Python数据可视化实现多种图例代码详解

时间:2021-05-22

前言

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

from math import piimport matplotlib.pyplot as plt cat = ['Speed', 'Reliability', 'Comfort', 'Safety', 'Effieciency']values = [90, 60, 65, 70, 40] N = len(cat) x_as = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)] ax = plt.subplot(111) plt.xticks(x_as) ax.plot(x_as, values, linewidth=1, linestyle='solid', zorder=3)plt.show()import matplotlib.pyplot as pltfrom palettable.colorbrewer.qualitative import Pastel1_7my_dpi=96plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) names='groupA', 'groupB', 'groupC', 'groupD',size=[12,11,3,30] my_circle=plt.Circle( (0,0), 0.7, color='white') plt.pie(size, labels=names, colors=Pastel1_7.hex_colors)p=plt.gcf()p.gca().add_artist(my_circle)plt.show()import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.DataFrame([8,8,1,2], index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x'])my_dpi=96plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi)df.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8))plt.show()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。

相关文章