举一反三学python(8)—饼图

一、matplotlib模块

1. pie函数的语法和参数含义如下:

 总共有19个参数之多，等号后面的是它们的默认值。重点介绍以下几个参数的意义:

1）x：指定绘图的数据。
2）explode：指定饼图某些部分的突出显示，即呈现爆炸式。
3）labels：为饼图添加标签说明，类似于图例说明。
4）colors：指定饼图的填充色。
5）autopct：自动添加百分比显示，可以采用格式化的方法显示。

6）pctdistance：设置百分比标签与圆心的距离。
7）shadow：是否添加饼图的阴影效果。
8）labeldistance：设置各扇形标签（图例）与圆心的距离。
9）startangle：设置饼图的初始摆放角度。 

10）radius: 设置饼图的半径 

11）counterclock：是否让饼图按逆时针顺序呈现。
12）wedgeprops：设置饼图内外边界的属性，如边界线的粗细、颜色等。
13）textprops：设置饼图中文本的属性，如字体大小、颜色等。
14）center：指定饼图的中心点位置，默认为原点。
15）frame：是否要显示饼图背后的图框，如果设置为True的话，需要同时控制图框x轴、y轴的范围和饼图的中心位置。

2. 示范代码：

二、pandas模块

1. 简介        

        应用pandas模块的绘图“方法”plot。该方法提供了丰富的参数，可以针对序列和数据框绘制常见的统计图形，例如折线图、条形图、直方图、箱线图、核密度图等。当然绘制饼图是小菜一碟，简单介绍一下该方法针对序列的应用和参数含义：

Series.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None,
        grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False,
        loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None,
      rot=None, fontsize=None, colormap=None, table=False, yerr=None,
        xerr=None, label=None, secondary_y=False, **kwds)

重点介绍以下几个参数的意义:
1）kind：指定一个字符串值，用于绘制图形的类型，默认为折线图line。还可以绘制垂直条形图bar、水平条形图hbar、直方图hist、箱线图box、核密度图kde、面积图area和饼图pie。
2）ax：控制当前子图在组图中的位置。例如，在一个2×2的图形矩阵中，通过该参数控制当前图形在矩阵中的位置。
3）figsize：控制图形的宽度和高度，以元组形式传递，即(width,hright)。
4) use_index：bool类型的参数，是否将序列的行索引用作x轴的刻度，默认为True。

5）title：用以添加图形的标题。
6）grid：bool类型的参数，是否给图形添加网格线，默认为False。
7）legend：bool类型的参数，是否添加子图的图例，默认为False。
8)  style：如果kind为line，该参数可以控制折线图的线条类型。

9) logx/logy：bool类型的参数，是否对x轴y轴做对数变换，默认为False。
10)  loglog：bool类型的参数，是否同时对x轴和y轴做对数变换，默认为False。

11) xticks/ yticks：用于设置x轴y轴的刻度值。
12) xlim/ylim：以元组或列表的形式，设置x轴y轴的取值范围，如(0,3)表示x轴落在0～3的范围之内。
13) rot：接受一个整数值，用于旋转刻度值的角度。
14) fontsize：接受一个整数，用于控制x轴与y轴刻度值的字体大小。
15) colormap：接受一个表示颜色含义的字符串，或者Python的色彩映射对象，该参数用于设置图形的区域颜色。
16) table：该参数如果为True，表示在绘制图形的基础上再添加数据表；如果传递的是序列或数据框，则根据数据添加数据表。

17) xerr/yerr：如果kind为bar或hbar，该参数表示在条形图的基础上添加误差棒。
18) label：用于添加图形的标签。

19) secondary_y：bool类型的参数，是否添加第二个y轴，默认为False。
20) **kwds：关键字参数，该参数可以根据不同的kind值，为图形添加更多的修饰性参数（依赖于pyplot中的绘图函数）。

2. 示范代码：

         该方法中除了kind参数和title参数属于plot方法，其他参数都是pyplot模块中pie函数的参数，并且以关键字参数的形式调用。
        pandas模块中的plot“方法”可以根据kind参数绘制不同的统计图形，而且也包含了其他各种灵活的参数。除此，根据不同的kind参数值，可以调用更多对应的关键字参数**kwds，这些关键字参数都源于pyplot中的绘图函数。

三、两种方法运行结果：

        对比可以看出，两种方法框架基本相同，都要解决乱码、得到正圆、显示等，只是参数细节上略有差异。