Python利用matplotlib实现饼图绘制

前言

众所周知，matplotlib.pyplot 提供绘制不同表格绘制方法，如使用plot()方法绘制折线，bar()绘制柱

在matplotlib.pyplot 中还有一种图表用于直观表示占比情况的饼图，在matplotlib官网上也列举出非常多关于饼图的案例。

本期，我们将详细学习matplotlib 绘制饼图相关属性的学习，let's go~

1. 等高线图概述

什么是饼图？

• 饼图将各项的大小与总项和的比例显示在一个圆里
• 饼图展示通过不同大小，来确定各项的占比
• 饼图相同颜色的数据标记组成一个数据系列
• 饼图可分为三维饼图、复合饼图、分离饼图

饼图常用场景

• 饼图可用在需要暂时各个部分构成比
• 饼图可反映一个维度各项指标占总体的占比情况
• 饼图适用在只看大体占比，不要数据精度的情况

绘制等饼图步骤

1. 导入matplotlib.pyplot模块
2. 准备数据，可以使用numpy/pandas整理数据
3. 调用pyplot.pie()绘制饼图
4. 调用axis方法调整x/y轴间距相等

案例展示

本期，我们将适用饼图来分析操作系统市场占比情况

案例数据准备：使用random.randint产生5个数值

import numpy as np
size = np.random.randint(0,100,5)

绘制饼图

import matplotlib.pyplot as plt\
 
plt.pie(size,labels=["windows","mac","linux","android","other"])
 
plt.title("手机系统占比分析")
 
plt.show()

2. 饼图属性

设置饼图的颜色

关键字：colors

可取值选项：none或者颜色列表

颜色列表可以由如下组成：

• 表示颜色的英文单词：如红色"red"
• 表示颜色单词的简称如：红色"r",黄色"y"
• rgb格式：十六进制格式如"#88c999";(r,g,b)元组形式

设置标签

关键字：labels

默认为：none

需要传入列表形式的值

设置突出部分

关键字：explode

默认为：none

需要传入列表数据

如果设置值后，其指定的部分会突出显示

设置填入百分比数值

关键字：autopct

默认为：none

可选择值形式：

• 格式字符串如：'%1.1f%%'
• 函数：可以调用函数内容

饼图旋转

从x轴逆时针旋转角度：startangle；默认为0，浮点类型

指定分数方向顺逆时针：counterclock；默认为true，bool类型

设置阴影

关键字：shadow

默认为false

在饼图下绘制出阴影

我们结合第一节的案例添加一些属性，需要显示占比数值，颜色显示指定颜色，突出mac占比

plt.pie(size,labels=["windows","mac","linux","android","other"],
autopct="%1.1f%%",
explode=[0,0.1,0,0,0],
colors=("r","blue","#88c999",(1,1,0),"0.5"))

3. 调整饼图的大小

我们在实际制作饼图时，会遇到改变饼图的大小，这是我们可以借助饼图属性关键字radius

radius:设置饼图半径大小

除此之外，我们还要使用textprops来控制显示的标签的大小

plt.pie(size,labels=["windows","mac","linux","android","other"],autopct="%1.1f%%",
explode=[0,0.1,0,0,0],
colors=("r","blue","#88c999",(1,1,0),"0.5"),radius=0.5,textprops={'size':"smaller"})

4. 添加图例

我们在饼图中显示各项占比情况时，会在图表的旁边添加一组图例说明。

• pyplot.pie()方法会返回patchee.wedge列表、文本列表等数据
• pyplot.legend()方法传入wedge元素和指定的labels标签
• 同时可以同legend()方法bbox_to_anchor来设置图例的位置

la = ["windows","mac","linux","android","other"]
 
def f(pct,n):
    num = int(round(pct*np.sum(n)))
    return "{:.1f}%\n{:d}w".format(pct,num)
 
wedges ,text,autotexts =plt.pie(size,autopct=lambda pct: f(pct,size),
        colors=("r","blue","#88c999",(1,1,0),"0.5"),textprops=dict(color='w'))
 
plt.legend(wedges,la,loc="right",bbox_to_anchor=(1,0,0.3,1))

5. 镂空饼图

在饼图中，我们有时候也用到嵌套镂空的饼图。

• 嵌套可以多次调用pyplot.pie()方法
• 镂空可以借助pyplot.pie()属性wedgeprops来进行设置
• wedgeprops={"width":0.3,"edgecolor":'w'}

cmap = plt.get_cmap("tab20c")
plt.pie(size,
         colors=("r","blue","#88c999",(1,1,0),"0.5"),textprops=dict(color='w'),wedgeprops=dict(width=0.3,edgecolor='w'))
plt.pie(size,
         colors= cmap(np.arange(3)*5),radius=0.7,wedgeprops=dict(width=0.3,edgecolor='w'),textprops={'size':"smaller"})

总结

本期，对matplotlib.pyplot 绘制饼图pie()相关属性的学习。在绘制饼图时，我们会根据实际需求改变饼图的大小，嵌套饼图、添加柱状图等图形辅助查看

以上是本期内容，欢迎大佬们点赞评论，下期见~ 

以上就是python利用matplotlib实现饼图绘制的详细内容，更多关于python matplotlib 绘制饼图的资料请关注其它相关文章！