Учебник по Python

ДОМАШНЯЯ СТРАНИЦА ПИТОН Введение в Python Python для начала Синтаксис Python Комментарии Python Переменные Python Типы данных Python Числа Python Кастинг Python Строки Python Логические значения Python Операторы Python Списки Python Кортежи Python Наборы Python Словари Python Python, если...иначе Циклы Python в то время как Python для циклов Функции Python Python лямбда Массивы Python Классы/объекты Python Наследование Питона Итераторы Python Объем Python Модули Python Даты Python Математика Python Python JSON регулярное выражение Python Картинка в картинке Python Python Попробуйте... Кроме Пользовательский ввод Python Форматирование строк Python

Работа с файлами

Обработка файлов Python Файлы чтения Python Python Запись/создание файлов Удалить файлы Python

Модули Python

Учебник по NumPy Прохождение панды Учебник по Сципи

Python Matplotlib

Введение в Matplotlib Matplotlib Начать Пилот Matplotlib Графики Matplotlib Маркеры Matplotlib Линия Matplotlib Метки Matplotlib Сетка Matplotlib Подсюжеты Matplotlib Матплотлиб Скаттер Бары Matplotlib Гистограммы Matplotlib Круговые диаграммы Matplotlib

Машинное обучение

Начиная Средняя медиана режима Среднеквадратичное отклонение Процентиль Распределение данных Нормальное распределение данных Точечная диаграмма Линейная регрессия Полиномиальная регрессия Множественная регрессия Масштаб Поезд/тест Древо решений

Python MySQL

Начать работу с MySQL MySQL Создать базу данных MySQL Создать таблицу Вставка MySQL Выбор MySQL MySQL Где Порядок MySQL MySQL Удалить Таблица удаления MySQL Обновление MySQL Лимит MySQL MySQL присоединиться

Python MongoDB

Начать работу с MongoDB MongoDB Создать базу данных MongoDB Создать коллекцию Вставка MongoDB MongoDB Найти Запрос MongoDB Сортировка MongoDB MongoDB Удалить Коллекция MongoDB Drop Обновление MongoDB Лимит MongoDB

Справочник по Python

Обзор Python Встроенные функции Python Строковые методы Python Методы списка Python Словарные методы Python Методы кортежей Python Методы набора Python Файловые методы Python Ключевые слова Python Исключения Python Глоссарий Python

Справочник по модулям

Случайный модуль Модуль запросов Модуль статистики Математический модуль cМатематический модуль

Python Как

Удалить дубликаты списка Перевернуть строку Добавить два числа

Примеры Python

Примеры Python Компилятор Python Упражнения на Python Питон Викторина Сертификат Python

Круговые диаграммы Matplotlib


Создание круговых диаграмм

С Pyplot вы можете использовать pie()функцию для рисования круговых диаграмм:

Пример

Простая круговая диаграмма:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])

plt.pie(y)
plt.show() 

Результат:

Как видите, круговая диаграмма рисует одну часть (называемую клином) для каждого значения в массиве (в данном случае [35, 25, 25, 15]).

По умолчанию построение первого клина начинается с оси x и движется против часовой стрелки :

Примечание . Размер каждого клина определяется путем сравнения значения со всеми другими значениями по следующей формуле:

Значение, деленное на сумму всех значений: x/sum(x)



Этикетки

Добавьте метки к круговой диаграмме с labelпараметром.

Параметр labelдолжен быть массивом с одной меткой для каждого сегмента:

Пример

Простая круговая диаграмма:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])
mylabels = ["Apples", "Bananas", "Cherries", "Dates"]

plt.pie(y, labels = mylabels)
plt.show() 

Результат:


Начальный угол

Как уже упоминалось, начальный угол по умолчанию находится на оси x, но вы можете изменить начальный угол, указав startangleпараметр.

Параметр startangleопределяется углом в градусах, угол по умолчанию равен 0:

Пример

Начните первый клин под углом 90 градусов:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])
mylabels = ["Apples", "Bananas", "Cherries", "Dates"]

plt.pie(y, labels = mylabels, startangle = 90)
plt.show() 

Результат:


Взорваться

Может быть, вы хотите, чтобы один из клиньев выделялся? Параметр explodeпозволяет это сделать.

Параметр explode, если он указан, а не None, должен быть массивом с одним значением для каждого сегмента.

Каждое значение представляет, насколько далеко от центра отображается каждый клин:

Пример

Вытащите клин «Яблоки» на 0,2 из центра пирога:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])
mylabels = ["Apples", "Bananas", "Cherries", "Dates"]
myexplode = [0.2, 0, 0, 0]

plt.pie(y, labels = mylabels, explode = myexplode)
plt.show() 

Результат:


Тень

Добавьте тень к круговой диаграмме, установив для shadowsпараметра значение True:

Пример

Добавьте тень:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])
mylabels = ["Apples", "Bananas", "Cherries", "Dates"]
myexplode = [0.2, 0, 0, 0]

plt.pie(y, labels = mylabels, explode = myexplode, shadow = True)
plt.show() 

Результат:


Цвета

Вы можете установить цвет каждого клина с помощью colorsпараметра.

Параметр colors, если он указан, должен быть массивом с одним значением для каждого сегмента:

Пример

Укажите новый цвет для каждого сегмента:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])
mylabels = ["Apples", "Bananas", "Cherries", "Dates"]
mycolors = ["black", "hotpink", "b", "#4CAF50"]

plt.pie(y, labels = mylabels, colors = mycolors)
plt.show() 

Результат:

Вы можете использовать шестнадцатеричные значения цветов , любое из 140 поддерживаемых названий цветов или одно из следующих сокращений:

'r'- Красный
'g'- Зеленый
'b'- Синий
'c'- Голубой
'm'- Пурпурный
'y'- Желтый
'k'- Черный
'w'- Белый


Легенда

Чтобы добавить список объяснений для каждого клина, используйте legend()функцию:

Пример

Добавьте легенду:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])
mylabels = ["Apples", "Bananas", "Cherries", "Dates"]

plt.pie(y, labels = mylabels)
plt.legend()
plt.show() 

Результат:

Легенда с заголовком

Чтобы добавить заголовок в легенду, добавьте titleпараметр в legend функцию.

Пример

Добавьте легенду с заголовком:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])
mylabels = ["Apples", "Bananas", "Cherries", "Dates"]

plt.pie(y, labels = mylabels)
plt.legend(title = "Four Fruits:")
plt.show() 

Результат: