seaborn畫餅圖

(一)餅圖：

1）用到的方法：

matplotlib.pyplot.pie()

2）參數解析：

pie(x, explode=None, labels=None,  
    colors=('b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'),  
    autopct=None, pctdistance=, shadow=False,  
    labeldistance=, startangle=None, radius=None,  
    counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None,  
    center = (, ), frame = False )  
           

3）參數說明：

x (每一塊)的比例，如果sum(x) > 1會使用sum(x)歸一化 labels (每一塊)餅圖外側顯示的說明文字

explode (每一塊)離開中心距離 startangle 起始繪制角度,預設圖是從x軸正方向逆時針畫起,如設定=90則從y軸正方向畫起

shadow 是否陰影 labeldistance label繪制位置,相對于半徑的比例, 如<1則繪制在餅圖内側 autopct

控制餅圖内百分比設定,可以使用format字元串或者format function

‘%1.1f’指小數點前後位數(沒有用空格補齊) pctdistance 類似于labeldistance,指定autopct的位置刻度 radius 控制餅圖半徑

傳回值: 如果沒有設定autopct,傳回(patches, texts) 如果設定autopct,傳回(patches, texts,

autotexts) patches – list –matplotlib.patches.Wedge對象 texts

autotexts – matplotlib.text.Text對象

（二）distplot圖：

1）解析：

seaborn的displot()集合了matplotlib的hist()與核函數估計kdeplot的功能，增加了rugplot分布觀測條顯示與利用scipy庫fit拟合參數分布的新穎用途

2）用法：

seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None)
           

3)參數說明：

a:觀察資料，一維的或者是數組。
如果是Series對象并且帶有name屬性，name就會作為标記一個資料軸。
bins:設定矩形數量。
hist:bool,可選。控制是否顯示條形圖。
kde:bool,optional.控制是否顯示核密度圖。
rug:随機變量，可選。控制拟合的參數分布圖。
vertical:bool,可選。顯示正交控制。