Python数据处理与可视化：从列表到饼状图

在数据分析领域，Python以其简洁的语法和强大的库支持，成为了许多数据科学家的首选工具。本文将介绍如何使用Python处理数据，并将其保存在列表中，最后通过可视化工具将数据以饼状图的形式展现出来。

Python数据处理基础

首先，我们需要了解Python中的基本数据处理方式。在Python中，列表（list）是一种非常灵活的数据结构，可以存储任何类型的数据。我们可以使用列表来保存处理后的数据。

示例代码

假设我们有一个包含学生成绩的数据集，我们想要计算每个分数段的学生人数，并将结果保存在列表中。

# 假设这是我们的学生成绩数据
scores = [85, 90, 78, 95, 88, 72, 84, 91, 67, 82]

# 定义分数段
grade_boundaries = [60, 70, 80, 90, 100]
grade_labels = ["Below 70", "70-79", "80-89", "90-100"]

# 初始化计数列表
grade_counts = [0] * (len(grade_labels) - 1)

# 计算每个分数段的学生人数
for score in scores:
    for i in range(len(grade_labels) - 1):
        if grade_boundaries[i] <= score < grade_boundaries[i + 1]:
            grade_counts[i] += 1
            break

# 打印结果
print(grade_counts)

数据可视化：饼状图

数据可视化是数据分析中的重要环节，它可以帮助我们更直观地理解数据。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制饼状图。

安装matplotlib

在使用matplotlib之前，我们需要先安装这个库。可以通过以下命令安装：

pip install matplotlib

绘制饼状图

接下来，我们将使用matplotlib库中的pie函数来绘制饼状图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 使用之前计算的grade_counts数据
labels = grade_labels[:-1]  # 去掉最后一个标签，因为我们没有对应的数据
sizes = grade_counts
colors = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue']

# 绘制饼状图
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')  # 确保饼状图是圆形的

# 显示图表
plt.show()

饼状图的Mermaid表示

除了使用matplotlib绘制饼状图，我们还可以使用mermaid语法来表示饼状图。以下是一个使用mermaid表示的饼状图示例。

pie
    "Below 70" : 1
    "70-79" : 3
    "80-89" : 4
    "90-100" : 2

结语

通过本文的介绍，我们学习了如何使用Python处理数据并保存在列表中，以及如何使用matplotlib库和mermaid语法来绘制饼状图。Python的数据处理能力和可视化工具为我们提供了强大的数据分析支持。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用Python在数据分析领域的应用。

记住，数据分析是一个不断学习和实践的过程，不断尝试新的工具和技术，将使你在数据分析的道路上越走越远。