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基于Python绘制美观动态圆环

前言 本文采用PyEchartsv1.x版本进行绘制地图。...绘制效果是这样的: ? 没有安装PyEcharts的,先安装PyEcharts: ? 安装好PyEcharts之后,就可以将需要使用的模块进行导入: ? 先定义或导入数据: ?...然后将数据处理成PyEcharts所要求的格式: 接下来就可以绘制了: ? 那么圆环该怎么绘制呢?其实很简单只要在绘制的代码上加一行代码就行了 ? 绘制的圆环效果是这样的: ?...只要在add()中添加半径的设置:radius=[“50%”, “70%”] 数组的第一项是内半径,第二项是外半径,默认设置成百分比,这两个参数大家自己多设置下不同的比例大小就知道如何使用了。

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Android动态绘制的示例代码

更新 二、GitHub 代码地址,欢迎指正https://github.com/MNXP/XPPieChart 三、思路 1、空心(一个大圆中心绘制一个小圆) 2、根据数据算出所占的角度...3、根据动画获取当前绘制的角度 4、根据当前角度获取Paint使用的颜色 5、动态绘制即将绘制的 和 绘制已经绘制的部分(最重要) 四、实现 1、空心(一个大圆中心绘制一个小圆)初始化数据...X int pieCenterY = screenW / 3;//状图中心Y int pieRadius = screenW / 4;// 大圆半径 //整个rect...drawCakeByAnim(); } isFirst = false; } isDrawByAnim判断是否需要动画绘制 drawCake()为静态绘制 public void...solidWidth="5" app:duration="3000" app:isSolid="true" app:isDrawByAnim="true"/ 以上就是简单的实现动态绘制

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Python绘制

(也称为圆形图表)是一种类似于圆饼的图表。. 每个”切片”部分代表一个数据类别,所有切片构成一个整体,合计为100%,”切片”的大小是其在整体中的占比。...使用python可以快速绘制,matplotlib是python里的绘图库,尤其是在数据分析中尤为重用。...数据可视化之 数据可视化就是把数据用图形的方式来呈现,通过图形,就能清晰直观地表达数据信息。 认识 可以展示每个部分占整体的比重。...的构成 绘制基础 matplotlib库 matplotlib是python中非常强大的绘图库。 绘制,需要用到matplotlib库中的pyplot模块。...使用 from 库 import 模块名 形式导入: py from matplotlib import pyplot 绘制基础 使用pie()函数,并在括号中填写数据列表,就可绘制出一个基础的

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Python绘制

(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。...二、 1 绘图原理 Python中绘制需用matplotlib.pyplot中的pie函数,该函数的基本语法为: pie(x, [explode], [labels], [colors...autopct], [pctdistance], [labeldistance], [startangle], [radius], [textprops], **kwargs) 参数说明: x:数组,绘制数据...2 绘制 以每年股票成交笔数总计值绘制,具体语句如下: import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图包 plt.rcParams...#按年总计股票成交笔数plt.pie(result['成交笔数'], labels=result.index, autopct='%3.1f%%') #以时间为标签,总计成交笔数为数据绘制

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Python matplotlib绘制

继前面使用matplotlib绘制折线图、散点图、柱状和直方图,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制。...第一个参数传入用于绘制数据列表,其他参数都是关键字参数。labels参数用于设置每个扇形的标签,说明每个扇形的数据归属。...,在绘制后,再次调用pie()函数绘制一个更小的纯白即可,先后顺序不能相反。...在绘制纯白的时,传入只有一个数据的列表,一条数据会占满整个,占比100%,颜色设置为colors='w'。...此外不需要设置其他参数,白色不需要显示百分比,不需要显示标签等。 绘制完成小的白色,环形效果就实现了,还需要调整第一张的百分比的显示位置。

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【JavaScript】用echarts绘制

‍ 哈喽大家好,本次是JavaScript专栏echarts板块第一期 ⭐本期内容:用echarts绘制 系列专栏:JavaScript 一起学习,一起加油!...---- 文章目录 前言 效果 思路 准备一个dom 基于准备好的dom,初始化echarts实例 指定图表的配置项和数据(对象) HTML 总结 ---- 前言 echarts(Enterprise...我这里的数据是各个省份疫情未新增天数 (数据是上个月的某一天,不一定真实,仅供实现效果,杠就是你对) 在option中指定图表的配置项和数据 设置标题的内容,位置居中,距离上边距50px...设置鼠标移动到相应色块的效果和图例的位置 设置系列配置项,设置的类型、数据、标签等。 label为标签,用show显示标签,formatter为回调函数,返回标签显示的内容。...IE=edge" />

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ggraph带你绘制网络

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用igraph+scatterpie来绘制网络,下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用,添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢...layout_with_stress(g) # 将计算得到的节点布局坐标分别赋值给节点属性"x"和"y" V(g)$x <- xy[, 1] V(g)$y <- xy[, 2] # 使用ggraph函数绘制图形...(g, "manual", x = V(g)$x, y = V(g)$y) + # 添加边的可视化,使用geom_edge_link0函数 geom_edge_link0() + # 添加散点...manual", x = V(g_clu)$x, y = V(g_clu)$y) + # 添加边的可视化,使用geom_edge_link0函数 geom_edge_link0() + # 添加散点...,表示节点属性"A"、"B"和"C"的比例,填充颜色为白色,比例尺度为3 geom_scatterpie(cols = c("A", "B", "C"), data = as_data_frame

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Python数据分析入门(十七):绘制

是一个划分为几个扇形的圆形统计图表,用于描述量、频率或百分比之间的相对关系的。在matplotlib中,可以通过plt.pie来实现,其中的参数如下: x:的比例序列。...labels:图上每个分块的名称文字。 explode:设置某几个分块是否要分离。 autopct:设置比例文字的展示方式。比如保留几个小数等。 shadow:是否显示阴影。...假如现在我们有一组数据,用来记录各个操作系统的市场份额的。...那么用状图表示如下: oses = { 'windows7':60.86, 'windows10': 18.46, 'windows8': 3.61, 'windows xp': 10.3, 'mac...fontproperties=font) text.set_fontsize(10) for text in autotexts: text.set_color("white") 效果如下

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数据可视化之matplotlib绘制

数据可视化之matplotlib绘制 常常为Python的数据可视化而痴迷,将数据进行可视化只需要掌握相关库的方法使用即可。流水线式的库式调用实现正是显示python强大的库的功能。...我们可以绘制各种各样的数据图样式,对于数据的反应更加直观而准确。...❤️ 下面我们来对绘制的方法进行简单的展示 我们来看代码 所要用到的函数或参数说明 pie 函数格式说明 pie 函数格式 def pie(x, explode=None, labels=None...plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=150) plt.title('数据可视化...') plt.show() 我们来看实现测试结果 短短的几行代码就实现了这样的绘制

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