在我們進行數據分析的時候需要對得出的數據進行可視化，因此我們需要引入第三方包來幫助我們進行可視化分析，在這里使用matplotlib
一、安裝
使用指令【pip install matplotlib】來對我們的數據進行安裝。
matplotlib的官方文檔：https://matplotlib.org/tutorials/index.html
二、使用
使用matplotlib中的pyplot來進行畫圖
1 from matplotlib import pyplot as plt 2 plt.figure(figsize=(5, 5)) # 將畫布設定為正方形，則繪制的餅圖是正圓
3 plt.pie( 4 [i[1] for i in counter_tag], # 數值信息
5 labels=[i[0] for i in counter_tag], # 標簽信息
6 explode=[0, 0.05, 0.1], # 距離圓中心的距離
7 colors=['#F97350', '#FAD06C', 'g'], # 顏色
8 autopct='%1.2f%%', # 在餅圖中，顯示百分數
9 ) 10 plt.title('課程類型分布') # title的使用
11 plt.savefig(path_save_pic + 'source_tag.png') # 文件的保存
12 plt.show() # 可視化呈現
三、參數
官方的文檔：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.pie.html?highlight=pie#matplotlib.pyplot.pie
需要特殊用法的去官方文檔查看
在顏色參數中，可以使用對應的顏色編碼，也可以使用顏色的名稱，並且這兩種方式可以混用。
explode的參數個數要和總的參數個數對應，避免出現參數對應不上的錯誤。
四、結果
1.沒有explode的結果
2.含有explode參數的結果
五、總結
總的來說matplotlib還是不錯的，但是pyecharts的效果更加的不錯。后面也會把其他的圖加進來，做成一個matplotlib的集合。
六、參考
pie官方文檔：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.pie.html?highlight=pie#matplotlib.pyplot.pie
官方文檔：https://matplotlib.org/tutorials/index.html
pyecharts官方文檔：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro