帕累托图是一种常见的数据可视化工具，它可以帮助人们更好地理解数据和现象之间的关系。在 Python 中，我们可以使用一些库来绘制帕累托图，如 matplotlib 和 seaborn。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 构造数据
data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Value': [20, 15, 10, 5]}
# 绘制帕累托图
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax1.bar(data['Category'], data['Value'], color='skyblue')
ax2.plot(data['Category'], data['Value'].cumsum(), '-o', color='red')
ax2.set_ylim([0, 100])
# 添加标签
ax1.set_xlabel('Category')
ax1.set_ylabel('Count')
ax2.set_ylabel('Cumulative Percentage')
# 调整图形样式
plt.title('Pareto Chart')
sns.set_style("whitegrid")
plt.show()

代码中包括了如下几个步骤：

• 导入库和模块
• 构造数据
• 绘制帕累托图
• 添加标签
• 调整图形样式

通过这些步骤，我们可以生成自己的帕累托图，并对数据和现象有更好的理解。