Python实现三维饼状图 - 附完整源代码

最新推荐文章于 2025-07-04 14:13:55 发布

编码实践

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文章标签： python 信息可视化数据分析

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本文介绍了如何使用Python的matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库来实现三维饼状图的绘制，包括设置数据、创建3D图形对象、指定标签、数值和颜色，以及调整角度以增强立体感。

Python实现三维饼状图 - 附完整源代码

随着数据可视化在各个领域的应用越来越广泛，图表类型的需求也日益增多。其中，饼状图因为直观、易于理解而备受青睐。而今天我们来介绍一种更加生动、立体的饼状图——三维饼状图。

这里我们使用Python语言进行实现。需要使用到的库主要有matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d。下面是完整的源代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 设置数据
labels = ['A', 'B'

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python:实现三维饼图3D Pie Chart (附完整源码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

04-11

2045

python:实现三维饼图3D Pie Chart (附完整源码)

实现三维饼图（3D Pie Chart）的Python代码

HackNebulaZ的博客

09-10

1474

在这个示例代码中，我们首先定义了饼图的数据，包括各个部分的标签（labels）、数值（values）、颜色（colors）和爆炸效果（explode）。Matplotlib是一个强大的绘图库，提供了丰富的绘图功能，包括饼图的绘制。而三维饼图则在传统的二维饼图基础上增加了立体效果，使得数据的呈现更加生动有趣。通过绘制三维饼图，我们可以生动地展示数据的比例关系，使得数据的呈现更加直观和有趣。你可以根据自己的需求修改示例代码中的数据，以及调整其他参数，如颜色、爆炸效果、标题等，以满足你的具体需求。

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Python Matplotlib绘制三维饼图的具体操作

Python编程之道的博客

07-04

400

本文旨在为Python开发者提供使用Matplotlib绘制三维饼图的全面指南。我们将涵盖从基础到高级的所有必要知识，包括安装配置、基本绘图、高级定制以及实际应用案例。文章首先介绍三维饼图的基本概念，然后详细讲解实现步骤，包括代码示例和数学原理。接着探讨实际应用场景，最后提供扩展资源和常见问题解答。Matplotlib：Python中最流行的2D绘图库，也支持基本的3D绘图功能三维饼图：在二维饼图基础上增加高度维度的可视化图表Axes3D：Matplotlib中用于创建3D坐标系的子模块交互性增强。

Python生成3D图，饼图，合图，散点图，折线图，柱状图

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python3d饼状图_ECharts插件实现3D饼图

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下载开发版本： 2.引入到html中文件层级：源码部分：var dom = document.getElementById("container");var myChart = echarts.init(dom);var app = {};option = null;option = {backgroundColor:'#FAFAD2',title: {text: '国民营销信息来源渠道',le...

Python绘制饼状图

Kp0fS的草稿纸

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Python绘制饼状图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

Python实现三维饼状图 - 附完整源代码与详细讲解

目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。

09-24

1728

数据可视化在数据分析和信息传达中起着至关重要的作用。饼状图是一种常用的图表类型，用于展示数据的组成部分之间的比例关系。而三维饼状图则在此基础上增加了立体感，使数据更生动。本文将深入探讨如何使用Python创建三维饼状图，讲解原理并提供完整的源代码示例。三维饼状图是饼状图的一种变体，它在二维饼状图的基础上添加了立体效果。通过引入立体效果，三维饼状图可以更好地突出数据中各部分的比例关系，使图表更具吸引力。通常，三维饼状图的每个数据部分都可以通过旋转和立体投影来突出显示。

Python-matplotlib库制作柱状图和饼状图02

最新发布

10-18

对于更高级的用法，还可以探索Matplotlib的子库，如`mpl_toolkits.mplot3d`，实现三维图形的绘制，或者使用`seaborn`库，进一步增强数据可视化的效果。此外，Matplotlib库是开源的，这意味着用户可以自由地下载、...

python绘图之立体饼状图

pianmian1的博客

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872

立体饼状图（3D Pie Chart）是一种常见的数据可视化工具，主要用于展示数据的占比关系。它通过将一个圆形划分为若干扇形区域，并用不同的颜色或图案来区分各个部分，直观地展示各部分在整体中的比例关系。本节我们学习使用python绘制立体饼状图。

python3-饼状图

shursulei的博客

07-07

3407

# coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''' import matplotlib mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 '''

赶紧来学！使用Python操作 xlsx 文件绘制3D饼图

在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前

03-26

742

首先，想象一下，你手中有一份包含海量数据的xlsx文件，各种数字、比例让你眼花缭乱。没错，就是通过Python和它的强大库，我们可以让这些数字跃然纸上，变成一幅幅立体感十足的3D饼图！你还可以根据自己的需求，调整饼图的颜色、标签、字体等各种属性，让它更加符合你的审美。而且，你可以通过鼠标来旋转、缩放饼图，从不同的角度观察数据。总之，掌握了这种方法，你就可以轻松地把枯燥的数据变成生动有趣的3D饼图，让你的报告、展示更加吸引人。现在，当你运行这段代码时，一个立体感十足的3D饼图就会呈现在你眼前！

Python3里使用matplotlib绘制饼状图

申龙斌的程序人生

04-28

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假设某单位的人员年龄构成是：小于30岁，4人， 30-35岁，7人， 36-40岁，16人， 41-45岁，8人， 46-50岁，7人， 51岁以上，6人用饼图可以更清楚地表现出这种人员分布情况。

python数据可视化之饼图画法

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饼图的多种画法

python立体感的饼状图如何做_AI教程：如何制作3D立体饼状图表？

weixin_39821035的博客

12-05

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原标题：AI教程：如何制作3D立体饼状图表？辛辛苦苦分析一堆大数据，竟然没人看！到底怎么办？俗话说，有图有真相，一图胜千言，取悦了眼球，剩下的都好说。如果你正着手于从数据中洞察出有用信息，那你所需要的正是——数据可视化，也就需要设计师制作出图表。现在网络上也有很多图表制作神器，但我们作为设计师专用软件AI也有直接制作图表的工具，而且超级简单。不过本次教程可不是简单的教你画出图表，而是教你用3D工具...

python制作股票图表怎么看_Python 数据可视化实战：使用 PyQt5 和 Echarts 打造股票数据看板...

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在一篇论文中，最吸引审稿人目光的莫过于枯燥的文字间精美的图表在一份项目路演 ppt 中，酷炫的财务报表往往是打动投资人的最后一剂强心剂作为数据分析最后也是最直接的一环，数据可视化的重要性不言而喻数据可视化大致可分为两类，一类是 excel、powerBI 这类不需要写代码的，另一类是需要写代码的；而对于 Python 来说，数据可视化框架，我个人觉得大致可以分为以下两类（推荐程度从高到底）1、如果...

python饼图立体_Python可视化教程：饼图（附源码）

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1. 普通饼图普通饼图的绘制效果如下：完整代码如下：#-*-coding:utf-8-*-#申明编码格式为utf-8importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltmpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]#指定字体为SimHei，用于显示中文，如果Ariel,中文会乱码mpl.rcP...

python绘制饼状图

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04-26

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参数是一个列表，用于定义每个切片的偏移量。值为0表示切片没有偏移，非零值表示切片被“爆炸”或偏移出饼图的中心。如果想要更复杂的饼状图，例如带有切片偏移或爆炸效果的饼状图，你可以使用。是一个字符串列表，用于标识每个饼图部分的标签。确保饼图被绘制为一个圆形，而不是椭圆形。是一个数值列表，用于表示每个部分的相对大小。参数用于显示每个部分的百分比。参数用于在饼图上添加阴影效果，在Python中，你可以使用。参数用于设置饼图的起始角度。

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YZXnuaa的博客

04-19

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一、饼状图应用原理二、demos from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np iris = load_iris() data = iris.data target = list(iris.target) import numpy as np import...

用python画三维饼图

07-17

### 回答1：要使用Python绘制三维饼图，需要使用matplotlib库中的mplot3d模块。下面是一个示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据 sizes = [15, 30, 45, 10] labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow'] # 创建子图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制饼图 ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90) # 设置坐标轴刻度以避免比例失调 ax.set_xlim(-1, 1) ax.set_ylim(-1, 1) ax.set_zlim(0, 1) # 添加图例 ax.legend(labels) # 显示图形 plt.show() ``` 在这个示例中，我们使用`sizes`列表存储每个部分的大小，`labels`列表存储每个部分的标签，`colors`列表存储每个部分的颜色。我们使用`ax.pie`函数来绘制饼图，其中`autopct='%1.1f%%'`用于在饼图中显示具体的百分比值，`startangle=90`设置起始角度为90度。然后，我们通过设置坐标轴刻度使用`ax.set_xlim`、`ax.set_ylim`和`ax.set_zlim`来避免比例失调。最后，通过调用`ax.legend`函数来添加图例，并使用`plt.show`显示图形。运行这段代码将绘制出一个简单的三维饼图。 ### 回答2：要用Python画三维饼图，可以使用matplotlib库中的mplot3d模块。首先，需要安装matplotlib库，并在代码中导入所需的模块。接下来，创建一个figure对象，并添加一个子图，设置投影为3D。然后，使用axes的pie方法创建一个饼图，并设置图例、阴影效果等属性。最后，调用show方法显示饼图。下面是一个简单的示例代码： ``` import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d # 创建figure对象和3D子图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 饼图的数据 sizes = [15, 30, 45, 10] labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow'] # 创建饼图 ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, shadow=True) # 设置图例 ax.legend(labels, loc='upper right') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') # 显示饼图 plt.show() ``` 这段代码会创建一个简单的三维饼图，其中sizes定义了每个扇区的大小，labels定义了每个扇区的标签，colors定义了每个扇区的颜色。你可以根据自己的需求修改这些数据。另外，还可以调整其他属性，如图例的位置、坐标轴的标签等，以满足你的需求。 ### 回答3：要使用Python绘制三维饼图，我们可以使用matplotlib库的mplot3d子库来实现。下面是一个简单的例子：首先，我们需要导入需要的库： ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ``` 然后，创建一个3D图形对象： ```python fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ``` 接下来，定义饼图的数据和标签： ```python sizes = [15, 30, 45, 10] labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] ``` 然后，使用ax.pie()绘制饼图： ```python ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') ``` 最后，将图形显示出来： ```python plt.show() ``` 完整的代码如下所示： ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') sizes = [15, 30, 45, 10] labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.show() ``` 运行代码后，将会显示一个三维饼图，其中每个扇形的大小表示对应标签所占份额。需要注意的是，绘制三维饼图时，由于透视关系，可能会导致扇形形状略有变形，所以使用时需注意观察和调整。