python饼状图画法

㈠ python怎么画饼形图

matplotlib包的pie函数可以绘制饼形图

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哪个好

我理解你是想问Plotly的dash和pychart的对比吧。
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来读取数据的话，用dash比较好。
Pychart 也是一个轻量级的python图形库，支持线状图、柱状图、饼状图、范围图，以及Encapsulated Postscript, PDF, PNG, SVG 等多种格式。图表外观朴素不花哨，已经够用了。
我觉得如果是专业应用的话，考虑用dash比较好一些，pychart的话可以平常简单应用的场景使用。

㈢ 在python中，给字典排序并画饼图

#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凸出这部分，
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，文本的位置离远点有多远，1.1指1.1倍半径的位置
autopct，圆里面的文本格式，%3.1f%%表示小数有三位，整数有一位的浮点数
shadow，饼是否有阴影
startangle，起始角度，0，表示从0开始逆时针转，为第一块。一般选择从90度开始比较好看
pctdistance，百分比的text离圆心的距离
patches,l_texts,p_texts，为了得到饼图的返回值，p_texts饼图内部文本的，l_texts饼图外label的文本
'''

plt.show()

㈣ 如何用python绘制各种图形

1.环境

系统：windows10

python版本：python3.6.1

使用的库：matplotlib，numpy

2.numpy库产生随机数几种方法

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)查询结果为标准正态分布

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之间（半开区间 [low, high)），size个数据

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之间（闭区间 [low, high)），size个数据

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

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

3.散点图

x x轴
y y轴
s 圆点面积
c 颜色
marker 圆点形状
alpha 圆点透明度#其他图也类似这种配置
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.箱型图

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 点的形状，whis虚线的长度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()
#sym 点的形状，whis虚线的长度

㈤ vb怎么在Excel中画饼状图

下面代码是用excel录制出的vba,用VB以app的方式打开excel，然后再把下面的代码转成VB的就可以了，很简单，我机器没装VB，所以不能帮你调试

Charts.Add '添加一个图表
ActiveChart.ChartType = xl3DPie '图表类型是三维饼图
ActiveChart.SetSourceData Source:=Sheets("Sheet1").Range("A1:B7"), PlotBy:=xlColumns 'A1:B7代表你的数据区域(包括标题行和列，因为画图表需要数据的)
ActiveChart.Location Where:=xlLocationAsObject, Name:="Sheet1" '当前工作表
With ActiveChart
.HasTitle = True
.ChartTitle.Characters.Text = "图表名称" '设置图表名称
End With

㈥ 如何系统地学习Python 中 matplotlib，numpy，scipy，pandas

总结一下自己学习，接触了Numpy，Pandas，Matplotlib，Scipy，Scikit-learn，也算是入门，给出自己的轨迹（略去安装），并总结一下其他人的答案，最后有彩蛋。

Numpy：
来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。
Python对象的转换
通过类似工厂函数numpy内置函数生成：np.arange,np.linspace.....
从硬盘读取，loadtxt

快速入门：Quickstart tutorial
Pandas:
基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。最具有统计意味的工具包，某些方面优于R软件。数据结构有一维的Series，二维的DataFrame(类似于Excel或者SQL中的表，如果深入学习，会发现Pandas和SQL相似的地方很多，例如merge函数)，三维的Panel（Pan（el) + da(ta) + s，知道名字的由来了吧）。学习Pandas你要掌握的是：
汇总和计算描述统计，处理缺失数据 ，层次化索引
清理、转换、合并、重塑、GroupBy技术
日期和时间数据类型及工具（日期处理方便地飞起）

快速入门：10 Minutes to pandas
Matplotlib:
Python中最着名的绘图系统，很多其他的绘图例如seaborn（针对pandas绘图而来）也是由其封装而成。创世人John Hunter于2012年离世。这个绘图系统操作起来很复杂，和R的ggplot,lattice绘图相比显得望而却步，这也是为什么我个人不丢弃R的原因，虽然调用
plt.style.use("ggplot")

绘制的图形可以大致按照ggplot的颜色显示，但是还是感觉很鸡肋。但是matplotlib的复杂给其带来了很强的定制性。其具有面向对象的方式及Pyplot的经典高层封装。
需要掌握的是：
散点图，折线图，条形图，直方图，饼状图，箱形图的绘制。
绘图的三大系统：pyplot，pylab(不推荐)，面向对象
坐标轴的调整，添加文字注释，区域填充，及特殊图形patches的使用
金融的同学注意的是：可以直接调用Yahoo财经数据绘图（真。。。）

Pyplot快速入门：Pyplot tutorial
Scipy：
方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。
基本可以代替Matlab，但是使用的话和数据处理的关系不大，数学系，或者工程系相对用的多一些。（略）
近期发现有个statsmodel可以补充scipy.stats，时间序列支持完美
Scikit-learn：
关注机器学习的同学可以关注一下，很火的开源机器学习工具，这个方面很多例如去年年末Google开源的TensorFlow，或者Theano，caffe(贾扬清)，Keras等等，这是另外方面的问题。
主页：An introction to machine learning with scikit-learn

图书：
Pandas的创始者：利用Python进行数据分析 (豆瓣)（力荐）
教材的集合：Scipy Lecture Notes（写的非常棒！遗憾缺少Pandas）
提升自己：机器学习实战 (豆瓣)

㈦ Python的matplotlib怎么在一张画布上，画两个饼状图啊

%matplotlibinline
importmatplotlib.pyplotasplt

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

#亦可以plt.subplot(221)2行2列第1个

㈧ numpy、matplotlib、pyQT、seaborn、turtle,的作用几个插件的作用以及

摘要 Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。

㈨ python画图

matplotlib就可以，看他示例文件里动画那个文件夹。