简介 饼图英文学名为Sector Graph, 有名Pie Graph。常用于统计学模块。2D饼图为圆形，手画时，常用圆规作图。 仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系
本文中介绍的是如何利用python-highcharts绘制各种饼图来满足不同的需求，主要包含：
前不久，阳哥在「Python数据之道」分享了读者投稿的文章，较为综合的介绍了可视化库 Highcharts ，这个一个 JavaScript 下的可视化工具，同时也有 Python 版本。前文链接如下：
图表以图的形式来显示数值数据系列，使人更容易理解大量数据以及不同数据系列之间的关系。
前不久，分享了读者投稿的文章，较为综合的介绍了可视化库 Highcharts ，这个一个 JavaScript 下的可视化工具，同时也有 Python 版本。
在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解，这次来看看Echarts最常用图表有哪些，和作用是什么?
安装 pip install pyecharts 直接使用该命令安装的版本为最新版本为1.5。语法与之前版本大不一样，因此本文仅针对1.5及之后版本说明。若想使用之前版本请使用命令pip install pyecharts == 0.1.5.19 注：建议在jupyter notebook中coding，方便debug。
本篇教程，内容十分丰富，虽然是单篇，大家务必多多练习，可以充当一周的学习内容，静下心来慢慢吸收。
一、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
类似于折线图，但是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形，条形图可以横置或纵置。
华夫饼图(Waffle Chart)，或称为直角饼图，可以直观的描绘百分比完成比例情况。与传统的饼图相比较，华夫饼图表达的百分比更清晰和准确，它的每一个格子代表 1%。
Matplotlib是Python的绘图库，其中的pyplot包封装了很多画图的函数。
1．plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例:
随着科技的发展，我们生活中生产的数据日益增加，数据可视化变得至关重要！通过大数据的可视化，使我们更能读懂其中的奥秘！
交互式绘图的意思就是可以使用鼠标对图形进行操作，具体的实现看待会的演示，首先了解几个会用到的函数：ginput、gtext和zoom，其中ginput只能用于二维图形绘制，另外两个还适用于三维图形绘制。
基本形状的绘制，我们可以从图形类提供的方法中找到解决方案，比如三角形即画三条相互连接的直线，心形则依次画几个半圆形组合，关键问题是找准其中的连接点位置，常见图形都可以通过基本方法调用画出。但是一些数学曲线的处理就较为繁琐，不是标准的形状组成，需要两点一线逐一绘制，这里我们以一些常用曲线及图表为例。
图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力，假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万，这个数据本身并不能说明什么问题，但是当你加上4月份60万，5月份的成交金额70万等多个月的数据，通过折线图的方式呈现，可以判断出成交金额是上升趋势，再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充（图1-1），可能推断出是因为换季所带来得销量增长，店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。
绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。
导读：绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。
在地图上添加覆盖物有两种方式，一是在canvas画布上渲染，比如JSAPI GL绘制MultiMarker/MultiPolygon等矢量图形覆盖物就是通过编写对应图形的数据解析及渲染程序，直接绘制在底图上层。这样的渲染方式下视角变换时图形也可以实现3D形变。另一种方式是通过CSS布局将其他DOM元素叠加到地图容器之上，这种方式下视角变换时DOM元素需重新计算布局，比如JSAPI v2的Marker/Polygon等覆盖物，以及JSAPI GL的InfoWindow信息窗，这些都属于DOM覆盖物。
饼图前面我们刚刚讲过，不少同学拿到代码以后跃跃欲试，都能顺利绘制出来。不过，有些爱动脑的同学会问，饼图二维的我能够做出来，那三维的该怎么画？ 经常在一些高级图形中看到三维饼图，自己也想做一下，这样可视化的档次感觉瞬间就高级了。
R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写，功能非常强大，主要由 graphics 包和 grDevices 包组成，它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数，一类是高水平作图函数，另一类是低水平作图函数。
上次在写可视化数据大屏电子看板项目的时候，为了逐步移除对QChart的依赖（主要是因为QChart真的太垃圾了，是所有Qt的模块中源码最烂的一个，看过源码的人没有一个不吐槽，不仅不支持10W级别的数据量曲线展示，居然一个饼图控件，文字部分的展示还用QLabel来显示的，这么低效率的方式都有），起初曲线图和柱状图等都用QCustomPlot替代了，就剩一个饼图需要自己用无敌的QPainter来绘制了，绘制对应的背景区域难度不大，稍微会用QPainter的人都可以实现，用的就是drawPie绘制即可，关键是如何在自己所在的区域绘制对应的文字和百分比，这个需要找到对应区域，然后找到合理的位置摆放文字，这个可能就需要用到一点数学知识了，从圆中心开始，给定对应的角度，对应的偏离值，计算偏离值对应的中心点坐标，此坐标作为绘制文字区域的中心，然后四周扩散一定的距离即可。
之前我们介绍了使用matplotlib绘制柱状图等图像，这篇文章我们将介绍使用matplotlib绘制饼状图，并且我们将介绍使用matplotlib绘制不同类型的饼图，下面我们直接开始绘制。
R 语言具有强大的绘图功能，可以满足科研绘图的需求，越来越多的文章中采用 R 语言来进行绘图。按照绘图方式，R 语言可以分为四大绘图系统，分别是：1、R 基础绘图系统，2、Grid 绘图系统，3、lattice 绘图，4、ggplot2 绘图。除此之外，R 还有非常多的扩展包，几乎可以完成任何形式的绘图要求，无论是 2D 绘图还是 3D 绘图。最新的 shinny 包，还可以绘制交互式的绘图操作。
Pyecharts有一个非常强大的功能，就是能够将多个图形同时放在一个HTML页面中。这种方式和其他库的绘制多个子图的方式的区别在于：Pyecharts中能够自定义位置和图形大小。
饼图 (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可以快速绘制饼图，matplotlib是python里的绘图库，尤其是在数据分析中尤为重用。
饼图是用于显示分类数据比例的典型图表，我们用圆形图形代表整个样本集，把它分为多个切片并显示对应数据与总数相比的比例贡献。饼图在数据可视化中经常使用，因为它直观且结果容易理解。
绘图是数据分析工作中的重要一环，是进行探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一，它是一个跨平台库，用于根据数组中的数据制作2D图，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。
SURPLUS：联邦财政预算的盈余（正向）或亏损（负向），按当年国民生产总值的百分比计算。
自定义环形图控件类似于自定义饼状图控件，也是提供一个饼图区域展示占比，其实核心都是根据自动计算到的百分比绘制饼图区域。当前环形图控件模仿的是echart中的环形图控件，提供双层环形图，有一层外圈的环形图，还有一层里边的饼状图，相当于一个控件就可以表示两种类型的占比，这样涵盖的信息量更大，而且提供了鼠标移上去自动突出显示的功能，下面的图例也跟着加粗高亮显示，非常直观，类似的控件在很多web项目中大量运用。
对于从网页上爬取下来的数据很多很杂乱，我们需要进行数据可视化，pandas除了数据处理还可以进行数据可视化展示，这里我们简单说明一下pandas绘制常见图形的一些API：由于现在针对数据可视化有很多库，matplotlib、seaborn、pyecharts等等，使用pandas绘图其实并不多，这里做一个简单展示。
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
Graphs是将数据展示为图像，以视觉化形式展示，Graphs的配置保存在主机和模板中。
导读：前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍，本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
我们常常迷失在数据中，纷繁复杂的数据让我们无所适从。可视化作为解决这问题的有效手段，通过视觉的方式让数字易于理解。 数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式，数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。 本文梳理了可视化相
Matplotlib是一个基于Python的绘图库，它提供了丰富的绘图工具和函数，可以用于生成高质量的、美观的数据可视化图形。作为Python数据分析领域最常用的绘图库之一，Matplotlib广泛应用于数据分析、科学研究、工程可视化等领域。本文将详细介绍Matplotlib库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
> plot(t1$age,t1$circumference,xlab="Age(days)",ylab="circumference (mm)",main="orange tree 1growth")
饼图是一个分为多个扇区的圆，每个扇区代表整体的一部分。它通常用于显示百分比，其中扇区之和等于 100%。
统计图是辅助作者和读者沟通的有效工具，可以很好的展现数据特征，快捷地将数据内涵呈现出来，同时还可以让内容看起来更加美观易读。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。
你可以使用matplotlib.path模块，在maplotlib中添加任意路径：
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一般我们做数据挖掘或者是数据分析，再或者是大数据开发提取数据库里面的数据时候，难免只能拿着表格数据左看右看，内心总是希望能够根据自己所想立马生成一张数据可视化的图表来更直观的呈现数据。而当我们想要进行数据可视化的时候，往往需要调用很多的库与函数，还需要数据转换以及大量的代码处理编写。这都是十分繁琐的工作，确实只为了数据可视化我们不需要实现数据可视化的工程编程，这都是数据分析师以及拥有专业的报表工具来做的事情，日常分析的话我们根据自己的需求直接进行快速出图即可，而Pandas正好就带有这个功能，当然还是依赖matplotlib库的，只不过将代码压缩更容易实现。下面就让我们来了解一下如何快速出图。
subplot（m，n，p），其中，m和n指定将图形窗口分成mxn个绘图区，p指定当前活动区。
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。
在Gartner的报告中，常看到如下图的清爽圆角矩阵图。 我很喜欢这种清爽的图表风格，其特点有：干净清爽的颜色，优雅的圆角绘图区，个性的XY坐标轴。今天手痒地仿制了一下。 作图思路：
在上一次的推文中，我们已经介绍了很多应用广泛的图形。它们主要用于展示单类别型或连续型变量的分布情况。这一次，我们来讨论一下怎么利用图形展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)。展示变量关系的图形有很多，我们今天就主要介绍几种。
Matplotlib：它在使用时灵活，可以定制化绘图，但是时间上的花费也比较多。为了提高画图效率，包Seaborn基于Matplotlib底层开发，使用更少的代码，将常用的可视化绘图过程进行封装，有时只需要一行代码便可以画出我们想要的图形，省时省力；此外seaborn还提供更为丰富的图像以及3D图形供我们使用。掌握两个库的使用可以满足我们在不同情况下的需求。
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章，尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具，如tableau、Power BI、Microsoft Excel
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