python绘制饼图函数 Python绘制饼状图

Matplotlib-绘制饼图

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本期小哥主要讲解饼图的绘制方法。在Matplotlib中使用 ax.pie() 函数绘制饼图。官方参考链接：

关键参数说明：

应用举例：

对于 labels 也可通过 legend 显示。

ax.pie() 函数的返回值有三个：

在进阶用法中，小哥结合Python的格式化输出和 ax.pie() 返回值，示范如何将每个扇区对应的数量标注到图中。

如何使用Python绘制饼图

我们在运用Python制作各种图形的时候，经常需要绘制饼图。那么如何用Python绘制饼图呢？下面我给大家分享演示一下。

工具/材料

Pycharm

首先我们需要在Excel文件中准备好饼图的数据，如下图所示

接下来我们打开Pycharm，新建Python文件，导入Python的pandas库，利用pandas将Excel数据加载到缓存中，如下图所示

然后我们在导入pyplot库，运用pyplot库的pie进行饼图的绘制，如下图所示

接着运行程序以后我们就可以看到一张如下图所示的饼图了，但是四周的名称和Excel中的还是不太一样，接下来修改四周的名称

我们在运用pandas库加载Excel数据文件的时候加上index_col属性即可，如下图所示

这次在运行程序我们就可以看到饼图四周的名称和Excel中的一样了，如下图所示

接着我们在运用pyplot中的title和ylable设置饼图的标题和Y坐标轴的名称，如下图所示

最后运行文件就可以看到下面这个信息比较齐全的饼图了，如下图所示，到这里用Python绘制饼图就结束了

Python 数据可视化：绘制箱线图、饼图和直方图

上一课介绍了柱形图和条形图，本课将介绍另外几种统计图表。

Box Plot 有多种翻译，盒须图、盒式图、盒状图或箱线图、箱形图等，不管什么名称，它的基本结构是这样的：

这种图是由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）于 1977 年发明的，它能显示出一组数据的上限、下限、中位数及上下四分位数。

为了更深入理解箱线图的含义，假设有这样一组数据：[1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，共有 8 个数字。

首先要计算箱线图中的“四分位数”，注意不是 4 个数：

对于已经排序的数据 [1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，下四分位数（Q1）的位置是数列中从小到大第 2.25 个数，当然是不存在这个数字的——如果是第 2 个或者第 3 个，则存在。但是，可以用下面的原则，计算出此位置的数值。

四分位数等于与该位置两侧的两个整数的加权平均数，此权重取决于相对两侧整数的距离远近，距离越近，权重越大，距离越远，权重越小，权数之和等于 1。

根据这个原则，可以分别计算本例中数列的 3 个四分位数。

在此计算基础上，还可以进一步计算四分位间距和上限、下限的数值。

先看一个简单示例，了解基本的流程。

输出结果：

这里绘制了两张箱线图，一张没有显示平均值，另外一张显示了平均值，所使用的方法就是 boxplot，其完整参数列表为：

参数很多，不要担心记忆问题，更别担心理解问题。首先很多参数都是可以“望文生义”的，再有，与以前所使用的其他方法（函数）的参数含义也大同小异。

输出结果：

所谓的“凹槽”，不是简单形状的改变，左右折线的上限区间表示了数据分布的置信区间，横线依然是上限和下限。