importmatplotlib.pyplotasplt# 数据sizes=[30,25,20,15,10]labels=['A','B','C','D','E']# 创建饼图plt.pie(sizes,labels=labels)plt.title('How2matplotlib.com Basic Pie Chart')plt.axis('equal')# 确保饼图是圆的plt.show() Pyt
'#ff99cc']plt.pie(sizes,colors=colors,autopct='%1.1f%%',startangle=90)plt.title('How2matplotlib.com Pie Chart with Legend')plt.axis('equal')plt.legend(labels,title="Categories",loc="center left",bbox_to_anchor
Add a shadow to the pie chart by setting the shadows parameter to True:Example Add a shadow: import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npy = np.array([35, 25, 25, 15])mylabels = ["Apples", "Bananas", "Cherries", "Dates"] myexplode = [0.2, 0, 0, 0]plt.pie(y, labels...
plt.legend(loc='upper right', fontsize='small', title='Trigonometric Functions', frameon=True, shadow=True, ncol=1) # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 4、饼图(Pie Chart) 饼图(Pie Chart)是一种常用的图表类型,用于显示数据的相对比例。每个扇区的大小表示该类别的...
3.5 重新设置图例(legend)3.6 将某些类别突出显示 前言 matplotlib, 官方提供的饼图Demo,功能比较比较简单,在实际应用过程中,往往会有许多个性化的绘制需求,在这里跟大家一起了解下饼图(pie chart)的一些特色的功能的实现。 from matplotlib import font_manager as fm import matplotlib as mpl import pandas as pd...
3.5 重新设置图例(legend) 3.6 将某些类别突出显示 前言 matplotlib, 官方提供的饼图Demo,功能比较比较简单,在实际应用过程中,往往会有许多个性化的绘制需求,在这里跟大家一起了解下饼图(pie chart)的一些特色的功能的实现。 from matplotlib import font_manager as fm ...
plt.legend(loc='upper right', fontsize='small', title='Trigonometric Functions', frameon=True, shadow=True, ncol=1) # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 4、饼图(Pie Chart) 饼图(Pie Chart)是一种常用的图表类型,用于显示数据的相对比例。每个扇区的大小表示该类别的...
3.5重新设置图例(legend) 3.6将某些类别突出显示 前言 matplotlib, 官方提供的饼图Demo,功能比较比较简单,在实际应用过程中,往往会有许多个性化的绘制需求,在这里跟大家一起了解下饼图(pie chart)的一些特色的功能的实现。 frommatplotlibimportfont_managerasfmimportmatplotlibasmplimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmat...
plt.title('Pie Chart of Categories') plt.legend() 可以使用title函数添加标题,并使用legend函数添加图例。 显示图形: 代码语言:txt 复制 plt.show() 最后,使用show函数显示饼图。 这样就可以使用matplotlib中的分类数据创建饼图了。 饼图适用于展示分类数据的占比关系,常见的应用场景包括展示销售额的按产品类别...
下面的示例中,我们将绘制一个包含多个数据系列的折线图。首先,确保已经安装了Matplotlib库。..., markersize=10, label='Outliers')] ax.legend(handles=legend_elements, loc='upper right') # 自定义X轴标签位置...可以...