python利用matplotlib库绘制饼图的方法示例

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

这篇文章给大家主要介绍了python用matplotlib绘制饼图的方法，话不多说，下面来看代码。

示例代码

import matplotlib.pyplot as plt

# The slices will be ordered and plotted counter-clockwise.
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral']
explode = (0, 0.1, 0, 0) # only "explode" the 2nd slice (i.e. 'Hogs')

plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
  autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)

# Set aspect ratio to be equal so that pie is drawn as a circle.
plt.axis('equal')

plt.savefig('D:\\pie.png')
plt.show()

结果

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。

赞 (0)

相关推荐

  • Windows下为Python安装Matplotlib模块

    Windows下为Python安装Matplotlib模块

    这玩意反反复复弄了一晚上,这里详细叙述下如何安装,肯定会对大家有所帮助.首先默认大家都装了Python,这个从官网下基本不会有任何难度. (1)Setuptools的安装 为啥先说这个,后面所有whl文件都要用这个安装.基本上没有几个教程先介绍这个的,这里说全一点,方便小白使用. 我们装的是Setuptools 0.6c11.别的版本不是不行,因为这个在Pypi上面直接有exe文件,反正就是方便.地址:https://pypi.python.org/pypi/setuptools/0.6c11.

  • Python中的Matplotlib模块入门教程

    Python中的Matplotlib模块入门教程

    1 关于 Matplotlib 模块 Matplotlib 是一个由 John Hunter 等开发的,用以绘制二维图形的 Python 模块.它利用了 Python 下的数值计算模块 Numeric 及 Numarray,克隆了许多 Matlab 中的函数, 用以帮助用户轻松地获得高质量的二维图形.Matplotlib 可以绘制多种形式的图形包括普通的线图,直方图,饼图,散点图以及误差线图等:可以比较方便的定制图形的各种属性比如图线的类型,颜色,粗细,字体的大小等:它能够很好地支持一部分 Te

  • Python基于Matplotlib库简单绘制折线图的方法示例

    Python基于Matplotlib库简单绘制折线图的方法示例

    本文实例讲述了Python基于Matplotlib库简单绘制折线图的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Matplotlib画折线图,有一些离散点,想看看这些点的变动趋势: import matplotlib.pyplot as plt x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13] y1=[30,31,31,32,33,35,35,40,47,62,99,186,480] x2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1

  • python使用matplotlib绘制折线图教程

    python使用matplotlib绘制折线图教程

    matplotlib简介 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. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不

  • 在Python中使用matplotlib模块绘制数据图的示例

    在Python中使用matplotlib模块绘制数据图的示例

    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. 这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行.什么是最简单的bar,看如下语句你就知道她有多么简单了: import ma

  • python绘图库Matplotlib的安装

    python绘图库Matplotlib的安装

    本文简单介绍了Python绘图库Matplotlib的安装,简介如下: 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.Matplotlib的安装可以参见:官网链接 http://matplotlib.org/users/installing.html 安装总结步骤如下: windows 平台上下载.exe格式 直接安装. 1.python下载安装 下载地址:http://www.python.org/download/

  • python使用matplotlib绘制柱状图教程

    python使用matplotlib绘制柱状图教程

    Matplotlib的概念这里就不多介绍了,关于绘图库Matplotlib的安装方法:点击这里 小编之前也和大家分享过python使用matplotlib实现的折线图和制饼图效果,感兴趣的朋友们也可以点击查看,下面来看看python使用matplotlib绘制柱状图的方法吧,具体如下: 1. 基本的柱状图 import matplotlib.pyplot as plt data = [5, 20, 15, 25, 10] plt.bar(range(len(data)), data) plt.s

  • 在Linux下使用Python的matplotlib绘制数据图的教程

    在Linux下使用Python的matplotlib绘制数据图的教程

    如果你想要在Linxu中获得一个高效.自动化.高质量的科学画图的解决方案,应该考虑尝试下matplotlib库.Matplotlib是基于python的开源科学测绘包,基于python软件基金会许可证发布.大量的文档和例子.集成了Python和Numpy科学计算包.以及自动化能力,是作为Linux环境中进行科学画图的可靠选择的几个原因.这个教程将提供几个用matplotlib画图的例子. 特性 支持众多的图表类型,如:bar,box,contour,histogram,scatter,line

  • Python使用matplotlib绘制动画的方法

    本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制动画的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画 下面是几个的示例: 第一个例子使用generator,每隔两秒,就运行函数data_gen: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig =

  • Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法示例

    Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法示例

    本文实例讲述了Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 平时我们只对一组数据做直方图统计,这样我们只要直接画直方图就可以了. 但有时候我们同时画多组数据的直方图(比如说我大一到大四跑大学城内环的用时的分布),大一到大四用不同颜色的直方图,显示在一张图上,这样会很直观. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #http://www.jb51.net/article/100363.htm # nu

随机推荐