python 数据可视化———绘制饼状图（bar）

python 数据可视化———绘制饼状图（bar） 从入门到入门，快速上手饼状图 前言

Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。
Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，其中pie()函数可以绘制饼状图
用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt。
同时还用到了numpy数学函数库

1.我们首先绘制一个简单的饼状图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([10, 20, 30, 40])#用一维数组存入各个饼块的尺寸。
plt.pie(x)#绘制饼状图，默认是从x轴正方向逆时针开始绘图
plt.show()#显示饼状图

其中pie()函数中的参数:
    x：各个饼块的尺寸。类1维数组结构。

2.接着我们给饼状图的各饼块加个标签，并给饼状图加一个标题，统计一下各 *** 作系统使用人数的占比。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
 #指定字体为雅黑，解决文字乱码问题
x = np.array([30, 24, 16, 30])
plt.pie(x,
        labels=['Windows', 'Linux', 'ios', 'Android'],  
        # 设置饼图标签，以列表形式传入
        )
plt.title("各 *** 作系统使用占比")
plt.show()

其中pie()函数中的参数:
    x：各个饼块的尺寸。类1维数组结构。
    label：每个饼块的标签。为字符串列表。默认值为None。
    plt.title()函数用于设置图像标题。
    注意：直接用plt.title()默认是显示英文。

3.最后清楚的显示各个 *** 作系统占比，并且改变各饼块的颜色，并且突出ios模块

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([30, 24, 16, 30])
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] #指定字体为雅黑，解决文字乱码问题
plt.pie(y,
        labels=['Windows', 'Linux', 'ios', 'Android'],  # 设置饼图标签
        autopct="(%1.1f%%)" #饼块内标签。
        colors=("r", "blue", "#88c999", (1, 1, 0))，
        #设置各饼块的颜色，r表示red，blue代表蓝色
        #88c998十六进制表示绿色 （1,1,0）以元组形式表示黄色
        explode=[0, 0, 0.1, 0] #
        )
plt.title(" *** 作系统使用占比")
plt.show()

其中pie()函数中的参数:
    

• autopct：饼块内标签，使饼块内的标签格式化，使字符串格式显示百分比值，autopct="%1.1f%%"表示浮点数显示，并整数占一位，小数点占一位。
      
• colors:设置每个版块的颜色

• -【注】：颜色列表可以由如下组成：
              表示颜色的英文单词：如红色"red"
              表示颜色单词的简称如：红色"r",黄色"y"
              RGB格式：十六进制格式如"#88c999";(r,g,b)元组形式

• explode：每个饼块相对于饼圆半径的偏移距离，取值为小数。形式为类1维数组结构，值越大偏移距离越远。