一、饼图的所有常用使用场景
饼图是一种直观展示数据占比关系的图表，适用于以下常见场景：
1. 市场与商业分析
-
市场份额：展示不同品牌/产品在市场中的占有率。
-
收入构成：分析公司各业务线或产品的收入占比。
-
客户分布：按地区、行业或客户类型划分的用户比例。
2. 预算与资源分配
-
预算分配：显示企业或项目的资金分配（如研发、营销、人力等）。
-
资源使用：展示时间、人力或物料在不同任务中的分配比例。
3. 人口与用户统计
-
人口结构：按年龄、性别、教育程度等划分的群体比例。
-
用户画像：用户群体特征（如新用户/老用户、活跃度分布）。
-
调查结果：问卷反馈的满意度（如"满意/中立/不满意"的占比）。
4. 运营与项目管理
-
库存管理：不同品类商品的库存占比。
-
问题归因：分析问题原因的比例（如客户投诉类型分布）。
-
项目进度：任务完成状态的占比（如已完成/进行中/未开始）。
5. 教育与研究
-
成绩分布：学生成绩等级（如优秀、良好、及格）的占比。
-
实验数据：不同实验结果的出现频率或比例。
6. 其他场景
-
社交媒体互动：点赞、评论、分享等行为的占比。
-
能源消耗：不同能源类型（如煤炭、太阳能）的使用比例。
-
选举结果：候选人得票率分布。
使用饼图的注意事项
-
类别数量：建议不超过5-7个类别，避免碎片化。
-
强调单一占比：适合突出最大或最小的部分（如"其他"类别）。
-
数据要求：各部分的百分比总和需为100%。
-
对比限制：不适合精确比较多个相似比例（此时条形图更优）。
二、基本用法
python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.style as ms
# 设置主题风格
ms.use('seaborn-v0_8-colorblind')
plt.figure(num='饼图', figsize=(12, 8), facecolor='w')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 六个数据，每一个数据的百分比是多少
data = np.array([20, 50, 10, 15, 30, 55])
# 饼图是逆时针画的,两个%%显示一个%
# labels:每一个饼图的标签
# autopct:饼内显示的百分比
# explode:每一个脱离圆心的值
# pctdistance:饼图内数据标签对圆心的距离，默认0.6
# shadow=True:给饼图给阴影
# labeldistance:标签对圆心的距离，默认 1.1
# startangle:从多少度逆时针去画图；startangle=90，从90度开始画，默认0度
# radius:饼图的半径大小，默认1.2
# wedgeprops:饼图变圆环(0.7),linewidth:边长大小，edgecolor：边的颜色
# textprops:调标签文本,fontsize:字体大小，fontfamily：字体样式，color：字体颜色
# frame=True:显示图框
plt.pie(data, labels=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
autopct='%3.1f%%', # 3个字符，保留1个小数位
explode=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
pctdistance=0.6, shadow=True,
labeldistance=1.1, startangle=90, radius=1.2,
wedgeprops={'width':0.7, 'linewidth':1, 'edgecolor':'k'},
textprops={'fontsize':12,'fontfamily':'SimHei','color':'k'},
#frame=True
)
plt.show()
三、案例一：消费账单占比
python
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.style as ms
# 设置主题风格
# classic、fast、petroff10、seaborn-v0_8-colorblind
ms.use('seaborn-v0_8-colorblind')
plt.figure(num='饼图', figsize=(12, 8), facecolor='w')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
data = [800/3000,100/3000,1000/3000,200/3000,300/3000,200/3000,200/3000,200/3000]
kind = ['购物','人情往来','餐饮美食','通信物流','生活日用','交通出行','休闲娱乐','其他']
# labels:每一个饼图的标签
# autopct:饼内显示的百分比
# explode:每一个脱离圆心的值
# pctdistance:饼图内数据标签对圆心的距离，默认0.6
# shadow=True:给饼图给阴影
# labeldistance:标签对圆心的距离，默认 1.1
# startangle:从多少度逆时针去画图；startangle=90，从90度开始画，默认0度
# radius:饼图的半径大小，默认1.2
# wedgeprops:饼图变圆环(0.7),linewidth:边长大小，edgecolor：边的颜色
# textprops:调标签文本,fontsize:字体大小，fontfamily：字体样式，color：字体颜色
plt.pie(data, labels=kind, autopct='%3.1f%%',
explode=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1],
shadow=True, startangle=90)
plt.show()
四、案例二：店铺促销方式分析（添加表格数据）
python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.style as ms
# 设置主题风格
# classic、fast、petroff10、seaborn-v0_8-colorblind
ms.use('seaborn-v0_8-colorblind')
plt.figure(num='饼图', figsize=(12, 8), facecolor='w')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
df = pd.read_excel('某店铺促销方式分析.xlsx')
data = df['购买人数']
# labels:每一个饼图的标签
# autopct:饼内显示的百分比
# explode:每一个脱离圆心的值
# pctdistance:饼图内数据标签对圆心的距离，默认0.6
# shadow=True:给饼图给阴影
# labeldistance:标签对圆心的距离，默认 1.1
# startangle:从多少度逆时针去画图；startangle=90，从90度开始画，默认0度
# radius:饼图的半径大小，默认1.2
# wedgeprops:饼图变圆环(0.7),linewidth:边长大小，edgecolor：边的颜色
# textprops:调标签文本,fontsize:字体大小，fontfamily：字体样式，color：字体颜色
plt.pie(data, labels=df['促销方式'], autopct='%0.2f%%',
explode=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1], shadow=True,
radius=1.2, startangle=90,
wedgeprops={'width': 0.8, 'linewidth': 1, 'edgecolor':'w'},
textprops={'fontsize':15,'fontfamily':'KaiTi','color':'k'})
# cellText：创建二维
# cellLoc：文本对齐方式
# rowLabels:行标题
# colLabels：列标题
# loc：图表位置
plt.table(cellText=[df['购买人数']],
cellLoc='center',
rowLabels=['购买人数'],
colLabels=df['促销方式'],
# 下部居中对齐
loc='lower center',
# [x, y, width, height]
# x：表格左下角的 x 坐标。该坐标以坐标轴为参照，取值范围在 0 到 1 之间，代表坐标轴区域的相对位置。这里 x = 0 意味着表格左下角处于坐标轴区域的最左侧。
# y：表格左下角的 y 坐标。同样，取值范围是 0 到 1，代表在坐标轴区域的相对位置。y = -0.25 表示表格左下角在坐标轴区域的下方，超出了正常的坐标轴范围。这种设置通常用于把表格放置在图表下方，避免和其他元素重叠。
# width：表格的宽度。它也是相对于坐标轴区域的比例值。width = 1 表明表格的宽度等同于坐标轴区域的宽度。
# height：表格的高度。同样是相对于坐标轴区域的比例值。height = 0.15 意味着表格高度为坐标轴区域高度的 0.15 倍。
bbox=[0, -0.25, 1, 0.15]) # 调整表格位置，避免与饼图重叠)
plt.subplots_adjust(bottom=0.2) # 增加底部边距
plt.show()
五、案例三：购物平台的销售额
python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.style as ms
# 设置主题风格
ms.use('seaborn-v0_8-colorblind')
plt.figure(num='拼多多平台子类目的销售额', figsize=(12, 8), facecolor='w')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
df = pd.read_excel('拼多多平台子类目的销售额.xlsx')
data = df['销售额']
plt.subplots_adjust(bottom=0.2) # 增加底部边距
# labels:每一个饼图的标签
# autopct:饼内显示的百分比
# explode:每一个脱离圆心的值
# pctdistance:饼图内数据标签对圆心的距离，默认0.6
# shadow=True:给饼图给阴影
# labeldistance:标签对圆心的距离，默认 1.1
# startangle:从多少度逆时针去画图；startangle=90，从90度开始画，默认0度
# radius:饼图的半径大小，默认1.2
# wedgeprops:饼图变圆环(0.7),linewidth:边长大小，edgecolor：边的颜色
# textprops:调标签文本,fontsize:字体大小，fontfamily：字体样式，color：字体颜色
plt.pie(data, labels=df['子类目'], autopct='%0.2f%%',
explode=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1], shadow=True,
radius=1.2, startangle=90,
# wedgeprops={'width': 0.8, 'linewidth': 1, 'edgecolor': 'w'},
textprops={'fontsize': 15, 'fontfamily': 'KaiTi', 'color': 'k'})
# cellText：创建二维
# cellLoc：文本对齐方式
# rowLabels:行标题
# colLabels：列标题
# loc：图表位置
plt.table(cellText=[data],
cellLoc='center',
rowLabels=['销售额'],
colLabels=df['子类目'],
# 下部居中对齐
loc='lower center',
# x：表格左下角的 x 坐标。
# y：表格左下角的 y 坐标。
# width：表格的宽度。
# height：表格的高度。
bbox=[0, -0.25, 1, 0.1]) # 调整表格位置，避免与饼图重叠
# 修改后的图例设置
plt.legend(
df['子类目'],
loc='center left', # 基准定位点设为左侧中部
bbox_to_anchor=(1, 1), # 将图例锚定到画布右侧 (x=1, y=1)
prop={'size': 10}, # 调小字体避免溢出
title="子类目说明", # 添加标题提升可读性
# frameon=False # 去掉图例边框（可选）
)
plt.tight_layout() # 关键！自动压缩饼图区域，为图例腾出空间
plt.show()