pythonpyecharts饼状图怎么实现

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饼状图常用于统计学模型,显示的是一个数据系列，图表中的每个数据系列具有唯一的颜色。饼状图只有一个数据系列，组成了饼状图中各项的大小与各项总和的比例。饼状图中的数据点显示为整个饼状图。

饼状图的绘图要点：

仅有一个要绘制的数据系列
要绘制的数值没有负值
要绘制的数值几乎没有零值
类别数目无限制
各类别分别代表整个饼状图的一部分
各个部分需要标注百分比

本文借助Python中的pyecharts库，绘制常用的饼状图，圆环图、玫瑰图（饼状图的变种），生成饼状图可以分为如下几步，导入pyecharts库，导入数据，基本属性设置，如下为常用的饼状图示例，详细操作请看代码注释。

饼状图

from pyecharts.charts import Pieimport pyecharts.options as opts
num = [506.2,81.7,47.4]lab = ['东部地区', '中部地区', '西部地区'] #导入数据
(    Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) #自定义画布大小    .add(series_name='', data_pair=[(i, j)for i, j in zip(lab, num)]) #遍历数据    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="区域快递业务总量/亿件",subtitle="2019年国家邮政局监管报告")) #添加主、副标题    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")) #添加数据标签       ).render_notebook()

python pyecharts饼状图怎么实现

圆环图

from pyecharts.charts import Pieimport pyecharts.options as opts
num = [506.2,81.7,47.4]lab = ['东部地区', '中部地区', '西部地区'] #导入数据
(    Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) #指定画布大小    .add(series_name='',          radius=['40%', '75%'], #设置内、外环大小         data_pair=[(j, i) for i, j in zip(num, lab)]) #遍历数据    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))###添加数据标签     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="区域快递业务总量/亿件",subtitle="2019年国家邮政局监管报告")) #添加主、副标题    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")) #添加数据标签   ).render_notebook()

python pyecharts饼状图怎么实现

玫瑰图

# 情绪分布玫瑰图from pyecharts.charts import Piefrom pyecharts import options as opts
cate = ['积极情绪','中性情绪','消极情绪']  data = [322, 96, 118] # 示例数据
(    Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) #指定图表大小         .add('', [list(z) for z in zip(cate, data)],             radius=["30%", "75%"],            rosetype="radius") #设置为玫瑰图       .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="情绪分布玫瑰图")) #添加标题       .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")) #数据标签).render_notebook()

python pyecharts饼状图怎么实现

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