python模块matplotlib绘图-饼图

excel 种经常使用根据数据绘制的相关的图表，本文展示在一个界面同时展示4种类型的图表的综合例子，一般步骤：

一、基础准备
1. 安装 Matplotlib
pip install matplotlib # 绘图模块用于绘图
pip install numpy # numpy 用于数据处理，可选但常用，可灵活造数

2. 导入 Matplotlib

Matplotlib 的核心是 pyplot 模块，通常简写为 plt：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np # 示例中用 numpy 生成测试数据

二、通用绘图流程

Matplotlib 绘图遵循：创建画布》绘制图表》设置样式》显示/保存的流程：

创建画布：plt.figure()（可选，默认自动创建）

绘制图表：plt.plot() / plt.bar() / plt.scatter() / plt.pie() 等绘图函数

设置样式：标题、坐标轴标签、图例、网格等

显示 / 保存：保存 plt.savefig() 或显示 plt.show()

三、中文显示，负号，保存和显示问题解决

Matplotlib 默认不支持中文，需手动设置字体，一般手动设置：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 黑体（Windows）
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题

保存plt.savefig() 需在 plt.show() 之前调用，否则会保存空白图；

四、常见图表示例-饼图

python 复制代码

# -*- coding: UTF-8 -*-
# ========================================
# @ProjectName: pythonws001
# @Filename: matplotlib_image.py
# @Copyright www.637hulian.com
# @Author: shenzhennba(Administrator)
# @Version 1.0
# @Since 2025/12/16 00:25
# ========================================
# 使用 Matplotlib 绘制各种常用图像
# ========================================
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime
import os


def matplotlib_image04(image_save_path):
    """饼图，适用于展示各部分占总体的比例"""
    # 1. 准备数据
    labels = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄']
    sizes = [30, 25, 20, 25]  # 比例和为100
    explode = (0.1, 0, 0, 0)  # 突出第一块（苹果）
    colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99']

    # 2. 绘制饼图
    plt.figure(figsize=(6, 6))  # 饼图建议用正方形画布
    plt.pie(
        sizes,
        explode=explode,
        labels=labels,
        colors=colors,
        autopct='%1.1f%%',  # 显示百分比（保留1位小数）
        shadow=True,  # 阴影
        startangle=90  # 起始角度（90度为垂直向上）
    )

    # 3. 样式设置
    plt.title('水果占比', fontsize=14)
    plt.axis('equal')  # 保证饼图是正圆形
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 黑体（Windows），解决显示中文乱码问题
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题
    file_name = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d.%H%M%S') + '.png'
    file_name = os.path.join(image_save_path, file_name)
    # plt.savefig(file_name, bbox_inches='tight')  # 保存（bbox_inches 防止标签被裁剪）
    print(f'保存文件参见：{file_name}')
    plt.show()  # 显示图表（注意：savefig 要在 show 之前，否则会保存空白图）


def main():
    """ 主函数 """
    base_dir = r'F:\appData'
    matplotlib_image04(base_dir)


if __name__ == '__main__':
    main()

效果图如下：