饼图显示特定值的百分比
pie chart show percentage of specific values
文件包含一些城市组和时间信息。我从 Whosebug 附近的某个地方获取了一个代码并稍微修改了它:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5.5), subplot_kw=dict(aspect="equal"))
wedges,texts, autotexts = ax.pie(File, autopct= '%1.1f%%',
textprops=dict(color="g"))
ax.legend(wedges, File.index,
title="Signatures", loc = 0, bbox_to_anchor=(-0.85, 1, 0.7, 0.35), ncol = 2
)
plt.setp(autotexts, size=6, weight="bold")
plt.tight_layout()
ax.set_title("Timing(%)")
2个我还没有解决的问题:
首先,如何在饼图中保留排名靠前的城市组名称(4 或 5 个),而不仅仅是在图例中? (但不是每个人……只有出现次数最多的人!)第二,我如何隐藏所有低于 10% 的百分比?我有 12-23 个组(几个图表),有时“百分比文本”被覆盖。
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as py
%pylab inline
这是我在自行车店数据集上测试的源代码。改成你需要的就可以了。
def autopct(pct): # only show the label when it's > 10%
return ('%.2f' % pct) if pct > 10 else ''
my_labels = ('Tires, and Tubes', 'Bottle and Cages', 'Road Bikes', 'Helmets', 'Mountain Bikes', 'Jerseys',
'Caps', 'Fenders','Touring Bikes', 'Gloves', 'Cleaners', 'Shorts' ,'Hydration Packs', 'Socks',
'Vests', 'Bike Racks', 'Bike Stands')
ax = df['Sub_Category'].value_counts().plot(kind='pie', figsize=(28,12), autopct=autopct, labels=None)
ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)
plt.legend(loc=5, labels=my_labels)
希望对您有所帮助!
文件包含一些城市组和时间信息。我从 Whosebug 附近的某个地方获取了一个代码并稍微修改了它:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5.5), subplot_kw=dict(aspect="equal"))
wedges,texts, autotexts = ax.pie(File, autopct= '%1.1f%%',
textprops=dict(color="g"))
ax.legend(wedges, File.index,
title="Signatures", loc = 0, bbox_to_anchor=(-0.85, 1, 0.7, 0.35), ncol = 2
)
plt.setp(autotexts, size=6, weight="bold")
plt.tight_layout()
ax.set_title("Timing(%)")
2个我还没有解决的问题: 首先,如何在饼图中保留排名靠前的城市组名称(4 或 5 个),而不仅仅是在图例中? (但不是每个人……只有出现次数最多的人!)第二,我如何隐藏所有低于 10% 的百分比?我有 12-23 个组(几个图表),有时“百分比文本”被覆盖。
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as py
%pylab inline
这是我在自行车店数据集上测试的源代码。改成你需要的就可以了。
def autopct(pct): # only show the label when it's > 10%
return ('%.2f' % pct) if pct > 10 else ''
my_labels = ('Tires, and Tubes', 'Bottle and Cages', 'Road Bikes', 'Helmets', 'Mountain Bikes', 'Jerseys',
'Caps', 'Fenders','Touring Bikes', 'Gloves', 'Cleaners', 'Shorts' ,'Hydration Packs', 'Socks',
'Vests', 'Bike Racks', 'Bike Stands')
ax = df['Sub_Category'].value_counts().plot(kind='pie', figsize=(28,12), autopct=autopct, labels=None)
ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)
plt.legend(loc=5, labels=my_labels)