运用Python制作饼图

最新推荐文章于 2024-12-02 18:45:07 发布
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#python #开发语言 

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simHei']
labels=['教师','辅导员','实训室管理员','行政人员']
sizes=[79,26,10,8]
colors=['yellowgreen','gold','lightskyblue','red']
explode=(0,0.5,0,0.8)
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=180)

plt.axis('equal')
plt.saevfig('../R&Q_Pic/test8',dpi=600)
plt.show

 

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饼图以及各种柱状图
11-02
饼图和柱状图是数据可视化中常用的图表类型，它们能有效地帮助我们理解和解释数据分布。...通过学习并运用提供的压缩包资源，你可以深入掌握如何利用编程工具生成各种饼图和柱状图，进而更好地解读和传达数据信息。
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在分析数据的时候，我们往往想直观的得到这个数据的具体比重，用饼图是一个很好的方式，能够给人直观的呈现结果。相关的参数以及参数说明，都放在了代码里面，就不再写一遍参数说明了。一张饼图就绘制完成了。
python绘制饼图
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python绘制饼图。
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介绍matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。matplotlib的安装方法可以点击这里这篇...
python：画饼图
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plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140) # autopct 参数用于显示百分比。labels = df['Category'].tolist() # 假设 'Category' 列包含标签数据。sizes = df['Value'].tolist() # 假设 'Value' 列包含每个部分的大小数据。那我们进阶一下，我们现在要导入我们自己的数据来画图，假设我们的数据在一个xlsx中，那该如何？
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### 使用Python实现实时电影票房监测 实时电影票房监测对于理解市场趋势至关重要。为了实现这一目标，可以采用Python中的多种库和技术来构建一个完整的解决方案。 #### 数据获取 要从网站上抓取最新的电影票房数据，通常会遇到两种类型的页面：静态页面和动态加载的内容。针对这两种情况，分别可以选择不同的方法： - **静态网页**：如果目标网站的数据是直接嵌入HTML源码中的，则可以直接使用`requests`库发送HTTP请求，并配合`BeautifulSoup`解析返回的HTML文档。 - **动态内容**：当面对JavaScript渲染后的DOM结构变化时，推荐使用像`selenium`这样的浏览器自动化工具模拟真实用户的交互行为，从而获得最终呈现给用户的信息[^2]。 ```python from selenium import webdriver import time def get_box_office_data(url): options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('headless') # 不打开浏览器窗口运行 driver = webdriver.Chrome(options=options) try: driver.get(url) time.sleep(5) # 等待页面完全加载 elements = driver.find_elements_by_css_selector('.box-office-item') results = [] for element in elements[:10]: # 只提取前十个条目作为示例 title = element.find_element_by_class_name('title').text.strip() gross = element.find_element_by_class_name('gross').text.strip() result = { 'Title': title, 'Gross': gross } results.append(result) finally: driver.quit() return results ``` 这段代码展示了如何利用Selenium访问指定URL并从中抽取所需信息的过程。需要注意的是，在实际应用中可能还需要考虑更多细节，比如异常处理机制、代理设置等以应对反爬策略。 #### 数据存储与预处理 一旦成功获取到原始数据之后，下一步就是将其保存下来以便后续操作。这里建议先将数据存入CSV文件或数据库表内；接着再运用pandas来进行必要的清理工作——去除重复项、填补缺失值等等。 ```python import pandas as pd data = [{'Title': 'Movie A', 'Gross': '$1M'}, {'Title': 'Movie B', 'Gross': '$2M'}] df = pd.DataFrame(data) cleaned_df = df.drop_duplicates().fillna(value='Unknown') print(cleaned_df.head()) ``` 上述片段说明了怎样创建DataFrame对象并将之转换成易于管理的形式。此外，还可以进一步探索其他高级功能如分组统计、聚合计算等来挖掘潜在价值所在。 #### 数据可视化 最后一步便是选取合适的图表形式展现所得到的结果。Matplotlib 和 Seaborn 是两个非常受欢迎的选择之一，它们提供了丰富的绘图选项满足不同需求下的定制化要求。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(style="whitegrid") plt.figure(figsize=(8,6)) ax = sns.barplot(x='Title', y='Gross', data=cleaned_df) ax.set_title('Top Movies by Box Office Gross') plt.show() ``` 此部分介绍了绘制柱状图的方式表示各部影片之间的收入对比关系。当然也可以尝试折线图、饼图等多种样式增强表达效果。
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