哪些网站做科技专题,有没有必要给企业做网站,动地科技登录网站,最近一周中国新闻大事类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化—柱状图数据可视化—饼图、环形图、雷达图统计学检验箱…类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化—柱状图数据可视化—饼图、环形图、雷达图统计学检验箱线图筛选异常值3 Sigma原则筛选离群值Python统计学检验大数据PySpark大数据处理详细教程使用教程CentOS服务器搭建Miniconda环境Linux服务器配置免密SSH大数据集群缓存清理面试题整理面试题—机器学习算法面试题—推荐系统 饼状图展示了四个类别A, B, C, D的数据每个类别的比例标注在图中。环形图与饼状图使用相同的数据但采用环形设计以不同的视觉风格呈现相同的信息。雷达图展示了六个不同指标Metric 1 至 Metric 6的数据以雷达图的形式展现每个指标的数值。 这些图表可以根据您的数据和需求进行调整以便更好地呈现信息。您可以改变数据集、标签和标题来自定义这些图表。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef plot_pie_chart(data, labels, titlePie Chart):绘制饼状图。:param data: 包含数值的列表。:param labels: 与数据相对应的标签列表。:param title: 图表的标题。fig, ax plt.subplots()ax.pie(data, labelslabels, autopct%1.1f%%, startangle140)ax.axis(equal) # Equal aspect ratio ensures the pie chart is circular.plt.title(title)plt.show()# 示例数据
pie_data [35, 25, 25, 15]
pie_labels [Category A, Category B, Category C, Category D]# 绘制图表
plot_pie_chart(pie_data, pie_labels, titleExample Pie Chart)import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef plot_donut_chart(data, labels, titleDonut Chart):绘制环形图。:param data: 包含数值的列表。:param labels: 与数据相对应的标签列表。:param title: 图表的标题。fig, ax plt.subplots()ax.pie(data, labelslabels, autopct%1.1f%%, startangle140, pctdistance0.85)# Draw a circle at the center of pie to make it look like a donutcentre_circle plt.Circle((0,0),0.70,fcwhite)fig plt.gcf()fig.gca().add_artist(centre_circle)ax.axis(equal) # Equal aspect ratio ensures the pie chart is circular.plt.title(title)plt.show()# 示例数据
pie_data [35, 25, 25, 15]
pie_labels [Category A, Category B, Category C, Category D]# 绘制图表
plot_donut_chart(pie_data, pie_labels, titleExample Donut Chart)import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef plot_radar_chart(data, labels, titleRadar Chart):绘制雷达图。:param data: 包含数值的列表。:param labels: 与数据相对应的标签列表。:param title: 图表的标题。num_vars len(labels)angles np.linspace(0, 2 * np.pi, num_vars, endpointFalse).tolist()data data[:1]angles angles[:1]fig, ax plt.subplots(figsize(6, 6), subplot_kwdict(polarTrue))ax.fill(angles, data, colorblue, alpha0.25)ax.plot(angles, data, colorblue, linewidth2) # Draw the outline of our dataax.set_yticklabels([])ax.set_xticks(angles[:-1])ax.set_xticklabels(labels)plt.title(title, y1.1)plt.show()# 示例数据
radar_data [4, 5, 6, 3, 2, 5]
radar_labels [Metric 1, Metric 2, Metric 3, Metric 4, Metric 5, Metric 6]# 绘制图表
plot_radar_chart(radar_data, radar_labels, titleExample Radar Chart)
