嗨，今天終於！終於！來到2/3了！（感動）
上一篇介紹了Matplotlib是如何做到讓資料變成折線圖，今天要說明如何結合pandas或numpy製作出其他樣式的資料圖表！

那我們就開始吧！（let's go!）
先import matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt

pie Chart

今天來介紹圓餅圖吧！
加入label：

labels = 'A','B','C','D','E','F'

設定每塊的大小：

size = [33,52,12,17,62,48]

要圓餅圖使用plt.pie()

plt.pie(size , labels = labels,autopct='%1.1f%%')

size與labels都是上面設定的資料，autopct='%1.1f%%'是用來顯示百分比。

為了要讓圓餅圖比例相等加上：

plt.axis('equal')

最後顯示：

plt.show()

Separated

在pie裡面還有一個參數explode可以使用，我們直接來使用吧：
上面的程式碼新增：

separated = (.1,0,0,0,0,0)

上面幾個.1,0,0,0,0,0 分別為 'A','B','C','D','E','F'，這是設定分開的數值(距離)。
修改plt.pie()的內容新增一個explode參數，變成：

plt.pie(size , labels = labels,autopct='%1.1f%%',explode=separated) 

接著show資料：

就會看到A的部分分開了，也可以自行改變separated內的數字，看看改變了什麼！

With pandas

現在要加上我們之前講的pandas，來把pandas的資料做視覺化！

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

先定義資料：

data = {'names':['a','b','c','d','e'],
        'jan':[133,122,101,104,320],
        'feb':[122,132,144,98,62],
        'march':[64,99,32,12,65] }

接著將資料設定為DataFrame資料格式，放到變數df：

df = pd.DataFrame(data,columns=['names','jan','feb','march'])

定義（總）大小：

df['total'] = df['jan']+ df['feb']+df['march']

資料內容就定義完了，現在就要變成圓餅圖了：

定義顏色：

colors = [(1,.4,.4),(1,.6,1),(.5,.3,1),(.7,.7,.2),(.6,.2,.6)]

定義圓餅圖，上面定義的資料放進去：

plt.pie( df['total'] ,
    labels = df['names'],
    colors = colors,
    autopct='%1.1f%%',
    ) 

等比例：

plt.axis('equal') 
plt.show()

Bar Chart

接下來要來製作長直條圖表，一樣先import：

import matplotlib.pyplot as plt

With Numpy

這裡我們用Numpy來幫助我們建立資料：

import numpy as np

先建立資料：

col_count = 3
A_scores = (553,536,548)
B_scores = (518,523,523)
C_scores = (613,570,588)
D_scores = (475,505,499)

上面我們定義了A,B,C,D三人的成績，建立index：

index = np.arange(col_count)

建立A的圖表：

k = plt.bar(index,A_scores, .5)
plt.grid(True)
plt.show()

就有基本的Bar圖表了！

接下來我們要建立下面這個圖表：

上方可以看到有A,B,C,D四個人，每個人有三個分數包含數學、閱讀、科學。

來看看怎麼做吧！

一樣，先定義資料：

col_count = 3
bar_width = 0.2
index = np.arange(col_count)
A_scores = (553,536,548)
B_scores = (518,523,523)
C_scores = (613,570,588)
D_scores = (475,505,499)

定義bar的圖型：

A = plt.bar(index,
           A_scores, 
           bar_width,
           alpha=.4,
           label="K") 
B = plt.bar(index+0.2,
            B_scores,
            bar_width,
            alpha=.4,
            label="C") 
C = plt.bar(index+0.4,
            C_scores,
            bar_width,
            alpha=.4,
            label="N") # x,y ,width
D = plt.bar(index+0.6,
            D_scores,
            bar_width,
            alpha=.4,
            label="F") # x,y ,width

每個長條圖上面都有顯示文字：

def createLabels(data):
    for item in data:
        height = item.get_height()
        plt.text(
            item.get_x()+item.get_width()/2., 
            height*1.05, 
            '%d' % int(height),
            ha = "center",
            va = "bottom",
        )
createLabels(A)
createLabels(B)
createLabels(C)
createLabels(D)

上面這裡我們用到了plt.text()定義文字，參考：
How to write text above the bars on a bar plot (Python)?

最後：

plt.ylabel("Mean score")
plt.xlabel("Subject")
plt.title("Test Scores by Contry")
plt.xticks(index+.3 / 2 ,("Math","Reading","Science"))
plt.legend() 
plt.grid(True)
plt.show()

plt.legend() 為右上角的圖。
plt.xticks為底下的文字（為了至中所以+.3 / 2）

ok 這就是今天顯示圖表的部分了！

更多參考資料：
matplotlib.org/pie
matplotlib.org/barchart