我们在运用Python制作各种图形的时候，经常需要绘制饼图。那么如何用Python绘制饼图呢？下面我给大家分享演示一下。
工具/材料Pycharm
接下来我们打开Pycharm，新建Python文件，导入Python的pandas库，利用pandas将Excel数据加载到缓存中，如下图所示
然后我们在导入pyplot库，运用pyplot库的pie进行饼图的绘制，如下图所示
接着运行程序以后我们就可以看到一张如下图所示的饼图了，但是四周的名称和Excel中的还是不太一样，接下来修改四周的名称
我们在运用pandas库加载Excel数据文件的时候加上index_col属性即可，如下图所示
这次在运行程序我们就可以看到饼图四周的名称和Excel中的一样了，如下图所示
接着我们在运用pyplot中的title和ylable设置饼图的标题和Y坐标轴的名称，如下图所示
最后运行文件就可以看到下面这个信息比较齐全的饼图了，如下图所示，到这里用Python绘制饼图就结束了
批量获取图片：
keras 多张图片：
很多情况下，你并不能使用以上这些方法来直接输入数据去训练或者预测，原因是你的数据集太大了，没办法把所有的图片都载入到内存当中。那keras的data generator就派上用场了，当你的模型需要训练数据的时候，generator会自动从cpu生成一批图片，喂到GPU里面让模型进行训练，依次循环，直到训练结束。
压缩数据中维度为1的维度， numpy.squeeze()
模型是不能直接对图片进行卷积操作的，必须先转化为numpy数组才能输入模型里面去，而且如果数据集的图片尺寸不统一，也有不同的操作细节。
keras 模型保存路径： C:\Users\你的用户名.keras\models
notop代表是否包括顶层的全连接层，默认include_top=True，包括全连接层。
tf -- tensorflow 或者 CNTK
th -- theano
制作分布图类似密度图，在python中利用pandas来提取分布数据是比较方便的。主要用到pandas的cut和groupby等函数。
官方文档链接
主要参数为x和bins。
x为数据源，数组格式的都支持，list，numpy.narray, pandas.Series。
bins可以为int，也可以为序列。
我们定义bins为一个序列，默认为左开右闭的区间：
对言值列按cats做groupby，然后调用get_stats统计函数，再用unstack函数将层次化的行索引“展开”为列。
G2在之前的文章中有介绍，文章 《python结合G2绘制精美图形》 。
一句话绘制出来，但具体的区间段难以区分出来。
bokeh是python的一个优秀的绘图工具包，与pandas结合的比较好。 bokeh文档
作者原文链接： python制作分布图
