MATPLOTLIB
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Tính tổng dữ liệu bán hàng năm ngoái của từng sản phẩm và hiển thị bằng biểu đồ tròn trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách tính tổng dữ liệu bán hàng năm của từng sản phẩm từ file CSV và sau đó trực quan hóa nó bằng biểu đồ tròn. Mình sẽ sử dụng thư viện Pandas để làm việc với dữ liệu và thư viện Matplotlib để vẽ đồ thị tròn.

Lưu ý : Trong hiển thị biểu đồ tròn Số lượng đơn vị bán được mỗi năm cho mỗi sản phẩm tính bằng phần trăm.

Biểu đồ Pie sẽ trông như thế này.

anh18 jpg

Bước 1: Import thư viện Pandas và Matplotlib

Bắt đầu bằng cách import thư viện Pandas để làm việc với dữ liệu và thư viện Matplotlib để vẽ đồ thị.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Bước 2: Đọc dữ liệu từ file CSV

Sử dụng hàm pd.read_csv() để đọc dữ liệu từ file CSV và lưu nó vào một DataFrame.

df = pd.read_csv("sales_data.csv")

Bước 3: Trích xuất dữ liệu tổng bán hàng năm của từng sản phẩm

Sử dụng phương thức .sum() để tính tổng dữ liệu bán hàng năm của từng sản phẩm.

salesData = [df['facecream'].sum(), df['facewash'].sum(), df['toothpaste'].sum(), 
             df['bathingsoap'].sum(), df['shampoo'].sum(), df['moisturizer'].sum()]

Bước 4: Vẽ biểu đồ tròn

Sử dụng hàm plt.pie() để vẽ biểu đồ tròn dựa trên dữ liệu tổng bán hàng năm của từng sản phẩm. Sử dụng các tham số như labels để đặt nhãn cho các phần trong biểu đồ và autopct để hiển thị tỷ lệ phần trăm trên biểu đồ.

labels = ['FaceCream', 'FaceWash', 'ToothPaste', 'Bathing Soap', 'Shampoo', 'Moisturizer']
plt.axis("equal")  # Để đảm bảo biểu đồ tròn được vẽ chính xác
plt.pie(salesData, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

Bước 5: Cấu hình biểu đồ

Sử dụng các hàm plt.legend() plt.title() để thêm chú giải và tiêu đề cho biểu đồ.

plt.legend(loc='lower right')  # Đặt vị trí chú giải
plt.title('Dữ liệu bán hàng năm theo từng sản phẩm')

Bước 6: Hiển thị biểu đồ

Cuối cùng, sử dụng plt.show() để hiển thị biểu đồ tròn đã vẽ.

plt.show()

Kết quả

Khi bạn chạy chương trình và đảm bảo rằng bạn đã có flie CSV "sales_data.csv" trong cùng thư mục với mã nguồn của bạn, bạn sẽ nhận được biểu đồ tròn thể hiện tỷ lệ dữ liệu bán hàng năm của từng sản phẩm. Biểu đồ sẽ hiển thị trực tiếp trên cửa sổ màn hình.

Chúc mừng bạn đã thành công tính tổng dữ liệu bán hàng năm của từng sản phẩm và hiển thị nó bằng biểu đồ tròn. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc sử dụng biểu đồ tròn để thể hiện phân phối dữ liệu. Chúc các bạn thành công và tiếp tục khám phá thế giới trực quan hóa dữ liệu!

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top