两种形式来呈现结果，其中，对文本类信息会采用词频
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2024-08-29 20:23:52
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Matplotlib 饼图我们可以使用 pyplot 中的 pie() 方法来绘制饼图。pie() 方法语法格式如下：matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0
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2022-03-18 14:20:00
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文章目录基本介绍pyecharts介绍入门绘制柱状图折线图饼状图词云图总体配置 基本介绍pyecharts是一个基于百度开发的echarts的一个第三方库，它绘制的图像功能更强大。交互性比较强，在用作展示等方面是一个值得使用的第三方库。在了解这个第三方库之前我们了解一下Echarts.ECharts是一个免费的、功能强大的、可视化的一个库。它可以非常简单的往软件产品中添加直观的、动态的和高度可定
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2024-08-09 10:35:55
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