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Python数据可视化实现多种图例代码详解

(编辑:jimmy 日期: 2026/6/16 浏览:3 次 )

前言

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from math import pi
import 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()

Python数据可视化实现多种图例代码详解

import matplotlib.pyplot as plt
from palettable.colorbrewer.qualitative import Pastel1_7
my_dpi=96
plt.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()

Python数据可视化实现多种图例代码详解

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame([8,8,1,2], index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x'])
my_dpi=96
plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi)
df.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8))
plt.show()

Python数据可视化实现多种图例代码详解

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。

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一句话新闻
一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?
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