Python+matplotlib繪制餅圖和堆疊圖
餅圖常用于統(tǒng)計學模塊,畫餅圖用到的方法為:pie( )
一、pie()函數(shù)用來繪制餅圖
pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)
pie()函數(shù)參數(shù)較多,需要我們調(diào)整的常見為以下幾個
x: 每個扇形的占比的序列或數(shù)組
explode :如果不是None,則是一個len(x)長度的數(shù)組,指定每一塊的突出程度;突出顯示,設置每一塊分割出來的間隙大小
labels:為每個扇形提供標簽的字符串序列
colors:為每個扇形提供顏色的字符串序列
autopct :如果是一個格式字符串,標簽將是fmt % pct。如果是一個函數(shù),它將被調(diào)用。
shadow:陰影
startangle:從x軸逆時針旋轉,餅的旋轉角度 參數(shù)用法,可以去官網(wǎng)查詢,并自己多去償試。
二、一個簡單的例子
統(tǒng)計每天休息、工作、娛樂等時間的百分比
import matplotlib.pyplot as plt slices = [7,2,9,3,3] activities = ['sleeping','eating','working','studing','playing'] cols = ['r','m','y','c','b'] plt.pie(slices, labels=activities, colors=cols, #自定義的顏色序列,對比slices,可多可少,少時自動補充,如沒有,則默認不同顏色。 startangle=90, shadow= True, explode=(0,0.1,0,0,0.2),#占比突出程度, autopct='%1.1f%%' #百分比的顯示格式 ) plt.title('Time statistics') plt.show()
實際運行結果:
注意:startangle=90時的開始位置。整個餅圖是從0度(圓心向右方向)逆時針分布的。
那繼續(xù)用上篇創(chuàng)建的2個色子,來實現(xiàn)一個餅圖。
思考:上述餅圖代碼中最能決定餅圖形狀的參數(shù)是slices = [7,2,9,3,3],在不考慮每個占比名稱、美觀等的情況下,先確定如何實現(xiàn)slices中的各數(shù)值。
比如,當投擲2粒色子(一個8個面,一個6個面)時,1000000次時,分別統(tǒng)計出現(xiàn)點1、2、3、4、5……14的總次數(shù),保存到slices中即可。用數(shù)列中的統(tǒng)計方法 list.count()即可。
主要就是增加兩行代碼:
new_slices=[] # 新建一個數(shù)列 while side <= max_result: side += 1 new_bins.append(side) #這是之前做柱狀圖需要用到的 new_slices.append( results.count(int(side)) ) #將保存兩色子之和的數(shù)列,直接進行統(tǒng)計,results.count(int(side))就是在results的數(shù)列中統(tǒng)計出現(xiàn)side的次數(shù)。
運行結果,一樣也是顯示出點數(shù)之和7,8,9的出現(xiàn)的次數(shù)最多,然后逐漸減?。?/p>
總之,餅圖通過將一個圓按照分類的占比劃分成多個區(qū)塊,整個圓餅代表數(shù)據(jù)的總量,每個區(qū)塊表示該分類占總體的比例大小,所有區(qū)塊的加和等于100%。
三、 堆疊圖
使用matplotlib中的stackplot()函數(shù)可以快速繪制堆積圖,stackplot()函數(shù)的語法格式如下所示
stackplot(x, y, labels=(), baseling='zero', data=None, *args, **kwargs)
該函數(shù)常用參數(shù)的含義如下
x:表示x軸的數(shù)據(jù),可以是一維數(shù)組。
y:表示y軸的數(shù)據(jù),可以是二維數(shù)組或一維數(shù)組序列。
labels:表示每組折線及填充區(qū)域的標簽。
baseline:表示計算基線的方法,包括'zero'、'sym'、'wiggle'和'weighted_wiggle'。
其中:
'zero'表示恒定零基線,即簡單的堆積圖;
'sym'表示對稱于零基線;
'wiggle'表示最小化平方斜率的總和;
'weighted_wiggle'表示執(zhí)行相同的操作,但權重用于說明每層的大小。
用同一個例子來看一下堆疊圖的效果,代碼如下:
import matplotlib.pyplot as plt days = [1,2,3,4,5,6,7] sleeping =[7,8,6,8,7,8,6] eating = [2,3,3,3,2,2,2] working = [7,7,7,8,10,3,4] studing = [6,4,4,4,3,8,11] playing = [2,2,4,1,2,3,1] labellist = ['sleeping','eating','working','studing','playing'] colorlist = ['c','y','b','r','g'] plt.stackplot(days, sleeping,eating,working,studing,playing,labels=labellist,colors=colorlist) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.legend(loc=(0.07, 0.05)) plt.title('Stack Plots') plt.show()
運行結果如下:
plt.legend()是顯示左下角的標簽。而語句plt.stackplot()函數(shù)中的sleeping,eating,working,studing,playing是一維數(shù)組序列,即stackplot(x,y……)中的y值,是一系列一維數(shù)據(jù)。
很明顯,通過上述餅圖與堆疊圖的對比,它們的區(qū)別:餅圖只能展示一段時間里,某個項目所花時間占總時間的比,而堆疊圖可以展示這一段時間里,每天各項所花費時間。
既然sleeping,eating,working,studing,playing形成的一維數(shù)組,感覺參數(shù)比較多,那直接形成一個二維數(shù)組如何?做如下修改:
days = [1,2,3,4,5,6,7] """ sleeping =[7,8,6,8,7,8,6] eating = [2,3,3,3,2,2,2] working = [7,7,7,8,10,3,4] studing = [6,4,4,4,3,8,11] playing = [2,2,4,1,2,3,1] """ times =[ # 二維數(shù)組,以數(shù)列作為元素的數(shù)列。 [7,8,6,8,7,8,6], #上述sleeping數(shù)列 [2,3,3,3,2,2,2], [7,7,7,8,10,3,4], [6,4,4,4,3,8,11], [2,2,4,1,2,3,1] ] plt.stackplot(days, times,labels=labellist,colors=colorlist)
運行結果如圖:
效果與原來的一維數(shù)組一樣。
但手工這樣編程的時候錄入數(shù)據(jù)太過麻煩,下篇介紹直接讀取文件數(shù)據(jù)并進行處理。
以上就是Python+matplotlib繪制餅圖和堆疊圖的詳細內(nèi)容,更多關于Python matplotlib餅圖 堆疊圖的資料請關注腳本之家其它相關文章!
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