Python学习笔记第六十八天（Matplotlib 饼图）

Python学习笔记第六十八天

[Matplotlib 饼图](#Matplotlib 饼图)
后记

Matplotlib 饼图

饼图（Pie Chart）是一种常用的数据可视化图形，用来展示各类别在总体中所占的比例。

我们可以使用 pyplot 中的 pie() 方法来绘制饼图。

pie() 方法语法格式如下：

复制代码

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False,
 					labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, 
 					center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)[source]

参数说明：

x：浮点型数组或列表，用于绘制饼图的数据，表示每个扇形的面积。
explode：数组，表示各个扇形之间的间隔，默认值为0。
labels：列表，各个扇形的标签，默认值为 None。
colors：数组，表示各个扇形的颜色，默认值为 None。
autopct：设置饼图内各个扇形百分比显示格式，%d%% 整数百分比，%0.1f 一位小数， %0.1f%% 一位小数百分比， %0.2f%% 两位小数百分比。
labeldistance：标签标记的绘制位置，相对于半径的比例，默认值为 1.1，如 <1则绘制在饼图内侧。
pctdistance：：类似于 labeldistance，指定 autopct 的位置刻度，默认值为 0.6。
shadow：：布尔值 True 或 False，设置饼图的阴影，默认为 False，不设置阴影。
radius：：设置饼图的半径，默认为 1。
startangle：：用于指定饼图的起始角度，默认为从 x 轴正方向逆时针画起，如设定 =90 则从 y 轴正方向画起。
counterclock：布尔值，用于指定是否逆时针绘制扇形，默认为 True，即逆时针绘制，False 为顺时针。
wedgeprops ：字典类型，默认值 None。用于指定扇形的属性，比如边框线颜色、边框线宽度等。例如：wedgeprops={'linewidth':5} 设置 wedge 线宽为5。
textprops ：字典类型，用于指定文本标签的属性，比如字体大小、字体颜色等，默认值为 None。
center ：浮点类型的列表，用于指定饼图的中心位置，默认值：(0,0)。
frame ：布尔类型，用于指定是否绘制饼图的边框，默认值：False。如果是 True，绘制带有表的轴框架。
rotatelabels ：布尔类型，用于指定是否旋转文本标签，默认为 False。如果为 True，旋转每个 label 到指定的角度。

data：用于指定数据。如果设置了 data 参数，则可以直接使用数据框中的列作为 x、labels 等参数的值，无需再次传递。

除此之外，pie() 函数还可以返回三个参数：

wedges：一个包含扇形对象的列表。
texts：一个包含文本标签对象的列表。
autotexts：一个包含自动生成的文本标签对象的列表。

绘制饼图

以下实例我们简单实用 pie() 来创建一个饼图:

python 复制代码

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])

plt.pie(y)
plt.show()

设置饼图各个扇形的标签与颜色

python 复制代码

# 实例 2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])

plt.pie(y,
        labels=['A','B','C','D'], # 设置饼图标签
        colors=["#d5695d", "#5d8ca8", "#65a479", "#a564c9"], # 设置饼图颜色
       )
plt.title("饼图各个扇形的标签与颜色") # 设置标题
plt.show()

设置饼图的分离扇形

突出显示分离的扇形，并格式化输出百分比（3D效果）

python 复制代码

# 实例 3
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
sizes = [15, 30, 45, 10]

# 饼图的标签
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']

# 饼图的颜色
colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral']

# 突出显示第二个扇形
explode = (0, 0.1, 0, 0)

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
        autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)

# 标题
plt.title("3D分离散形")

# 显示图形
plt.show()

我们定义了一个包含 4 个元素的列表 sizes，它表示各个类别在总体中所占的比例。然后，我们定义了一个包含 4 个元素的列表 labels，它表示各个类别的标签。接下来，我们定义了一个包含 4 个元素的列表 colors，它表示每个类别的颜色。然后，我们定义了一个包含 4 个元素的元组 explode，它用来指定是否突出某个扇形。接着，我们调用 plt.pie 函数来绘制饼图，其中传入了上述参数。最后，我们添加了一个标题，并调用 plt.show() 来显示图形。

显示分离的扇形，并格式化输出百分比（2D效果）

python 复制代码

# 实例 4
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])

plt.pie(y,
        labels=['A','B','C','D'], # 设置饼图标签
        colors=["#d5695d", "#5d8ca8", "#65a479", "#a564c9"], # 设置饼图颜色
        explode=(0, 0.2, 0, 0), # 第二部分突出显示，值越大，距离中心越远
        autopct='%.2f%%', # 格式化输出百分比
       )
plt.title("2D分离散形")
plt.show()

注意：默认情况下，第一个扇形的绘制是从 x 轴开始并逆时针移动

后记

今天学习的是Python Matplotlib 饼图学会了吗。今天学习内容总结一下：

绘制饼图
设置饼图各个扇形的标签与颜色
设置饼图的分离扇形