Question

Пошаговая как сделать круговые диаграмма. ​

Answer 1

Пошаговое объяснение:

1. Нарисовать круг

2. Разделить на необходимое равное количество частей (в каждом случае разное количество)

3. Раскрасить по статистике

4. Написать обозначения цветов

Answer 2

Как сделать круговую диаграмму с использованием Matplotlib?

Чтобы создать круговую диаграмму с использованием библиотеки Matplotlib, вам понадобится следовать нескольким шагам:

1. Импортируйте необходимые модули: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ```

2. Создайте данные для диаграммы. В примере ниже используется массив `data`, содержащий значения для каждого сектора диаграммы: ```python data = np.array([[5, 10, 7], [8, 15, 5], [11, 9, 7]]) ```

3. Определите цвета для больших и малых секторов диаграммы. В примере ниже используется цветовая карта "tab20b" для определения цветов: ```python cmap = plt.get_cmap("tab20b") b_colors = cmap(np.array([0, 8, 12])) # Цвета для больших секторов sm_colors = cmap(np.array([1, 2, 3, 9, 10, 11, 13, 14, 15])) # Цвета для малых секторов ```

4. Создайте объекты `fig` и `ax` для рисования диаграммы: ```python fig, ax = plt.subplots() ```

5. Нарисуйте большие секторы диаграммы с помощью функции `ax.pie()`. Установите радиус равным 1 и цвета с помощью параметра `colors`. Также можно настроить ширину секторов с помощью параметра `wedgeprops`: ```python offset = 0.4 # Ширина секторов ax.pie(data.sum(axis=1), radius=1, colors=b_colors, wedgeprops=dict(width=offset, edgecolor='w')) ```

6. Нарисуйте малые секторы диаграммы с помощью функции `ax.pie()`. Установите радиус равным `1 - offset` и цвета с помощью параметра `colors`. Также можно настроить ширину секторов с помощью параметра `wedgeprops`: ```python ax.pie(data.flatten(), radius=1-offset, colors=sm_colors, wedgeprops=dict(width=offset, edgecolor='w')) ```

7. Отобразите диаграмму с помощью функции `plt.show()`: ```python plt.show() ```

Вот полный код для создания круговой диаграммы: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

data = np.array([[5, 10, 7], [8, 15, 5