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Python绘制

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...美化 大小 设置pie()函数的radius(半径)参数,可以改变大小。其默认值为1。

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Python matplotlib绘制

对扇形进行分离展示后,将shadow参数设置为True,给添加阴影,使更立体,切分的效果会更好。...在对进行分离后,的布局会发生变化,为了控制占用的区域是一个正方形,且避免变成椭圆形,使用axis('equal')函数,传入'equal'参数。...,在绘制出后,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。...radius参数默认为1,如果第一张的radius参数是1,设置白色的radius参数小于1,得到的白色就会小于第一张。...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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的两个变体——双

今天给大家讲解图表中的两个变体——双 的两个变体 ▽ 一 双 通常如果一个数据系列要做对比 数据量较少并且数据之间差异不大的话还好 但是有适合数据量不但很多 大小差异还特别大的时候...做成的话哪些太小的数据基本无法辨识 如下图所示 ?...数据1%、3%所代表的比例已经很难辨认了 那么通常如果可以把较小的数据单独分割出来再做一个的话 数据显示效果就会好很多 比如像这样 ? 怎么做呢 先选中所有源数据区域 插入——复合 ?...除此之外还有可以调整的扇区间距分离程度 更改两个之间的间距 自定义第二的大小 二 双 当然,也可以把第二个图表做成柱形 ? 默认仍然是只把最小的两个值单独拆开做成了柱形 ?...至于这两种形式的分割法的使用场景 没有固定的说法看具体情况 如果是想要展示不同数据占总体百分比 那么双比较合适 如果仅仅是比较数据点之间的大小 还是比较清晰的

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基于Python绘制美观动态圆环

注:PyEcharts分为 v0.5.x 和 v1.x 两个大版本,v0.5.x 和 v1.x 间不兼容,v0.5.x是基于Python2.7+、3.4+版本开发的,而v1.x是一个全新的版本,它是基于...Python3.6+版本开发的,另外经PyEcharts开发团队决定,0.5.x 版本将不再进行维护。...绘制的效果是这样的: ? 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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细分

今天跟大家分享的是一种叫做细分的图表制作技巧! 它所用到的技巧很简单,表达的数据也不很复杂,就是三层数据结构,每一层都是上一层的细分数据。...它的数据结构也如它呈现的效果一样,需要三层数据:(每一层之间都是层层细分的关系) 为了使作图便于修整,我们将数据重新整理如下: data1数据重复了一列,将作为辅助列用于添加标签: 将作图数据全部选中,插入圆环:...将最内层的data3数据序列图表类型更改为。...选中最内侧的 data3数据系列,更改为,并将扇区分离成都调整为40%。 选中每一个扇区,手动拖动至中心位置。 将四个数据序列轮廓色设置为白色,磅数0.25。并为三大扇区分别填色。...相关阅读: 树状(Tree Map) 旭日

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复合

▽ 其实这种复合在数据表达与展示上与传统相差无几,只是形式比较新颖,能够对局部数据突出展示,所以视觉传达效率比较高。...以下是小魔方通过参考多个渠道的信息,总结的复合制作一般方法步骤: ▽▼▽ ►首先整理作图原数据; ►利用占比数据做传统的: ►将占比数据再添加一次: ►此时图中已经加入了两个同样的数据序列,...只是因为两个数据序列一样的,所以其中一个被遮挡了无法被观察到; ►选中图右键单击——更改图表类型: ►在弹出菜单中,选择数据系列2,勾选次坐标轴复选框: ►此时仍然是无法观察到有任何变化; ►选中数据系列...2,将其扇区分列程度设置为100% ►此时我们可以看到位于次坐标轴(底层)的扇区已经变得非常分散。

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利用grafana让mysql数据生成Pie Chart

上次博文我们说到将mysql数据通过grafana框架展示出了折线图和柱状,这次我们想要生成。 由于grafana框架没有内置的插件,所以我们需要手动安装这个插件。...step1 首先我们访问grafana官网https://grafana.com/ 在插件列表中找到的插件,点开插件详情。...或者直接访问插件地址: https://grafana.com/grafana/plugins/grafana-piechart-panel 阅读下方的提示,在选项卡Installation选项卡下面讲解了安装使用方法...也就是说,我们想通过来展示收入和支出各自所占的比例。...便会出现,如下所示: ? 最后别忘了保存退出。 可以去官网看看有什么好玩的插件。 Download as PDF

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创意的制作技巧——图标填充

创意 ▽ 觉得默认的不够炫酷、不够养眼,木有逼格 没关系,今天就交给大家一种创意的制作技巧 图标填充 首先你需要下载两个代表男性、女性的图标素材 百度一下一大堆,最好是PNG格式的...然后把图表导入到PPT中 然后利用数据做出来一个 调整到和合适大小并复制一个不要更改大小 其中一个填充两个扇区填充纯色 (按照喜好自己定义) 另外一个需要用图标填充 在代表女性的扇区中填充女性图标...然后对着女性的扇区点击两次 选中扇块之后单击右键 选择填充——图片或纹理填充——插入图片来自剪切板 勾选将图片平铺为纹理 并调整透明度为70%(如果不合适可以为微调) 用同样的方法完成男性扇区的填充 完成之后,将填充图标的至于页面表层...然后同时选中两个 选择对齐工具栏中的左右居中、上下居中 如果仍然有局部没有对齐的话 摁住Alt键然后用鼠标拖动微调 直到完全对齐位置 然后插入两个文本框 分别填充各自代表所代表扇区的颜色

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Python+matplotlib绘制多门课程学生成绩分布

封面图片:《Python程序设计实验指导书》,董付国,清华大学出版社 ================= 比较适合展示一个总体中各个类别所占的比例,例如商场年度营业额中各类商品、不同员工的占比...扩展库matplotlib.pyplot中的pie()函数可以用来绘制,语法如下: pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct...shadow True/False,用来设置是否显示阴影 startangle 设置第一个扇形的起始角度,相对于x轴并沿逆时针方向计算 radius 用来设置的半径,默认为1 counterclock...True/False,用来设置状图中每个扇形的绘制方向 center (x,y)形式的元组,用来设置的圆心位置 frame True/False,用来设置是否显示边框 例 已知某班级的数据结构...、线性代数、英语和Python课程考试成绩,要求绘制显示每门课的成绩中优(85分以上)、及格(60-84分)、不及格(60分以下)的占比。

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ECharts 颜色设置教程 - 4 种方式设置颜色

[echart] 本文首发:《ECharts 颜色设置教程 - 4 种方式设置颜色》 Vue ECharts 状图中的每个扇形颜色其实都可以自定义或者随机显示颜色。...本文讲解 4 种配置修改 ECharts 颜色的方法。...] } ] }; 扩展阅读:《7 种最棒的 Vue Loading 加载动画组件测评与推荐 - 穷尽市面上所有加载动画效果(Vue loader)类型》 使用「卡拉云」直接生成...本文介绍了如何解决在 Vue 中 ECharts 指定或随机颜色的解决方案,虽然开源库已经帮我们解决了大部分造轮子的事,但总有些细枝末节的问题需要我们自己手动解决。...那么有没有一种完全不用会前端,一行代码也不用写的方法,生成图表呢?这里推荐你使用卡拉云,卡拉云内置多种样式的图表,仅需鼠标拖拽即可生成,完全不用懂任何前端。

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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。...其他参数:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.pie.html#matplotlib.pyplot.pie 返回值: patches:图上每个分块的对象...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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