Python数据可视化实现多种图例代码详解

前言

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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()

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