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
- 导入matplotlib.pyplot模块
- 准备数据，可以使用numpy/pandas整理数据
- 调用pyplot.pie()绘制饼图
- 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脚本之家其它相关文章！