数据分析之Matplotlib(六)饼图(pie)

饼图介绍

饼图广泛得应用在各个领域,用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块,整个圆饼代表数据的总量,每个区块(圆弧)表示该分类占总体的比例大小,所有区块(圆弧)的加和等于 100%。
数据分析之Matplotlib(六)饼图(pie)_第1张图片

饼图绘制

需求:显示不同的电影的排片占比
电影排片:
数据分析之Matplotlib(六)饼图(pie)_第2张图片
数据准备:

movie_name = ['雷神3:诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴','降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']

place_count = [60605,54546,45819,28243,13270,9945,7679,6799,6101,4621,20105]

效果展示:
数据分析之Matplotlib(六)饼图(pie)_第3张图片
饼图api介绍

  • 注意显示的百分比的位数
  • plt.pie(x, labels=,autopct=,colors)
    • x:数量,自动算百分比
    • labels:每部分名称
    • autopct:占比显示指定%1.2f%%
    • colors:每部分颜色

代码:

import matplotlib.pyplot as plt
# 1)准备数据
movie_name = ['雷神3:诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴','降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']

place_count = [60605,54546,45819,28243,13270,9945,7679,6799,6101,4621,20105]

# 2)创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 3)绘制饼图
plt.pie(place_count, labels=movie_name, autopct="%1.2f%%", colors=['b','r','g','y','c','m','y','k','c','g','y'])

# 显示图例
plt.legend()

# 添加标题
plt.title("电影排片占比")

# 4)显示图像
plt.show()

数据分析之Matplotlib(六)饼图(pie)_第4张图片
添加axis
为了让显示的饼图保持圆形,需要添加axis保证长宽一样

plt.axis('equal')

数据分析之Matplotlib(六)饼图(pie)_第5张图片

2.6.3 饼图应用场景

  • 分类的占比情况(不超过9个分类)
    例如:班级男女分布占比,公司销售额占比

版权声明:
笔者博客文章主要用来作为学习笔记使用,内容大部分整理自互联网,如有侵权,请联系博主删除!

你可能感兴趣的:(数据分析与挖掘基本工具)