value_counts()输出的饼图，使用字典将文本映射到数值标签 - 腾讯云开发者社区

5的学校，按照学校、性别分组，对学生人数进行sum累加求得各性别人数，将最终结果通过饼图展示（即展示前5所学校中每所学校男生女生的人数，需要在一张画布上展示5个图形，学校名作为每个图形的标题）。...set_global_opts() 可以对我们所绘制的柱状图的属性进行一些设置，像是柱状图的名称、标签、颜色等属性都可以在这里进行设置。更多内容可以参考【Pyecharts 柱状图的绘制】。...这里使用 matplotlib 来饼图，是因为 matplotlib 绘制饼图更简单，在一个画布中绘制五个图形的方式更加方便。...，这里我们使用 matplotlib 的 pie 来作饼图，并使用 subplot 函数讲我们的画布分成 5 份来分别做出 5 个饼图： # 创建画布 plt.figure(figsize=(20, 8...pyecharts map 图作频率热力地图，使用 add 方法使用我们的数据进行画图，并使用 JsCode 方法把地图中各个省份的标签变成省份+数字的形式，注意 VisualMapOpts()

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利用Python分析快手APP全国大学生用户数据（2022 年初赛第四题）

，按照学校、性别分组，对学生人数进行sum累加求得各性别人数，将最终结果通过饼图展示（即展示前5所学校中每所学校男生女生的人数，需要在一张画布上展示5个图形，学校名作为每个图形的标题）。...① 相关知识点讲解Ⅰ、matplotlib 相关使用这里主要讲一下 matplotlib 画布的分割问题，以及饼图的绘制问题。...这里使用 matplotlib 来饼图，是因为 matplotlib 绘制饼图更简单，在一个画布中绘制五个图形的方式更加方便。...，这里我们使用 matplotlib 的 pie 来作饼图，并使用 subplot 函数讲我们的画布分成 5 份来分别做出 5 个饼图：# 创建画布plt.figure(figsize=(20, 8),...pyecharts map 图作频率热力地图，使用 add 方法使用我们的数据进行画图，并使用 JsCode 方法把地图中各个省份的标签变成省份+数字的形式，注意 VisualMapOpts()

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数据可视化：认识Matplotlib

轴标签 plt.xlabel("x轴") #设置y轴标签 plt.ylabel("y轴") #绘制折线图 plt.plot(x, y) #将折线图显示 plt.show() 代码运行结果会生成y=2x的坐标图...如果需要更多颜色，也支持使用16进制的RGB色彩模式。...： x:饼图百分比数据 labels：设置饼图中各个部分的标签 autopct：设置百分比信息的字符串格式化方式，默认值为None,不显示百分比 shadow：设置饼图的阴影，使得看上去有立体感，默认值为...False startangle：设置饼图中第一个部分的起始角度 radius：设置饼图的半径，数值越大，饼图越大 counterclock：设置饼图的方向，默认为True，表示逆时针方向，值为False...但是调色盘会有10个颜色，上图例子中有11个部分，这样造成了首位颜色一样，不好区分，所以设置自定义11个颜色的调色盘 explode：设置突出显示饼图中的指定部分，参数值需要与x的个数一致

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Python二手房价格预测（二）——数据处理及数据可视化

，有673条样本为“未知年建”，因此这部分数据需要进一步处理，我们使用小区简介中的小区建造年份进行填补。...，因此我们直接将这部分转化为数值的比例，用户/梯 # 定义转化函数 def ratioTH(df, flag): CN_NUM = {'十': 10, '一': 1, '二': 2, '三':...plt.figure(figsize=(12,10)) plt.title("沈阳市二手房所在楼层饼状图") louceng2 = data['所在楼层'].value_counts() plt.pie...设置百分比标签与圆心的距离 labeldistance = 1.1, # 设置教育水平标签与圆心的距离 startangle = 180, # 设置饼图的初始角度...textprops = {'fontsize':12, 'color':'black'}, # 设置文本标签的属性值 ) plt.show() 17、沈阳市各区域二手房单位价格折线图

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matplotlib绘制常见统计图形(一)

分裂式饼图饼图是用来展示比例分布特征的图形，主要使用pie()函数来实现。 ? 使用的参数含义如下表所示： ? 非分裂式饼图与分列式饼图相比，只需去掉explode参数即可使饼片不分裂。...下面代码同时指定了pctdistance和labeldistance控制百分比和文本标签显示的位置，它们的数值是相对于半径而言的。 ?...环形饼图环形饼图的实现主要是通过控制wedgeprops参数来实现，它是指组成扇形的饼片对象，可以传入字典参数设置宽度，实现环形效果。如下面代码所示： ?...实际上，pie()函数是有返回值的，分别是饼片列表，文字标签列表，数值标签列表。有了这些返回值，就可以对它的格式进行设置了。 ? 比起前面的图，增加了图例，更改了显示数值的大小和粗细。...图例设置时，指定了图例元素和文字标签，用bbox_to_anchor将图例显示在饼图之外，四个参数的前两个是图例的起始坐标，后两个是宽度和高度，由于loc设置为center left，意味着(0.91，

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Python绘制饼状图

[colors]：特定字符或数组，指定饼图的颜色，默认值None，为可选参数。 [autopct]：特定字符，指定饼图中数据标签的显示方式，默认值None，为可选参数。...[textprops]：字典，设置文本对象的字典参数，默认值None，为可选参数。 **kwargs：不定长关键字参数，用字典形式设置条形图的其它参数。...4 绘制指定离心偏移量饼状图以每年股票成交笔数总计值为数值，标准化换手率为离心偏移量绘制饼状图，具体语句如下： result = date.groupby(date.index.year).agg...5 绘制多重显示饼状图根据每年股票成交笔数总计值为数值、标准化换手率为颜色绘制饼图，具体语句如下： import matplotlib.cm as cm #导入库 result = date.groupby...plt.title('绘制每年股票成交笔数总计值为数值、标准化换手率为颜色的饼图') #设置标题sm = plt.cm.ScalarMappable(norm=plt.Normalize(vmin=result

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手摸手教你数据可视化！（附实例讲解）

直方图 yw = data1.loc[:,"学校":"语文"] #提取数据绘制直方图,直方图原理,每个需要被画图的标签对应一个数值 yw = yw.T yw ?...饼图 data2.head() ?...# ,colors=['r','g','b']) #设置饼图各个扇区的颜色 plt.title('第1小学各学科成绩占比',fontsize=12); #fontsize设定字体的大小...) #设置饼图各个扇区的颜色 plt.title('第2小学各学科成绩占比',fontsize=12) fig3 = pic2.add_subplot(2,2,3) #第二个字图 plt.pie(data2...) #设置饼图各个扇区的颜色 plt.title('第4小学各学科成绩占比',fontsize=12); ?

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绘制频率分布直方图的三种方法，总结的很用心！

# pandas.cut() 也同样是一个方便的方法，用来将数据进行强制的分箱 # 将一系列数值分成若干份 #cut()方法，参数bin指明切分区间，左开右闭区间。...Python实现histogram方法 #生成直方图 # count_elements() 返回了一个字典，字典里的键值对：所有数值出现的频率次数。...7）、hist_kws：以字典形式传递直方图的其他修饰属性，如填充色、边框色、宽度等。 8）、kde_kws：以字典形式传递核密度图的其他修饰属性，如线的颜色、线的类型等。...9）、rug_kws：以字典形式传递须图的其他修饰属性，如线的颜色、线的宽度等。 10）、fit_kws：以字典形式传递须图的其他修饰属性，如线的颜色、线的宽度等。...14）、axlabel：用于显示轴标签。 15）、label：指定图形图例，需要结合plt.legend()一起使用。 16）、ax：指定子图的位置。 Python新手成长之路案例集锦，长按关注：

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Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

要引入Seaborn库，使用的命令是: import seaborn as sns 使用Seaborn，我们可以绘制各种各样的图形，如: 分布曲线饼图和柱状图散点图配对图热力图在文章中，我们使用从...深色背景的分布图 2.饼图和柱状图饼图通常用于分析数字变量在不同类别之间如何变化。在我们使用的数据集中，我们将分析内容Rating栏中的前4个类别的执行情况。...Rating栏的条形图与饼图类似，我们也可以定制柱状图，使用不同的柱状图颜色、图表标题等。 3.散点图到目前为止，我们只处理数据集中的一个数字列，比如评级、评论或大小等。...4.配对图当我们想要查看超过3个不同数值变量之间的关系模式时，可以使用配对图。例如，假设我们想要了解一个公司的销售如何受到三个不同因素的影响，在这种情况下，配对图将非常有用。...使用Seaborn的配对图对于非对角视图，图像是两个数值变量之间的散点图对于对角线视图，它绘制一个柱状图，因为两个轴(x,y)是相同的。 5.热力图热图以二维形式表示数据。

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数据可视化之matplotlib绘制饼状图

数据可视化之matplotlib绘制饼状图常常为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。...将值改为False即可改为顺时针。 wedgeprops ：字典类型，可选参数，默认值：None。参数字典传递给wedge对象用来画一个饼图。...textprops ：设置标签（labels）和比例文字的格式；字典类型，可选参数，默认值为：None。传递给text对象的字典参数。 center ：浮点类型的列表，可选参数，默认值：(0,0)。...matplotlib绘制图片汉字不能正常显示问题将饼图变为长宽相等的饼图 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']...') plt.axis('equal') plt.show() 给饼图添加文本标题 plt.text(1,1,'by jgdabc') 饼图的各个参数应用举例 1：x，指定每一块饼图所占的比例

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十分钟掌握数据可视化基本操作（上）

上半篇我们主要使用matplotlib来进行柱状图、散点图、饼图折线图等的绘制，下半篇主要使用seaborn来进行箱线图、小提琴图、分簇散点图、热力图等的绘制。本文是上半篇。...柱状图将宝可梦按照血量的分布来做直方图的统计，可以看到血量40-80是出现频数最高的，宝可梦的血量频数以60-80为中心，向两边递减。 ?...15只宝可梦的特殊攻击和攻击数值一起绘制，并且将其各自的均值绘制成线。...（并且这两种宝可梦的种类相对较多），那么这些类型的宝可梦在各项能力数值方面是否存在一定的关系，我们通过散点图的方式来可视化火系与水系防御和攻击属性。...饼图按照宝可梦的类型一来做占比统计，因为种类数过多，这里采用将占比低的种类全部记作‘Others’,这里explode可以将某块分割出来。

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大数据应用导论 Chapter05 | 数据可视化

气泡图(bubble chart) 展示第三个连续型数值的特征，气泡大小反应特征的大小。 ? 饼图(pie chart) 饼图是条形图的变种，能很好展示各个分量占总体数的比例。...使用饼图时饼图的分类不宜过多。 ?...5、一界多图在一个输出界面中画多个图，构造不同的排版 ① x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 200) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(...4、饼图 #x为计数，y为标签 x = tips['day'].value_counts().tolist() y = tips['day'].value_counts().index.tolist()...2.2、作图 1、regplot 使用regplot对两个数值变量的关系进行视图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8)) sns.set(style="whitegrid

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用可视化探索数据特征的N种姿势

直方图探索分布直方图是数值数据分布的精确图形表示。直方图通过将可能的值分散到箱中，并显示落入每个箱中到对象数，显示属性值到分布。对于分类属性，每个值在一个箱中，如果值过多，则使用某种方法将值合并。...条形图探索大小条形图（bar chart），也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。...饼图探索比例饼图直接以图形的方式直观形象地显示各个组成部分所占比例。饼图类似于直方图，但通常用于具有相对较少的值的分类属性。...饼图使用圆但相对面积显示不同值对相对频率，而不是像直方图那样使用条形图对面积或高度。...因为直方图的长度及宽度很适合用来表现数量上的变化，所以较容易解读差异小的数值。分组数据字段（统计结果）映射到横轴的位置，频数字段（统计结果）映射到矩形的高度，分类数据可以设置颜色增强分类的区分度。

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传递数据背后的故事——图表设计

图表中文字部分通常为具体的数值和数值的含义解释。通过对这些文本进行合理排版，可以使用户快速理解图表，从而达到高效阅读的目的。 A....图2-20 水平柱形图当坐标轴标签过长时，垂直柱形图无法将所有坐标轴标签全部显示，有以下几种解决方案：可采用水平柱形图增加标签的显示空间。 ?...图2-23 饼图的标签使用引导线，在饼图周围合适位置显示引导线可以将切片与标签有效的关联，可以显示更多的字符数。引导线较多时，可以进行变形规整。...在数据产品中通常是活动数据，数值大小经常在变化，标签和引导线的位置不固定，排版上难以掌控。 ? 图2-24 使用引导线的饼图数值和标签分离显示标签字符数不受局限，但标签与饼图分离，需要对照阅读。...图2-25 数值和标签分离显示配合交互动作切换标签在环形圆饼空白处显示空白部分不受切片大小影响，标签和数值可一起显示。适用于强调当个切片数值。

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Python matplotlib数据可视化绘制柱形图、堆叠图、折线图、饼图和环图

绘制柱形图 (1) 将运动员年龄（Age）划分为三个年龄段：’17-26’，’27-36’，’37-47’，统计不同年龄段的人数，并用柱状图可视化。...绘制饼图 (1) 使用饼图查看运动员的惯用脚（Preffered_Foot）字段中不同惯用脚人数的占比。...explodes = [0, 0.2] color = ['red', '#00FF00'] # 绘制饼图 # x：统计数据 explode：是否突出显示 label：标签 color：自定义颜色...# autopct：设置百分比的格式,保留2位小数 shadow：有阴影看起来立体 # startangle：初始角度可使饼图旋转 labeldistance：标签离圆心的位置...', fontsize=15) plt.show() [4vxkw9qszm.png] (2) 按照运动员的技术等级（Skill_Moves），使用环图展示出运动员不同技术等级人数的占比。

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Pandas数据可视化

单变量可视化，包括条形图、折线图、直方图、饼图等数据使用葡萄酒评论数据集，来自葡萄酒爱好者杂志，包含10个字段，150929行，每一行代表一款葡萄酒加载数据条形图是最简单最常用的可视化图表在下面的案例中...，将所有的葡萄酒品牌按照产区分类，看看哪个产区的葡萄酒品种多：先将plot需要的参数打包成一个字典，然后在使用**解包（防止传进去的成为一个参数）上面的图表说明加利福尼亚生产的葡萄酒比其他省都多...，不适合展示数据倾斜的数据饼图饼图也是一种常见的可视化形式 reviews['province'].value_counts().head(10).plot.pie() 饼图的缺陷：饼图只适合展示少量分类在整体的占比...如果分类比较多，必然每个分类的面积会比较小，这个时候很难比较两个类别如果两个类别在饼图中彼此不相邻，很难进行比较可以使用柱状图图来替换饼图 Pandas 双变量可视化数据分析时，我们需要找到变量之间的相互关系...堆叠图（Stacked plots）展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是

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Python 的练手项目有哪些值得推荐?

Python基于共现提取《釜山行》人物关系针对《釜山行》剧本的文本，使用python编写代码分析文本中人物的共现关系，完成对《釜山行》文本的人物关系提取，并利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图...x = df_工作城市.value_counts().values#x是数值列表，pie图的比例根据数值占整体的比例而划分 label_list = []#label_list是构造的列表，装的是前8个城市的名称...() df_工作经验.value_counts().sum() 现在，可以进行下一步可视化了，还是做2张图：直方图和饼图。...，是位于子图1下面的饼状图 ax2_2 = fig2.add_subplot(2,1,2) #x是数值列表，pie图的比例根据数值占整体的比例而划分 x2 = df_工作经验.value_counts(...此处构造了列表xlist，值是筛选后的'最低学历'索引， xlist将用于画条形图时X轴坐标的标签文本（表示最低学历），Y轴相对应的是平均月薪。工作经验则用条形图和图例展示。

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用Python爬了微信好友，原来他们是这样的人...

、Female和Unkonw的数目，我们将这三个数值组装到一个列表中，即可使用matplotlib模块绘制出饼图来，其代码实现如下： def analyseSex(firends): sexs =...colors=colors, #饼图区域配色 labeldistance = 1.1, #标签距离圆点距离 autopct = '%3.1f%%', #饼图区域文本格式...其中，前者是分类汇总，我们使用饼图来呈现结果；后者是对文本进行分析，我们使用词云来呈现结果。...colors=colors, #饼图区域配色 labeldistance = 1.1, #标签距离圆点距离 autopct = '%3.1f%%', #饼图区域文本格式 shadow...= False, #饼图是否显示阴影 startangle = 90, #饼图起始角度 pctdistance = 0.6 #饼图区域文本距离圆点距离 ) plt.legend

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24个简单、好看的可视化图表用法介绍！数据分析小白必看

一、对比类 1、普通柱形图简介：普通柱形图使用垂直柱子显示类别之间的数值比较，其中柱状图的一个轴显示正在比较的类别，而另一个轴代表对应的刻度值特点：不适合对超过 10 个类别的数据进行比较，且分类标签过长时建议使用条形图...2、对比柱形图简介：对比柱形图使用正向和反向的柱子显示类别之间的数值比较。...特点：雷达图变量过多会降低图表的可阅读性，非常适合展示性能数据。 7、词云简介：词云是文本大数据可视化的重要方式，常用于将大量文本中的高频语句和词汇高亮展示，快速感知最突出的文字。...特点：不适合区分度不大的数据。 9、南丁格尔玫瑰图简介：南丁格尔玫瑰图的作用与柱形图类似，主要用于比较，数值大小映射到玫瑰图的半径。...4、多层饼图简介：多层饼图指的是具有多个层级，且层级之间具有包含关系的饼状图表。多层饼图适合展示具有父子关系的复杂树形结构数据，如地理区域数据、公司上下层级、季度月份时间层级等等。

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用Python爬了微信好友，原来他们是这样的人...

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大数据随记 —— 利用Python分析快手APP全国大学生用户数据（2022 年初赛第四题）

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