matplotlib库作为Python数据化可视化的最经典和最常用库，掌握了它就相当于学会了Python的数据化可视化，今天呢，咱们就一起来聊聊关于Python如何去绘制饼图、极线图和气泡图吧

好啦，废话少说，咱们就开始吧！

用matplotlib库的pie()函数绘制饼图哦

pie()函数的作用就是给它一些数据和所占的百分比，它就可以给你返回经典的饼图哦，那先说一下它的语法格式吧：

matplotlib.pie(x)

其中参数x表示定性数据的不同类别的百分比哦！

好啦，为了能让大家更深入的了解，咱们还是举个“栗子”哦：

上面方框中就是咱们所调用的pie()函数哦，下面咱们运行一下看看效果吧！

运行上面指令输出下面效果图哦：

polar()函数的作用就是在极坐标轴上绘制出折线图哦，到这可能又会有朋友问了，极坐标是什么呢？关于极坐标的问题哦，这是数学问题哦，不理解的朋友可以网上搜一下哈，在这小编就不解释了，因为我也可能解释不清哦！

好啦，下面看一下polar()函数的语法格式吧：

matplotlib.polar(theta, r)

其中参数theta表示每个标记所在折线与极径的夹角哦，r参数则表示每个标记到原点的距离哦，关于极线图理解起来可能有点难度哦，大家只要会调用polar()函数就可以啦！

好啦，下面还是举个“栗子”来说明一下polar()函数该怎么调用吧：

上面方框中就是咱们所调用的polar()函数哦，下面运行一下看看效果吧：

运行以上指令，输出一下极线图图表哦：

scatter()函数的作用就是用二维数据通过借助气泡大小来展显出三维数据哦，还是首先说一下它的语法格式吧：

matplotlib.scatter(x, y, s, c, cmap)

其中呢，参数x表示x轴上的数值哦，参数y表示y轴上的数值哦，参数s表示散点标记的大小哦，参数c表示散点标记的颜色哦，cmap参数表示将浮点数映射成颜色的颜色映射表哦！

好啦，为了能够更好的理解气泡图，还是举个“栗子”哦：

同样哦，上面方框中就是调用的scatter()函数哦：

运行以上指令，就可以输出气泡图啦：

上面咱们所聊的就是关于Python数据可视化中绘制饼图、极线图和气泡图相关的知识哦，虽然极线图和气泡图理解起来难度有点大，但绘制出的图表是相当漂亮的哦，希望以后在大家进行Python数据可视化时，这三种绘图方式能够为你的工作带来出彩的表现哦！

最后希望大家学会matplotlib库中关于pie()、polar()和scatter()函数的调用方法哦，好啦，我们今天就先聊到这吧，下次再见哦！[再见]