1.plt.pie()
饼图 常常用来显示 整体中各部分所占的比例，在python-matplotlib库中通过plt.pie()方法来实现。
其主要参数如下：
x --------每一块饼图的比例组成的序列。可以是一个列表。如果其中元素的值加起来大于一，则会通过
归一化处理后的结果。
explode -------- 指每一块饼距离圆心的距离。默认为0。如果大于0，则饼即会分裂出来，即“分裂饼形图”效果。
labels -------- 标签，即每一块饼图外侧显示的说明文字
autopct -------- 设置饼图百分比的格式。即字符串的格式，可以使用格式化字符串表达式或者format()函数的表达式。 不设定这个参数则不会显示百分比的字符串。
pctdistance --------指百分比的位置刻度，默认为0.6。
shadow --------布尔类型，饼图是否带阴影（立体感）。默认False不带。
labeldistance --------标记的绘制的位置，占半径长度的比例。默认为1.1，如果大于1则显示在饼的内侧。
startangle --------起始绘制角度，默认从x轴正方向逆时针画起。例如，设置为90则从y轴正方向画起。
radius -------- 饼图的半径，默认为1。
counterclock -------- 指针方向。布尔类型。默认为True，表示逆时针。如果为False则表示顺时针。
wedgeprops -------- wedge对象的属性（wedge翻译过来即三角木，楔子，即表示饼图中的每一块儿），可选参数，字典类型，默认为None。这个字典将会传递给wedge对象。如wedgeprops={‘linewidth’:2}表示wedge的线条宽度为2。
textprops -------- text标签文本的属性。也是一个字典类型，可选。默认为None。
center -------- 饼图的原点。
frame -------- 是否显示轴框架，布尔类型，默认不显示，False。如果为True则会显示轴框架。可以与grid()配合使用。通常不使用该参数，因为轴框架会干扰图像效果。
rotatelabels -------- 可选，旋转标签到指定角度。（“指定”的含义是，以该位置连接圆心的半径为水平基准。）
2. 饼图基本
绘制一张简单的饼图，图像上的百分数显示出一位小数。标签为[‘A类’, ‘B类’, ‘C类’, ‘D类’]。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['axes.facecolor'] ='#cc00ff'
x = [10, 20, 35, 25]
plt.pie(x, autopct='%1.1f%%', labels=['A类', 'B类', 'C类', 'D类'])
plt.title("产品数量占比")
plt.show()
图像效果呈现如下：
3. 饼状图进阶
设置背景颜色为’#00E5EE’，
百分数显示一位小数，
四块的颜色依次为[‘red’, ‘green’, ‘purple’, ‘yellow’]
B类 在饼图中 向外分裂0.2个单位 explode=[0, 0.2, 0, 0]，
从y轴正方向开始绘图 startangle=90，
饼图半径设为1.1 radius=1.1,
标签文本字体的大小为20，颜色为 ‘#8B1A1A’ textprops={‘fontsize’: 20, ‘color’: ‘#8B1A1A’}
显示阴影效果，
标签在半径0.6单位处 pctdistance=0.6，
每个标签都选择一定的角度 rotatelabels=True
代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(1, facecolor='#00E5EE', figsize=(10, 8))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'
x = [10, 20, 35, 25]
plt.pie(x,
labels=['A类', 'B类', 'C类', 'D类'],
autopct='%1.1f%%',
colors=['red', 'green', 'purple', 'yellow'],
explode=[0, 0.2, 0, 0],
startangle=90,
radius=1.1,
textprops={'fontsize': 20, 'color': '#8B1A1A'},
shadow=True,
pctdistance=0.6,
rotatelabels=True
)
# 设置标题文本、y坐标（即竖直方向上的位置），字体大小、颜色
plt.title("产品数量占比", y=1.05, fontsize=25, color='#cc00ff')
plt.show()
4. 环形图
绘制环形图仍然使用plt.pie()方法，
只需要设置其中的wedgeprops参数的属性。
代码示例如下
在上例代码的基础上，取消分裂，
添加 wedgeprops={‘width’: 0.4, ‘edgecolor’: ‘k’}。
然后把百分数的位置pctdistance设置为0.8。
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(1, facecolor='#00E5EE', figsize=(10, 8))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'
x = [10, 20, 35, 25]
plt.pie(x,
labels=['A类', 'B类', 'C类', 'D类'],
autopct='%1.1f%%',
colors=['red', 'green', 'purple', 'yellow'],
startangle=90,
radius=1.1,
textprops={'fontsize': 20, 'color': '#8B1A1A'},
shadow=True,
pctdistance=0.8,
rotatelabels=True,
wedgeprops={'width': 0.4, 'edgecolor': 'k'}
)
plt.title("产品数量占比", y=1.05, fontsize=25, color='#cc00ff')
plt.show()
5. 内嵌环形图
内嵌环形图，以内嵌一次为例。即两个圆环，需要调用两次plt.pie()方法。
通过wedgeprops参数设置不同的环形边界，通过radius设置不同的半径。
全局字体为SimHei（黑体）。标题部分的局部字体使用“华文琥珀”（将系统的字体文件STHUPO.TTF复制到当前目录下）。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
fig = plt.figure(1, facecolor='#ffffcc', figsize=(6, 6))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'
x1 = [10, 20, 35, 25]
x2 = [8, 32, 20, 40]
plt.pie(x1,
autopct='%1.1f%%',
colors=['red', 'green', 'blue', 'yellow'],
startangle=90,
radius=1,
textprops={'fontsize': 16, 'color': 'purple'},
pctdistance=0.85,
rotatelabels=True,
wedgeprops={'linewidth': 2, 'width': 0.3, 'edgecolor': 'k'}
)
plt.pie(x2,
autopct='%1.1f%%',
colors=['red', 'green', 'blue', 'yellow'],
startangle=90,
radius=0.7,
textprops={'fontsize': 16, 'color': 'purple'},
pctdistance=0.6,
rotatelabels=True,
wedgeprops={'linewidth': 2, 'width': 0.4, 'edgecolor': 'k'}
)
plt.title("产品数量占比", fontsize=25, color='purple', fontproperties=font_manager.FontProperties(fname='STHUPO.TTF'))
plt.legend(['A类', 'B类', 'C类', 'D类'], bbox_to_anchor=(0.9, 0.2))
plt.show()
程序执行效果如下：
到此这篇关于Python利用Matplotlib库实现绘制饼形图的文章就介绍到这了,更多相关Python Matplotlib饼图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！