python餅狀圖畫法

㈠ python怎麼畫餅形圖

matplotlib包的pie函數可以繪制餅形圖

importmatplotlib.pyplotasplt

x=[0.2,0.3,0.5]
labels=['China','Japan','America']
plt.pie(x,labels=labels,labeldistance=0.5)

㈡ python 的dash和pycharts哪個好

我理解你是想問Plotly的dash和pychart的對比吧。
Plotly』s 『Dash』 functionality allows you to use Python to build rich analytic web apps to work with your platform。Plotly is great for Data Analysts and Data Scientists. But will also be suitable for users of mixed abilities.
如果你需要使用SQL來讀取數據的話，用dash比較好。
Pychart 也是一個輕量級的python圖形庫，支持線狀圖、柱狀圖、餅狀圖、范圍圖，以及Encapsulated Postscript, PDF, PNG, SVG 等多種格式。圖表外觀樸素不花哨，已經夠用了。
我覺得如果是專業應用的話，考慮用dash比較好一些，pychart的話可以平常簡單應用的場景使用。

㈢ 在python中，給字典排序並畫餅圖

#coding=utf-8
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt

res={
11:234,
44:565,
22:453,
33:767,
55:890,
66:67,
77:88
}
labels=[]
fracs=[]
fork,vinres.items():
labels.append(str(k))
fracs.append(v)

explode=[0,0,0,0]#0.1凸出這部分，
plt.axes(aspect=1)#setthis,Figureisround,otherwiseitisanellipse
#autopct，showpercet
plt.pie(x=fracs,labels=labels,explode=None,autopct='%3.1f%%',
shadow=True,labeldistance=1.1,startangle=90,pctdistance=0.6

)
'''
labeldistance，文本的位置離遠點有多遠，1.1指1.1倍半徑的位置
autopct，圓裡面的文本格式，%3.1f%%表示小數有三位，整數有一位的浮點數
shadow，餅是否有陰影
startangle，起始角度，0，表示從0開始逆時針轉，為第一塊。一般選擇從90度開始比較好看
pctdistance，百分比的text離圓心的距離
patches,l_texts,p_texts，為了得到餅圖的返回值，p_texts餅圖內部文本的，l_texts餅圖外label的文本
'''

plt.show()

㈣ 如何用python繪制各種圖形

1.環境

系統：windows10

python版本：python3.6.1

使用的庫：matplotlib，numpy

2.numpy庫產生隨機數幾種方法

import numpy as np
numpy.random

rand(d0,d1,...,dn)

In [2]: x=np.random.rand(2,5)

In [3]: x
Out[3]:
array([[ 0.84286554, 0.50007593, 0.66500549, 0.97387807, 0.03993009],
[ 0.46391661, 0.50717355, 0.21527461, 0.92692517, 0.2567891 ]])

randn(d0,d1,...,dn)查詢結果為標准正態分布

In [4]: x=np.random.randn(2,5)

In [5]: x
Out[5]:
array([[-0.77195196, 0.26651203, -0.35045793, -0.0210377 , 0.89749635],
[-0.20229338, 1.44852833, -0.10858996, -1.65034606, -0.39793635]])

randint(low,high,size)

生成low到high之間（半開區間 [low, high)），size個數據

In [6]: x=np.random.randint(1,8,4)

In [7]: x
Out[7]: array([4, 4, 2, 7])

random_integers(low,high,size)

生成low到high之間（閉區間 [low, high)），size個數據

In [10]: x=np.random.random_integers(2,10,5)

In [11]: x
Out[11]: array([7, 4, 5, 4, 2])

3.散點圖

x x軸
y y軸
s 圓點面積
c 顏色
marker 圓點形狀
alpha 圓點透明度#其他圖也類似這種配置
N=50# height=np.random.randint(150,180,20)# weight=np.random.randint(80,150,20)
x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)
plt.show()

8.箱型圖

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 點的形狀，whis虛線的長度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()
#sym 點的形狀，whis虛線的長度

㈤ vb怎麼在Excel中畫餅狀圖

下面代碼是用excel錄制出的vba,用VB以app的方式打開excel，然後再把下面的代碼轉成VB的就可以了，很簡單，我機器沒裝VB，所以不能幫你調試

Charts.Add '添加一個圖表
ActiveChart.ChartType = xl3DPie '圖表類型是三維餅圖
ActiveChart.SetSourceData Source:=Sheets("Sheet1").Range("A1:B7"), PlotBy:=xlColumns 'A1:B7代表你的數據區域(包括標題行和列，因為畫圖表需要數據的)
ActiveChart.Location Where:=xlLocationAsObject, Name:="Sheet1" '當前工作表
With ActiveChart
.HasTitle = True
.ChartTitle.Characters.Text = "圖表名稱" '設置圖表名稱
End With

㈥ 如何系統地學習Python 中 matplotlib，numpy，scipy，pandas

總結一下自己學習，接觸了Numpy，Pandas，Matplotlib，Scipy，Scikit-learn，也算是入門，給出自己的軌跡（略去安裝），並總結一下其他人的答案，最後有彩蛋。

Numpy：
來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結構要高效的多，本身是由C語言開發。這個是很基礎的擴展，其餘的擴展都是以此為基礎。數據結構為ndarray,一般有三種方式來創建。
Python對象的轉換
通過類似工廠函數numpy內置函數生成：np.arange,np.linspace.....
從硬碟讀取，loadtxt

快速入門：Quickstart tutorial
Pandas:
基於NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。最具有統計意味的工具包，某些方面優於R軟體。數據結構有一維的Series，二維的DataFrame(類似於Excel或者SQL中的表，如果深入學習，會發現Pandas和SQL相似的地方很多，例如merge函數)，三維的Panel（Pan（el) + da(ta) + s，知道名字的由來了吧）。學習Pandas你要掌握的是：
匯總和計算描述統計，處理缺失數據 ，層次化索引
清理、轉換、合並、重塑、GroupBy技術
日期和時間數據類型及工具（日期處理方便地飛起）

快速入門：10 Minutes to pandas
Matplotlib:
Python中最著名的繪圖系統，很多其他的繪圖例如seaborn（針對pandas繪圖而來）也是由其封裝而成。創世人John Hunter於2012年離世。這個繪圖系統操作起來很復雜，和R的ggplot,lattice繪圖相比顯得望而卻步，這也是為什麼我個人不丟棄R的原因，雖然調用
plt.style.use("ggplot")

繪制的圖形可以大致按照ggplot的顏色顯示，但是還是感覺很雞肋。但是matplotlib的復雜給其帶來了很強的定製性。其具有面向對象的方式及Pyplot的經典高層封裝。
需要掌握的是：
散點圖，折線圖，條形圖，直方圖，餅狀圖，箱形圖的繪制。
繪圖的三大系統：pyplot，pylab(不推薦)，面向對象
坐標軸的調整，添加文字注釋，區域填充，及特殊圖形patches的使用
金融的同學注意的是：可以直接調用Yahoo財經數據繪圖（真。。。）

Pyplot快速入門：Pyplot tutorial
Scipy：
方便、易於使用、專為科學和工程設計的Python工具包.它包括統計,優化,整合,線性代數模塊,傅里葉變換,信號和圖像處理,常微分方程求解器等等。
基本可以代替Matlab，但是使用的話和數據處理的關系不大，數學系，或者工程系相對用的多一些。（略）
近期發現有個statsmodel可以補充scipy.stats，時間序列支持完美
Scikit-learn：
關注機器學習的同學可以關注一下，很火的開源機器學習工具，這個方面很多例如去年年末Google開源的TensorFlow，或者Theano，caffe(賈揚清)，Keras等等，這是另外方面的問題。
主頁：An introction to machine learning with scikit-learn

圖書：
Pandas的創始者：利用Python進行數據分析 (豆瓣)（力薦）
教材的集合：Scipy Lecture Notes（寫的非常棒！遺憾缺少Pandas）
提升自己：機器學習實戰 (豆瓣)

㈦ Python的matplotlib怎麼在一張畫布上，畫兩個餅狀圖啊

%matplotlibinline
importmatplotlib.pyplotasplt

#121>1行2列第1個
fig1=plt.subplot(121)
plt.pie([1,2,3])
#122>1行2列第2個
fig2=plt.subplot(122)
plt.pie([10,5,5])

#亦可以plt.subplot(221)2行2列第1個

㈧ numpy、matplotlib、pyQT、seaborn、turtle,的作用幾個插件的作用以及

摘要 Numpy是Python的一個科學計算的庫，提供了矩陣運算的功能，其一般與Scipy、matplotlib一起使用。

㈨ python畫圖

matplotlib就可以，看他示例文件里動畫那個文件夾。