‘壹’ 如何使用python绘制饼图
我们在运用Python制作各种图形的时候，经常需要绘制饼图。那么如何用Python绘制饼图呢？下面我给大家分享演示一下。
Pycharm
首先我们需要在Excel文件中准备好饼图的数据，如下图所示
接下来我们打开Pycharm，新建Python文件，导入Python的pandas库，利用pandas将Excel数据加载到缓存中，如下图所示
然后我们在导入pyplot库，运用pyplot库的pie进行饼图的绘制，如下图所示
接着运行程序以后我们就可以看到一张如下图所示的饼图了，但是四周的名称和Excel中的还是不太一样，接下来修改四周的名称
我们在运用pandas库加载Excel数据文件的时候加上index_col属性即可，如下图所示
这次在运行程序我们就可以看到饼图四周的名称和Excel中的一样了，如下图所示
接着我们在运用pyplot中的title和ylable设置饼图的标题和Y坐标轴的名称，如下图所示
最后运行文件就可以看到下面这个信息比较齐全的饼图了，如下图所示，到这里用Python绘制饼图就结束了
‘贰’ 如何使用python的pyecharts制作漂亮的pie饼状图
饼状图在数据分析中可能应用于业务场景如市场占有率分析、各类数据占比展示等。使用Python的Pyecharts制作饼状图时，需要设置参数和遵循常见模板。以下示例将展示基础饼图、巢状富文本饼图以及复合多饼图的制作。
基础饼图是饼状图的基本形式，展示单个数据集中的各个数据项所占比例。使用Pyecharts的`Page`类创建页面，然后使用`Pie`组件创建饼图，参数设置主要包括数据集、标签、颜色等。
巢状富文本饼图则通过嵌套饼图实现层次化展示，适合多级数据结构，如行业细分市场分析。通过调整各层饼图的数据集和标签，可以清晰展现不同层级间的比例关系。
复合多饼图则能同时展示多个数据集，用于比较不同数据集之间的结构差异。这需要在Pyecharts中定义多个`Pie`组件，并调整各组件之间的显示顺序与参数，以确保信息的清晰传递。
在制作饼图时，应考虑视觉引导线的样式以提高可读性。例如，使用`line_width`参数调整引导线粗细，`line_color`调整颜色，或通过`label`参数定制标签样式，包括字体、位置等，以确保饼图信息传达的准确性与美观性。
总结而言，使用Pyecharts制作饼状图的关键在于正确设置数据集、标签、颜色、引导线样式等参数，以及合理安排图例与布局，以确保饼状图不仅直观地展示数据，还能清晰地传达分析意图。
‘叁’ 【python】matplotlib数据可视化(2)——figure和plot
条形图（竖着的）：bar
水平条形图（横着的）：barh
折线图：plot
饼图：pie
设置坐标轴刻度：xticks、yticks
设置坐标轴标签：xlabel、ylabel
设置坐标轴数据范围：xlim、ylim
添加标题：title
添加图例：legend
添加网格线：grid
添加数据标签：text
使用figure()函数可以同时显示多张图
同时显示多张图时，在每一句 plt.plot(x,y) 前边添加 plt.figure() 即可
利用figure()指定图片编号、大小，参数num=3 或其他数值，图片编号则为指定编号
参数figsize可以设置图片长和宽
线宽、线的类型可以通过plot函数的参数调整
在一张图中画多条线，使用plt.figure()确定画图的图片，plt.plot()用来画线
设置坐标轴，如设置x坐标轴范围使用plt.xlim，设置y坐标轴范围使用plt.ylim
设置x轴标签和y轴标签，如plt.xlabel和plt.ylabel
设置y轴的值为文字，使用plt.yticks，注意特殊字符如空格需要转义
修改坐标轴位置，隐藏边界线，移动坐标轴到指定位置
plot函数参数丰富，如plot(x, y)使用默认线条样式和颜色，plot(x, y, 'bo')用蓝色圆圈标记，plot(y)用x作为自变量，plot(y, 'r+')用红色标记