饼图 | 易学教程

用ggplot包画一个简单饼图

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首先用library函数加载ggplot2包 library(ggplot2) library(dplyr) library(tidyr) library(splines) 接下来，进行数据准备： df <- data.frame( var=LETTERS[1:3], id=1:3, a=c(0.25,0,35,0,4), stringsAsFactors = F #不转换为因子 ) 我们已经有了一个一维数组，而data.frame是将这个数组转换为二维，print的结果是这样的：　 var id rate 1 A 1 0.25 2 B 2 0.35 3 C 3 0.40 接下来，用一个函数画饼图： ggplot(df,aes(x=factor(1),rate,fill=factor(var)))+ geom_bar(stat="identity",position="fill")+ coord_polar(theta="y")+ # 按Y轴极坐标转换 labs(title="饼图") factor(1)指的是将x的值以相同的参数设定，这里设为factor(1)。用‘+’设置其他参数，标题，变量名，比例等。 stat='identity'是设置颜色，这里是系统自有的颜色。最后效果如图：　　　来源： https://www.cnblogs.com/rannianyouyu

Vue封装一个饼图、仪表盘和状态图

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上一片笔记封装了柱形图和折线图这一篇封装饼图、仪表盘和状态图首先是饼图： < template > < div > < div ref = 'piechart' class = 'echartbox' > </ div > </ div > </ template > < script > let echarts = require ( 'echarts/lib/echarts' ) // 引入饼图组件 require ( 'echarts/lib/chart/pie' ) // 引入提示框和title组件 require ( 'echarts/lib/component/tooltip' ) require ( 'echarts/lib/component/title' ) require ( 'echarts/lib/component/legend' ) export default { name: 'Pie' , props: { // texttitle: String, // legenddata: Array, // seriesdata: Array, textlink: { type: String , required: false , default : '' }, clicklink: { type: Boolean , required: false

h5--手写svg动态饼图

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手写了一个动态的饼图效果如下，由于不会传视频不清晰请见谅做这个的难点是三角函数的知识可能忘干净了。现在来整理下思路首先我们需要分析环形有哪些属性　　　　圆心，外半径，内半径，两个个可变的数组（分别用来存放每一部分的数量，和其对应的颜色）... 画出环形通过for循环分别计算出对应的比例及坐标值（需要用到三角函数）使用creatTagEle来遍历可变数组，渲染颜色属性，及path 使环形动起来　　　　使用定时器，通过使用时间变化计算出动态比例，控制每一份数据所占弧度同比增大 <script> let svg = document . getElementById ( "svg" ); // let svgNS = "http://www.w3.org/2000/svg" ; //创建一个xml命名空间 // 封装一个函数用来传递标签名和样式 function creatTagEle ( tag , tagAttr ){ let oTag = document . createElementNS ( svgNS , tag ) //在命名空间里创建svg // 遍历标签样式，添加属性 for ( let attr in tagAttr ){ oTag . setAttribute ( attr , tagAttr [ attr ]) //设置节点的属性 } return

C#画图之饼图

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public JsonResult DrawPie() { // 预置颜色 List<Color> colors = new List<Color>() { Color.FromArgb(255,182,193), Color.FromArgb(238,130,238), Color.FromArgb(220,20,60), Color.FromArgb(153,50,204), Color.FromArgb(30,144,255), Color.FromArgb(60,179,113), Color.FromArgb(255,215,0), Color.FromArgb(255,140,0), Color.FromArgb(105,105,105) }; #region 允许配置项 //定义宽高只定义宽度即可 int height = 500, width = height; //边缘位置留白 int margin_top = 20; int margin_right = 40; int margin_bottom = 20; int margin_left = 20; //文字大小，单位：px int fontsize = 12; // 扇区名称预留的位置颜色框20，与文字间隙5，文字80，距离折线图10，需要包含边缘留白 int lineNameWidth = 140 -

Matplotlib库（二）

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主要内容： pyplot基础图表函数概述 pyplot饼图的绘制 pyplot直方图的绘制 pyplot极坐标图的绘制 pyplot散点图的绘制（1）pyplot基础图表函数概述（2）pyplot饼图的绘制 import matplotlib.pyplot as plt labels = ['Frogs', 'Hogs','Dogs','Logs'] sizes = [15,30,45,10] explode = (0, 0.1, 0, 0) #第2部分突出出来 plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90) #shadow表示是二维饼图还是带有阴影的效果 plt.axis('equal') #x和y方向尺寸相等，把饼图由扁圆变为正圆 plt.show() （3）pyplot直方图的绘制 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(0) mu,sigma =100, 20#均值和标准差 a = np.random.normal(mu,sigma,size=100) plt.hist(a,20,normed = 1,histtype = 'stepfilled'

canvas(六)绘制带说明的饼图

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1.函数说明封装一个根据数据来绘制带说明的饼图的函数（插件）,具体的功能包括：随机颜色获取各区间角度值的计算扇形绘制（包括延长线及说明）左上角颜色说明画布建议大小为700 * 400 传入的数据格式为： var data = [ {num:"10",title:"16-22的年龄人数"}, {num:"15",title:"23-30的年龄人数"}, {num:"25",title:"31-35的年龄人数"}, {num:"10",title:"36及以上的年龄人数"} ] 2.调用函数绘制饼图 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Test</title> <script src="index.js"></script> <style> .box{ width: 700px; height: 400px; margin: 20px auto; } .box > canvas{ border:1px solid red; } </style> </head> <body> <div class="box"> <canvas width="700" height="400"></canvas> </div> </body> <script> var canvas = document

数据分析-02数据可视化

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数据可视化：模块（matplotlib）　　1.散点图：plot()函数　　　　plot(x,y,'.',color= (r,g,b)) 　　　　plt.xlabel('x轴标签') 　　　　plt.ylabel('y轴标签') 　　　　plt.grid(True) 　　plot参数说明：'.'、'o',小点还是大点　　color，散点的颜色　　2.折线图：plot()函数　　　　plot(x,y,style,color,linewidth) 　　　　title("图的标题") 　　　参数说明：style：画线的样式　　　　　　　　color：画线的颜色　　　　　　　　linewidth：线的宽度　　　　3.饼图：pie()函数　　　　pie(x,labels,colors,explode,autopct) 　　　　参数说明：x：进行绘画的序列　　　　　　　　　labels：饼图的各部分标签　　　　　　　　　colors：饼图的各部分颜色，使用rgb 　　　　　　　　　explode：需要突出的块状序列　　　　　　　　　autopct：饼图占比的显示格式，%.2f；保留两位小数　　　　4.柱形图：bar()函数　　　　纵向　　　　bar(left,height,width,color) 　　　　横向　　　　barh(bottom,width

提示点自定义

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1. 描述新图表还可以对提示点的显示内容进行自定义，数据点提示和标签提供内容和样式的完全自定义，用户甚至可以将其设置为 HTML 内容，这里设置的数据点提示，与标签设置方式相同。 1.1 提示点自定义之样式效果如下图： 1.2 提示点自定义之图片效果如下图： 1.3 提示点自定义之内容有时候我们数据提示点需要显示每个月份的所占的比例, 以及对应块的同比变化值，效果如下图： 1.4 提示点自定义之内容格式甘特图自带提示点可能不够简洁，此时就可以使用自定义的方式去除不必要的“开始”、“结束”等文字描述，修改数据格式，效果如下图： 1.5 提示点自定义之分类下系列求和堆积柱形图，鼠标移动到最上面的柱子，显示系列和，移动到其他柱子时，显示柱子本身实际值，效果如下图： 1.6 提示点自定义之显示父节点多层饼图，鼠标移动到最外层节点，显示所有当前节点的父节点名，效果如下图： 2. 示例一提示点自定义之样式 2.1 准备数据新建普通报表，添加内置数据集 Embedded1，分别记录不同日期的访问量，如下图： 2.2 插入图表以悬浮图表为例，点击插入>悬浮元素>插入图表，选择柱形图-柱形图。 2.3 图表数据设置选中图表，在右侧选择数据，如下图所示： 2.4 图表样式设置选中样式>提示，勾选上使用数据点提示，点击自定义，输入 JS 代码，选择使用 HTML 解析文本内容

分布式系统监视zabbix讲解四之可视化

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图形概述随着大量的监控数据被采集到Zabbix中，如果用户可以以可视化的表现形式来查看发生了什么事情，那么和仅仅只有数字的表现形式比起来则更加轻松。以下是进行图形设置的地方。图形可以一目了然地掌握数据的流向并关联问题，发现某件事情开始，或在某件事情可能变成问题事件时进行报告。 Zabbix为用户提供了如下几种图形：监控项数据的内置简单图形simple graphs; 可能创建更发杂的自定义图形custmomised graphs; 在最新数据中，可以利用特定图形ad-hoc graphs快速访问几个监控项的数据比较 1 简单图形 Overview Zabbix提供了简单图形，用来可视化显示监控项采集到的数据。对于用户而言，并不需要进行配置就可以查看简单图形。这是由Zabbix免费提供的。通过 Monitoring → Latest data 点击各自监控项的图形链接，就可以展示图形。时间段选择器注意图形上方的时间段选择器。它允许你可以轻松选择所需的时间段。时间段选择器中的滑动快可以来回拖动，以及缩放，使之更有效地改变展示的时间段。左侧的链接允许选择一些常用的预定义时间段（在滑动区域的上方），并点击时间段的链接来回移动（滑动区域的下方）。通过右侧的时间链接，点击可以弹出日历设置特定的开始/结束时间。在右下角的 fixed/dynamic 链接具有以下效果:

Python数据分析：使用Python画饼图和点图

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Python爬虫太火了，没写过爬虫，都不敢说自己学过Python。但自学Python真的不容易，一开始，我就遇到了难题----做数据分析图表。做爬虫一定要学会使用数据分析工具，制作数据图表这些是最基本的。我在网上发现一个讲解使用Python画图进行数据分析的小视频，我觉得讲的超基础，很适合小白，特来分享给大家~ 如果你也想学习数据分析，跟我一起看看下方视频，听知名技术专家李刚老师对Python饼图和点图详细解析， Python 数据分析之饼图与点图李刚老师出版的《疯狂Java》系列图书曾得到市场的广泛认可，经过多次再版，已被多家高校选作教材。上方视频来自于李刚老师的在线视频课程《21天通关Python》第九章数据分析之饼图与点图鉴于大家都有学习Python的困惑，今天就给大家推荐一本巨有影响力的Python实战书，上线时间仅2个月，就超越了众多实力派，成京东和当当网上的长期畅销图书，并且收获了3.4W的五星好评。这本书可谓是笔者独家私藏图书之一了，对我学习Python有着莫大的帮助，在京东上也常常"断货"，这次拿出来给大家分享一下,希望能帮到大家。《21天通关Python》视频课程以畅销图书为教材，由图书作者李刚亲自操刀讲解；上手门槛低，可作为0基础掌握Python教材；书籍+线上复合型学习场景特别适合Python小白学习！点击查看课程： https://edu

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