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简介：在数据分析、可视化和用户界面设计中，直方图和扇形图是不可或缺的工具，用于展示数据的分布和比例。直方图通过纵轴上的柱状图示数据频数或频率，而扇形图用角度显示各部分在总体中的比例。在编程中，利用C++ MFC框架、Python matplotlib等库可以绘制这些图形，涉及到使用图形设备接口、计算柱子和扇形角度，并填充图形。本教程将指导读者完成直方图和扇形图的绘制，并讲解如何优化图表的可读性和美观性，以及如何动态更新数据。

1. 直方图绘制基础

在数据可视化领域，直方图是一种常用且直观的工具，用于表示一组数据的分布情况。本章将带领读者了解直方图的基本概念，并探讨如何绘制一个基础的直方图。

直方图基本概念

直方图是由一系列高度不等的纵向条形表示数据分布的图形。在直方图中，横轴代表数据的区间，而纵轴则代表在这个区间内数据出现的频率或概率密度。直方图可以清晰地展现数据的分布情况，对于理解数据集的中心趋势和分散程度非常有帮助。

绘制直方图的基本步骤

要绘制一个直方图，我们首先需要准备数据集。数据集可以是连续的也可以是离散的，但通常需要将连续的数据划分为若干个区间（也称作“桶”或“bin”）。然后，我们计算每个区间的频数或频率，最后，根据这些频数或频率绘制纵向条形图。

以下是使用Python语言和matplotlib库绘制直方图的基本示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 生成数据

data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图

plt.hist(data, bins=30, alpha=0.5, color='blue', edgecolor='black')

# 添加标题和标签

plt.title('Histogram of random data')

plt.xlabel('Value')

plt.ylabel('Frequency')

# 显示图形

plt.show()

在上述代码中，我们使用 numpy 库生成了一组随机数据，并通过 matplotlib 库的 hist() 函数绘制了直方图。 bins=30 表示我们把数据分割成了30个区间， alpha 参数控制条形图的透明度， color 和 edgecolor 分别控制填充颜色和边框颜色。通过这种方式，我们可以直观地观察数据的分布情况。

2. 扇形图绘制基础

2.1 扇形图简介

扇形图，也称为饼图，是一种展示数据比例关系的图表，它将一个圆划分成若干个扇形区域来表示整体数据的不同部分。扇形图适用于展示分类数据的占比情况，帮助观众快速理解各类别所占的比重。每个扇区的大小代表其数值在总量中所占的比例，因此，了解扇形图的绘制基础对于数据可视化尤为重要。

2.1.1 扇形图的设计原理

扇形图的设计原理很简单，主要涉及到圆和角度的概念。在绘制扇形图时，整圆代表了数据的总量，每个扇区的角度大小与该类别在总量中所占的百分比成正比。要计算出每个扇区的角度，可以用以下公式：

角度 = (类别值 / 总值) × 360度

例如，如果某类别的值占总量的25%，那么它在饼图中的扇区角度为90度（因为 25% × 360度 = 90度）。

2.2 扇形图的绘制步骤

2.2.1 准备数据

首先需要整理和计算出绘制扇形图所需的数据。通常，这些数据是分类数据及其对应的数值。

2.2.2 选择合适的工具或语言

选择一个适合绘制扇形图的工具或编程语言。例如，可以使用Microsoft Excel、Python的matplotlib库、或者C++结合图形库如MFC等。

2.2.3 设计扇形图的基本参数

设计时，确定圆的半径、扇区的颜色、标签位置等参数。确保视觉上的可读性，比如不要让文字标签相互遮挡。

2.3 扇形图的应用场景

扇形图广泛应用于商业报告、市场研究、学术分析等场合。它将数据的比例以直观的形式展现出来，帮助用户快速把握数据结构。

2.3.1 商业领域

在商业领域，扇形图经常被用来展示产品的市场占有率、销售渠道分析、顾客满意度等。

2.3.2 教育与科研

教育和科研领域使用扇形图来呈现问卷调查结果、科研项目的资金分配、学术论文的主题分布等。

2.4 扇形图绘制案例

下面提供一个简单的Python matplotlib库的代码示例来绘制一个基本的扇形图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备

labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'

sizes = [15, 30, 45, 10]

colors = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue']

explode = (0.1, 0, 0, 0) # 突出显示第一个扇区

# 绘制扇形图

plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,

autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)

plt.axis('equal') # 等轴比例确保饼图是圆的

plt.show()

在此代码中， sizes 数组表示了每个扇区的大小， labels 数组是对应的标签。 explode 数组用于突出显示特定的扇区。 autopct 参数用于在饼图上显示数值的百分比。通过 plt.axis('equal') 设置，使得饼图保持圆的形状，否则可能会变成椭圆。

2.4.1 代码解读

plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140) : 这行代码是绘制扇形图的核心，其中 sizes 参数是扇区大小， explode 参数是突出显示的扇区， labels 是各扇区的标签， colors 是扇区的颜色， autopct 用于在扇区上显示百分比， shadow=True 给扇形图添加阴影效果， startangle 是饼图的起始角度。 plt.axis('equal') : 这行代码设置图表的横纵坐标轴等比例，从而保证绘制出来的图形是一个标准的圆。

扇形图的绘制看起来简单，却能够直观地展示数据的占比关系，是数据可视化中不可或缺的一部分。通过合适的工具和方法，我们可以更有效地使用扇形图来传达信息。

3. 使用C++ MFC框架绘制图形

3.1 C++ MFC框架概述

3.1.1 MFC框架简介

MFC，即Microsoft Foundation Classes，是一个用于创建Windows应用程序的C++库。MFC封装了大量Windows API，提供了一种面向对象的方式来实现Windows程序。通过MFC，开发者可以快速地构建出具有图形用户界面（GUI）的应用程序。MFC支持多文档界面（MDI）、单文档界面（SDI）、对话框应用程序等多种应用程序架构。

MFC的核心是包含在CObject中的动态行为。CObject类提供了序列化（保存和加载对象状态）、运行时类信息（RTTI）和动态创建对象等特性。MFC应用程序通常在文档-视图结构下进行管理，文档负责保存数据，而视图负责显示数据。

3.1.2 MFC与图形界面的关系

在Windows平台上，图形界面的构建依赖于GDI（图形设备接口）。MFC为GDI提供了封装，使得图形绘制变得更加简单。MFC中的CDC类（设备上下文类）是GDI的主要接口，它提供了一系列的绘图函数，允许开发者在屏幕上、打印机上或者内存中绘制各种图形和文本。

例如，使用CDC的 MoveTo 和 LineTo 函数可以绘制线条，而 Rectangle 函数可以绘制矩形。对于直方图和扇形图这样的统计图表，MFC同样提供了绘制图形的方式，尽管这需要更复杂的计算和绘图逻辑。

3.2 直方图和扇形图的MFC实现

3.2.1 创建MFC应用程序

在开始绘制直方图和扇形图之前，需要先创建一个基本的MFC应用程序。通常，这可以通过Visual Studio中的MFC应用程序向导来完成。以下是创建MFC应用程序的基本步骤：

打开Visual Studio，创建一个新的项目。 选择”Visual C++” -> “MFC” -> “MFC应用程序”。 按照向导输入项目名称和位置，并确认项目类型为单文档或多文档。 完成向导后，Visual Studio将生成一个MFC应用程序的框架代码。

接下来，开发者需要在这个框架的基础上进行自定义，实现所需的直方图和扇形图绘制功能。

3.2.2 绘制直方图

直方图是一种用于展示数据分布情况的图形，它由一系列高度不等的竖直条形图组成。在MFC中绘制直方图需要以下步骤：

获取CDC对象的指针。 确定直方图的位置和大小。 对于数据集中的每个值，计算对应的条形高度并绘制。

下面是一个简化的示例代码，展示了如何使用MFC的CDC类绘制一个简单的直方图：

void CMyView::OnDraw(CDC* pDC)

{

CDocument* pDoc = GetDocument();

ASSERT_VALID(pDoc);

if (!pDoc)

return;

// 获取数据数组

int data[] = {10, 20, 30, 40, 50};

int numData = sizeof(data) / sizeof(data[0]);

int barWidth = 30; // 条形的宽度

// 获取设备上下文的指针

CDC* pDC = GetDC()->m_pDC;

// 获取客户区的大小

CRect rect;

GetClientRect(&rect);

int clientWidth = rect.Width();

int clientHeight = rect.Height();

// 绘制直方图

for (int i = 0; i < numData; ++i) {

int x = i * barWidth + 10; // X轴偏移

int y = clientHeight - data[i] * clientHeight / 100; // 反转Y轴

pDC->Rectangle(x, clientHeight - 1, x + barWidth - 1, y); // 绘制条形

}

}

3.2.3 绘制扇形图

扇形图（饼图）是一种用于展示各部分占整体的比例关系的图形。在MFC中绘制扇形图需要以下步骤：

获取CDC对象的指针。 计算扇形的中心位置和半径。 遍历数据集，计算各扇形的角度。 使用扇形绘制函数进行绘制。

下面是一个简化的示例代码，展示了如何使用MFC的CDC类绘制一个简单的扇形图：

void CMyView::OnDraw(CDC* pDC)

{

CDocument* pDoc = GetDocument();

ASSERT_VALID(pDoc);

if (!pDoc)

return;

// 获取数据数组

double data[] = {0.1, 0.2, 0.3, 0.4};

int numData = sizeof(data) / sizeof(data[0]);

// 获取扇形图的中心位置和半径

CRect rect;

GetClientRect(&rect);

int centerX = rect.Width() / 2;

int centerY = rect.Height() / 2;

int radius = min(centerX, centerY) / 2;

// 绘制扇形图

double startAngle = 0;

for (int i = 0; i < numData; ++i) {

double endAngle = startAngle + 360.0 * data[i];

pDC->Pie(centerX - radius, centerY - radius, centerX + radius, centerY + radius,

centerX + (startAngle + endAngle) / 2 * radius, centerY - radius,

centerX + (startAngle + endAngle) / 2 * radius, centerY + radius);

startAngle = endAngle;

}

}

通过以上示例代码，我们可以看到MFC为开发者提供了强大的图形绘制能力，使得绘制直方图和扇形图这样的统计图表变得相对简单。然而，实际应用中往往需要更复杂的逻辑来处理数据和绘制细节，例如数据的格式化、颜色的自定义、图例的添加等。这些都需要开发者根据实际需求进行深入的定制开发。

4. 使用Python matplotlib库绘制图形

4.1 matplotlib库简介

4.1.1 matplotlib的功能和特点

matplotlib是一个用于创建静态、交互式和动画可视化的Python库。它能够生成出版质量级别的图形，提供了大量的定制选项，使得用户可以轻松地调整图形的各个方面以满足自己的需求。matplotlib具有以下特点：

丰富的API : 提供了一个全面的接口，覆盖了从基本图形到复杂的科学图表。 可扩展性 : 用户可以通过编写插件来扩展其功能，而且它的模块化设计使得更容易进行定制。 跨平台 : matplotlib可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux和MacOS。 多种输出格式 : 支持输出为多种格式，包括图像文件、PDF、SVG等。 交互式环境兼容性 : 与Jupyter Notebook等交互式环境集成良好，方便数据探索。

4.1.2 安装和配置matplotlib

在安装matplotlib之前，请确保您的Python环境已经搭建好。然后，您可以使用pip包管理器来安装matplotlib：

pip install matplotlib

安装完成后，您可以在Python脚本中导入matplotlib库来开始使用：

import matplotlib.pyplot as plt

pyplot 是matplotlib的子模块，用于与MATLAB风格的绘图命令进行接口交互。

4.2 绘制直方图和扇形图的Python实现

4.2.1 使用matplotlib绘制直方图

直方图是数据分布的视觉表示，可以非常直观地看出数据的频率分布。下面是一个简单的示例代码，用于生成一个直方图：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 生成一些随机数据

data = np.random.randn(1000)

# 创建直方图

plt.hist(data, bins=30, alpha=0.5, color='blue', edgecolor='black')

# 添加标题和轴标签

plt.title('Histogram of Data')

plt.xlabel('Value')

plt.ylabel('Frequency')

# 显示图形

plt.show()

在上述代码中， bins=30 指定了直方图的条形数， alpha 设置了透明度， color 和 edgecolor 分别定义了填充色和边框色。

4.2.2 使用matplotlib绘制扇形图

扇形图（也称为饼图）是另一种常用的数据表示方法，通常用于显示各部分在总体中的比例。绘制饼图的示例代码如下：

# 准备数据

labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'

sizes = [15, 30, 45, 10]

# 创建饼图

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)

# 为饼图添加标题

plt.title('Pie Chart Example')

# 显示图形

plt.show()

在这里， autopct 参数添加了百分比标签显示， startangle 参数设置了饼图的起始角度。

总结

在本节中，我们探索了如何使用matplotlib库绘制直方图和扇形图。matplotlib的灵活性和强大功能使得在数据可视化方面有着广泛的应用。通过上述代码，您应该能够开始创建自己的图表，并且根据需求进行调整以最佳地表示您的数据。

5. 图形设备接口（GDI）的使用

图形设备接口（GDI）是操作系统提供的一个用于绘制图形和处理图像的接口。它为程序员提供了一系列的函数，用于在计算机屏幕上和打印机上绘制图形。GDI支持各种输出设备，比如显示器、打印机等，能够将图形和文本渲染到这些设备上。

5.1 GDI基本概念

5.1.1 GDI的定义和作用

GDI，全称为“图形设备接口”，在Windows操作系统中扮演着极为重要的角色。GDI库提供了一组功能强大的API，允许开发者在各种设备上绘制出清晰、一致的图形。它负责图形的渲染与输出，包含了一套用于控制输出设备如何绘制线条、形状、图像和文字的函数集。

5.1.2 GDI与图形绘制的关系

在开发图形用户界面（GUI）应用程序时，GDI允许应用程序在窗口、控件和其他显示表面进行图形绘制。它允许程序在屏幕或打印机等设备上创建和管理图形对象，如位图、画刷、笔、字体等，并且允许这些对象在多个设备上共享使用。GDI保证了在不同设备上的输出质量尽可能一致。

5.2 GDI在直方图和扇形图绘制中的应用

GDI可以用于绘制直方图和扇形图，以及其它各种复杂的图表，以下将详细探讨如何使用GDI来实现这两种图表的绘制。

5.2.1 GDI对象的创建和使用

在使用GDI进行图形绘制之前，首先需要创建GDI对象，如画笔（CPen）、画刷（CBrush）、位图（CBitmap）等。这些对象需要在绘制完成后释放以避免资源泄露。

在C++ MFC框架中，通常会使用 CDC 类的成员函数进行图形的绘制。以下是一个创建画笔并使用的示例代码：

CPen pen(PS_SOLID, 2, RGB(255, 0, 0)); // 创建红色实线画笔，宽度为2

CClientDC dc(this); // 获取当前窗口的设备上下文

dc.SelectObject(&pen); // 选择画笔到设备上下文

dc.MoveTo(100, 100); // 移动到起点坐标(100, 100)

dc.LineTo(200, 200); // 从起点绘制到(200, 200)

// 释放资源

pen.DeleteObject(); // 删除画笔对象

上述代码段创建了一个红色的画笔，并在设备上下文中使用它绘制一条线段。 SelectObject 函数将画笔选入设备上下文中，并返回之前在此上下文中选入的同类型的对象。在 MoveTo 和 LineTo 函数调用之后，设备上下文会显示一条红色的直线。

5.2.2 GDI在MFC中的集成应用

在MFC中集成GDI，开发者可以创建一个MFC应用程序，并在其中添加自定义的绘图代码。绘制直方图和扇形图通常涉及到在视图类的 OnDraw 函数中添加绘图代码。

以下是一个在MFC中创建一个简单直方图的示例：

void CMyView::OnDraw(CDC* pDC)

{

CDocument* pDoc = GetDocument();

ASSERT_VALID(pDoc);

if (!pDoc)

return;

// 假设我们有一个数据数组

double data[] = {10, 20, 30, 40, 50};

int barWidth = 40;

for (int i = 0; i < 5; i++)

{

int barHeight = static_cast(data[i]);

pDC->Rectangle(10 + i * barWidth, 200 - barHeight, 10 + i * barWidth + barWidth, 200);

}

}

在这段代码中，首先确保了文档对象有效。接着声明了一个数据数组，并在 OnDraw 函数中循环绘制矩形来表示直方图中的各个条形。 Rectangle 函数负责绘制矩形，它的参数定义了矩形的位置和大小。通过调整 barWidth 和 barHeight ，直方图的宽度和高度可以被控制。

绘制扇形图的过程也非常类似，需要使用 Arc 、 Pie 和 Chord 等函数来绘制曲线和形状。

GDI图形绘制是深入学习MFC编程的必经之路，对于创建高质量的图形用户界面应用程序至关重要。通过深入理解GDI对象和它们的使用方式，开发者可以创建丰富的图形和图表，为应用程序提供更直观的视觉呈现。

[此处图片展示MFC直方图绘制效果] [此处图片展示MFC扇形图绘制效果]

6. 动态更新图表数据的方法

6.1 动态更新数据的必要性

实时数据展示的意义

在当今信息技术快速发展的背景下，用户对于数据展示的需求日益增强，尤其是在需要实时监控和分析的场景中，例如金融市场的实时行情展示、网络流量监控、物联网设备状态监测等。动态更新的数据可以让图表保持最新状态，使得决策者或观察者可以获取最新的信息，这对于决策支持和实时分析至关重要。动态图表可以帮助用户理解数据随时间变化的趋势，及时做出反应或调整策略。

数据更新的技术难点

尽管动态更新数据的需求明确，但在实际应用中却存在一些技术难点。首先，如何高效地处理和传输实时数据流是一大挑战。数据需要快速且准确地从源头传输到图表展示层，而在这个过程中，需要考虑到数据的压缩、传输协议的选择以及数据同步的问题。其次，动态更新图表需要考虑如何最小化绘图操作以优化性能，防止界面卡顿或延迟，特别是在数据点较多时。最后，当数据量大或更新频率高时，还需考虑图表的可扩展性和资源管理问题。

6.2 动态更新图表数据的实现策略

使用定时器刷新数据

实现原理

在图形用户界面（GUI）编程中，使用定时器是一种常见的动态数据更新策略。定时器可以在设定的时间间隔内触发事件，这些事件可以用来执行数据更新和图表重绘的代码。在MFC中，可以通过 SetTimer 函数设置一个定时器，并在定时器事件处理函数中实现数据更新逻辑。

示例代码及逻辑分析

UINT_PTR nIDEvent = 1; // 定时器的唯一标识符

UINT nElapse = 1000; // 定时器时间间隔，单位为毫秒

// 设置定时器

SetTimer(nIDEvent, nElapse, NULL);

// 定时器回调函数，定时执行

void CALLBACK TimerProc(HWND hwnd, UINT uMsg, UINT_PTR idEvent, DWORD dwTime)

{

// 更新图表数据

UpdateChartData();

// 重绘图表

InvalidateRect(hwndChart, NULL, TRUE);

// 强制立即重绘，不等待消息队列中其他消息的处理

UpdateWindow(hwndChart);

}

// 更新图表数据

void UpdateChartData()

{

// 数据更新逻辑，例如从数据源获取最新数据

// ...

}

在上述示例代码中， SetTimer 函数用于启动定时器，参数 nIDEvent 和 nElapse 分别表示定时器ID和时间间隔。在 TimerProc 函数中，定时器触发后，首先调用 UpdateChartData 函数获取最新数据，然后通过 InvalidateRect 函数将图表区域标记为无效，这会触发 WM_PAINT 消息，从而调用绘制函数来重新绘制图表。 UpdateWindow 函数用于立即处理重绘消息，避免了消息队列中的其他消息导致的延迟。

使用事件驱动更新数据

实现原理

事件驱动的数据更新是一种更为灵活的策略，它依赖于特定事件的发生来触发数据的更新。这些事件可以是用户交互行为，也可以是来自外部数据源的通知。在MFC中，可以通过消息映射机制将事件与处理函数关联起来。

示例代码及逻辑分析

// 消息映射宏，将自定义消息映射到处理函数

BEGIN_MESSAGE_MAP(CYourChart, CWnd)

ON_WM_TIMER()

ON_MESSAGE(WM_USER_DATAUPDATE, OnDataUpdate)

END_MESSAGE_MAP()

// 消息处理函数

LRESULT CYourChart::OnDataUpdate(WPARAM wParam, LPARAM lParam)

{

// 基于消息参数更新图表数据

UpdateChartDataFromEvent(wParam, lParam);

// 重绘图表

Invalidate();

return 0;

}

// 更新图表数据

void CYourChart::UpdateChartDataFromEvent(WPARAM wParam, LPARAM lParam)

{

// 根据事件参数解析数据并更新图表

// ...

}

在上面的代码示例中，通过 ON_MESSAGE 宏定义了自定义消息 WM_USER_DATAUPDATE 与处理函数 OnDataUpdate 之间的映射关系。当 WM_USER_DATAUPDATE 事件发生时， OnDataUpdate 函数被调用，然后在函数中调用 UpdateChartDataFromEvent 以获取新数据，并通过 Invalidate 函数请求重绘图表。通过这种方式，可以根据不同的事件源灵活地更新图表数据，并且可以优化性能，因为数据更新和图表重绘只在必要时发生。

在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择使用定时器或者事件驱动的方法来动态更新图表数据。定时器适合于周期性数据更新的场景，而事件驱动更适合于需要实时响应外部变化的场景。在实现动态更新时，还要注意数据同步问题，保证在更新数据和绘图操作中数据的一致性和准确性。

7. 图表可读性和美观性的优化

7.1 图表可读性的重要性

7.1.1 可读性的定义和影响因素

图表的可读性是指图表在视觉上表达数据信息的清晰度和易理解性。良好的可读性可以帮助用户快速捕捉到数据的关键点，降低对图表信息解读的难度。影响图表可读性的因素包括字体大小、颜色对比度、图例设计、数据标签的清晰度等。

7.1.2 提高图表可读性的方法

为了提高图表的可读性，首先应该确保图表的背景与前景颜色之间有足够的对比度。其次，选择合适的图表类型来展示数据，使得数据的分布和趋势一目了然。此外，合理使用图例、标题、数据标签和注释可以帮助引导用户的视线，突出关键信息。

7.2 图表美观性的提升技巧

7.2.1 美观性与用户体验的关系

美观的图表不仅能吸引用户的注意力，而且能够提升用户的整体体验。一个设计良好的图表能让用户在获取信息的同时，享受视觉上的愉悦。反之，如果图表设计粗糙，可能会导致用户对数据的可信度产生怀疑，影响用户体验。

7.2.2 美观性的设计原则和实践

图表的美观性可以通过遵循一些设计原则来提升。例如，使用渐变色和阴影效果可以增加图表的立体感，但是需要注意不要过度使用以免造成视觉干扰。保持设计的简洁性，避免在图表中堆砌过多的装饰元素。合理使用网格线和坐标轴标签，确保它们不会分散用户的注意力。

图表的颜色选择也是至关重要的，需要根据数据的性质和展示的场景选择合适的颜色搭配。例如，使用绿色和红色可以方便区分正负增长，但是要考虑色盲用户的需求，避免使用仅有色差的颜色组合。

实际操作中，可以使用一些图表设计工具或软件的内置模板来辅助设计。例如，在matplotlib中，可以使用 rcParams 来配置图表的整体样式，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 配置matplotlib的全局样式

plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'lightgray' # 设置坐标轴背景色为灰色

plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'white' # 设置图表背景色为白色

# 绘制一个简单的直方图

plt.hist([10, 20, 15, 25], bins=5)

plt.show()

此外，对于图表中的文字和标签，应确保它们的大小、颜色与背景形成鲜明的对比，使得阅读无障碍。在C++ MFC应用程序中，可以通过GDI来绘制图表，并在绘制时注意这些细节。

最终，优化图表的可读性和美观性需要不断地实践和用户反馈。设计师应该尝试多种设计方案，并从目标用户群体那里获得反馈，不断地调整和改进图表的设计。

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简介：在数据分析、可视化和用户界面设计中，直方图和扇形图是不可或缺的工具，用于展示数据的分布和比例。直方图通过纵轴上的柱状图示数据频数或频率，而扇形图用角度显示各部分在总体中的比例。在编程中，利用C++ MFC框架、Python matplotlib等库可以绘制这些图形，涉及到使用图形设备接口、计算柱子和扇形角度，并填充图形。本教程将指导读者完成直方图和扇形图的绘制，并讲解如何优化图表的可读性和美观性，以及如何动态更新数据。

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