本文实例为大家分享了python绘制饼图和直方图的具体代码，供大家参考，具体内容如下

#饼图，常与结构分析结合使用
import pandas
import numpy
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as font_manager
#导入数据
plot_pie=pandas.read_csv("D://Python projects//reference data//6.3//data.csv")
#计算每个品牌的用户数,保留序列
result=plot_pie.groupby(
        by=["通信品牌"],
        as_index=False
        )["号码"].agg({
                "用户数":numpy.size})
#使用弹窗绘图
%matplotlib qt
#设置长宽分辨率
plt.figure(figsize=(20,20),dpi=10)
#使用绝对路径获取字体的名称的方法
fontname=font_manager.FontProperties(
        fname="C://Windows//Fonts//FZSTK.TTF")
#设置字体
font={
      "family":fontname.get_name(),
      "size":20}
matplotlib.rc("font",**font)
#设置横轴与纵轴等长的饼图
plt.axis("equal")
#绘制饼图
plt.pie(
        result["用户数"],
        labels=result["通信品牌"],
        autopct="%.2f%%")
#设置突出的部分
explode=(0.1,0.2,0.3)
plt.axis("equal")
plt.pie(
        result["用户数"],
        labels=result["通信品牌"],
        autopct="%.2f%%")

结果为：

直方图：

#直方图
import pandas
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
#设置字体
font={
      "family":"SimHei",
      "size":15}
matplotlib.rc("font",**font)
#导入数据
data_histogram=pandas.read_csv("D://Python projects//reference data//6.5//data.csv")
maincolor=(42/256,87/256,141/256,1)
#绘制初步直方图
plt.hist(data_histogram.购买用户数,
         color=maincolor)
plt.hist(data_histogram["购买用户数"],
         color=maincolor)

结果为：

#设置分组个数为30
plt.hist(data_histogram.购买用户数,
         bins=(30),
         color=maincolor)

结果为：

#绘制瀑布图，即累计计算
plt.hist(data_histogram.购买用户数,
         bins=(30),
         cumulative=True,
         color=maincolor)

结果为：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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