在Python語(yǔ)言中，plotly是一個(gè)功能強(qiáng)大的圖形插件，可以通過編寫不同的代碼來(lái)創(chuàng)建各種類型的圖表。本文將介紹如何使用plotly來(lái)實(shí)現(xiàn)餅圖，并展示相關(guān)的數(shù)據(jù)。第一步：創(chuàng)建項(xiàng)目和文件首先，雙擊打開

在Python語(yǔ)言中，plotly是一個(gè)功能強(qiáng)大的圖形插件，可以通過編寫不同的代碼來(lái)創(chuàng)建各種類型的圖表。本文將介紹如何使用plotly來(lái)實(shí)現(xiàn)餅圖，并展示相關(guān)的數(shù)據(jù)。

第一步：創(chuàng)建項(xiàng)目和文件

首先，雙擊打開PyCharm工具，創(chuàng)建一個(gè)新的Python項(xiàng)目。然后，在項(xiàng)目中新建一個(gè)Python文件，用于編寫我們的代碼。

第二步：導(dǎo)入包

接下來(lái)，我們需要導(dǎo)入包，并給它起一個(gè)別名，比如px。這樣我們就可以使用px來(lái)調(diào)用該包中的函數(shù)和方法。

```python

import as px

```

第三步：查詢數(shù)據(jù)

使用gapminder方法查詢2019年的數(shù)據(jù)。gapminder是一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中包含了世界各國(guó)在各個(gè)年份的各種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

```python

data ().query("year 2019")

```

第四步：設(shè)置過濾條件和標(biāo)題

在這一步中，我們可以根據(jù)需要設(shè)置過濾條件，并為我們的圖表添加標(biāo)簽和標(biāo)題。

```python

filtered_data data[data['continent'] 'Asia']

filtered_data['label'] filtered_data['country']

filtered_data['title'] '亞洲國(guó)家人口占比'

```

第五步：創(chuàng)建餅圖

使用pie()方法來(lái)創(chuàng)建餅圖，并設(shè)置相應(yīng)的屬性，如values、names和title等。

```python

fig px.pie(filtered_data, values'pop', names'label', titlefiltered_data['title'])

```

第六步：顯示和保存圖表

最后一步是調(diào)用show()方法來(lái)顯示我們的餅圖，并保存代碼并運(yùn)行。如果你還沒有下載所需的文件，請(qǐng)確保在運(yùn)行代碼之前下載相關(guān)文件。

```python

()

```

以上就是使用Python中的plotly圖形插件來(lái)實(shí)現(xiàn)餅圖并顯示的方法。你可以根據(jù)自己的需求對(duì)圖表進(jìn)行定制化，以滿足不同的數(shù)據(jù)可視化需求。希望本文能對(duì)你有所幫助！