#Plotting a pie chart plt.figure(figsize=[9,7]) pstore['Content Rating'].value_counts().plot.pie() plt.show() 运行后得到结果如下: 9. 柱状图 观察上述代码输出的饼图中,我们无法正确推断类别Everyone 10+和类别Mature 17+这两个类别的比例谁大。当这两个类别的数值有些相似时,直接
首发于python全栈 切换模式写文章 登录/注册数分08-seaborn图表使用 寒山 教师资格证持证人 来自专栏 · python全栈 2 人赞同了该文章 作业 饼图案例 import matplotlib.pyplot as plt x= [0.25,0.25,0.25,0.1,0.15] y=['A','B','C','D','E'] plt.pie( x=x, labels=y, autopct='%1.1f...
#importing all the librariesimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns #Plotting a pie chart plt.figure(figsize=[9,7])pstore['Content Rating'].value_counts().plot.pie()plt.show() 上面代码的饼状图如下所示, 用于Rating的饼状图 从上面的饼图中,我们不能正确的推断...
palette_color=seaborn.color_palette('bright') # plotting data on chart plt.pie(data,labels=keys,colors=palette_color,autopct='%.0f%%') # displaying chart plt.show() 输出: 示例2: 现在让我们用不同的调色板绘制一个饼图并展开。 Python3实现 # importing libraries importmatplotlib.pyplotasplt imp...
折线图 (line chart) 显示随时间而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。在 Matplotlib 里的语法是: plt.plot() ax.plot() 饼状图 (pie chart) 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。 在饼状图中,每个扇区面积大小为其所表示的数量的比例。
6.饼图(Pie Chart) 饼图适合用来展示各部分占整体的比例,这在市场份额分析中尤其常见。通过饼图,在社交媒体使用调查中,我们能够直观地看到每个平台的用户比例。 7.热力图(Heatmap) 热力图能展示多维数据的分布和热点区域,非常适合呈现高维数据的相关性或频率。例如,在天气数据分析中,热力图可以直观地显示某地区一...
饼图(Pie Chart):用于显示数据的相对比例和占比。 直方图(Histogram):用于显示数据的分布情况。 箱线图(Box Plot):用于显示数据的分散情况和异常值。 热力图(Heatmap):用于显示数据的矩阵关系。 3D图形(3D Plots):包括3D散点图、3D曲面图等。 等高线图(Contour Plot):用于显示二维数据的等高线。
简介:Python中得可视化:使用Seaborn绘制常用图表 现在,让我们为Rating列中出现的类别绘制饼图。 #importingallthelibrariesimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#Plottingapiechartplt.figure(figsize=[9,7])pstore['Content Rating'].value_counts().plot.pie()plt.show() ...
6. 饼图(Pie Chart) 饼图用于展示各类别在总体中的比例。 python复制代码import matplotlib.pyplot as plt# 创建数据sizes = [15, 30, 45, 10]labels = ['Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs']colors = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue']explode = (0.1, 0, 0, 0) # 突出...
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。 1. 折线图(Line Chart) 折线图用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。 python复制代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 10, 100) ...