文章目录
- 专栏导读
- 0. 前言
- 1. 参数说明
- 2. 普通饼图
- 3. 百分比饼图
- 4. 突出某一块的饼图
- 5. 自定义颜色的饼图
- 6. 多个子图
- 7. 圆环饼图
- 8. 圆环分离饼图
- 9. 饼图+圆环图组合
- 10. 多层圆环饼图
专栏导读
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0. 前言
饼图是一种常见的统计图表，用来表示每个分类所占比例。它是一种分开圆形，再把它们分成不同大小和形状的片段，表示不同分类处于整体中所占的比例，可以直观地反映变量之间的关系。同时也有扇形图，也即用扇形的面积来模拟数据的大小。
特点：饼图能有效的反映一个分类下各大小项所占比例，简洁明了，直观易读，甚至可以用颜色表示的更加直观，以达到更加有效的传达信息的目的。
应用场景：饼图常用于客观反应一个统计主体中不同组或不同项的比例，例如采用分类统计某个行业销售情况，社会民众对某种事物的支持程度等，同时应用范围也十分广泛，可以运用于商业，教育，社会，经济等领域。
1. 参数说明
matplotlib通过plt.pie函数绘制饼图，语法格式如下：
plt.pie(
x, # 饼图每个扇形的大小，可以是数字、列表或数组
explode=None, # 每个扇形与中心的距离，可以是数字、列表或数组，例如[0, 0.1, 0, 0]表示第二个扇形与中心的距离为半径的10%
labels=None, # 饼图每个扇形的标签，可以是字符串或列表
colors=None, # 饼图每个扇形的颜色，可以是字符串、元组或列表
autopct=None, # 控制每个扇形内部文本的显示格式，例如"%1.1f%%"表示保留一位小数并添加百分号
pctdistance=0.6, # 扇形内部文本与圆心的距离，例如0.6表示距离半径的60%
shadow=False, # 是否添加阴影效果
labeldistance=1.1, # 扇形标签与圆心的距离，例如1.1表示距离半径的110%
startangle=None, # 饼图的起始角度，以度数表示，例如90表示从12点钟方向开始绘制
radius=None, # 饼图的半径，例如0.8表示半径为0.8倍的图形
counterclock=True, # 是否逆时针绘制饼图
wedgeprops=None, # 扇形的属性，例如边框颜色、边框宽度、填充颜色等
textprops=None, # 扇形内部文本的属性，例如字体大小、颜色等
center=(0, 0), # 饼图的中心坐标，例如(0.5, 0.5)表示中心在图形的正中央
frame=False, # 是否添加边框
rotatelabels=False, # 是否旋转扇形标签的方向
normalize=None, # 是否将大小归一化，例如True表示将大小除以总和并乘以100%
data=None, # 饼图数据的来源，可以是字典、DataFrame、Series等
)
参数说明：
- explode：每个扇形与中心的距离，可以是数字、列表或数组，例如[0, 0.1, 0, 0]表示第二个扇形与中心的距离为半径的10%
- labels：饼图每个扇形的标签，可以是字符串或列表
- colors：饼图每个扇形的颜色，可以是字符串、元组或列表
- autopct：控制每个扇形内部文本的显示格式，例如"%1.1f%%"表示保留一位小数并添加百分号
- pctdistance：扇形内部文本与圆心的距离，例如0.6表示距离半径的60%
- shadow：是否添加阴影效果
- labeldistance：扇形标签与圆心的距离，例如1.1表示距离半径的110%
- radius：饼图的半径，例如0.8表示半径为0.8倍的图形
- counterclock：是否逆时针绘制饼图
- wedgeprops：扇形的属性，例如边框颜色、边框宽度、填充颜色等
- textprops：扇形内部文本的属性，例如字体大小、颜色等
- center：饼图的中心坐标，例如(0.5, 0.5)表示中心在图形的正中央
- frame：是否添加边框
- rotatelabels：是否旋转扇形标签的方向
- normalize：是否将大小归一化，例如True表示将大小除以总和并乘以100%
- data：饼图数据的来源，可以是字典、DataFrame、Series等
2. 普通饼图
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]
# 绘图
plt.pie(sizes, labels=labels)
# 显示图形
plt.show()
运行结果：
3. 百分比饼图
通过设置autopct='%1.1f%%'参数显示饼图百分比占比：
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]
# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
# 添加标题
plt.title('Pie Chart')
# 显示图形
plt.show()
参数说明：
- labels：饼图中每个扇形的标签。
- sizes：每个扇形的大小，可以是数字、列表或数组。
- autopct：控制每个扇形内部文本的显示格式，%1.1f%%表示保留一位小数并添加百分号。
- startangle：饼图的起始角度，以度数表示，例如90表示从12点钟方向开始绘制。
运行结果：
4. 突出某一块的饼图
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)
# 绘图
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
# 显示图形
plt.show()
运行结果：
5. 自定义颜色的饼图
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]
# 设置颜色
colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral']
# 绘图
explode = (0, 0.1, 0, 0)
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
plt.axis('equal')
# 显示
plt.show()
运行结果：
6. 多个子图
多个饼图（Multiple Pie chart）：将多个饼图组合在一起，方便对比分析。
要绘制多个饼图，我们可以使用subplot()函数在一个图中创建多个子图。下面例子创建了一个2x2的子图，每个子图都是一个饼图。我们可以在每个子图中使用pie()函数来绘制饼图，然后使用set_title()函数为每个子图添加标题。最后，我们使用show()函数显示图形：
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes1 = [20, 30, 40, 10]
sizes2 = [30, 10, 20, 40]
sizes3 = [50, 20, 10, 20]
sizes4 = [15, 25, 30, 30]
# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
# 绘制饼图
axs[0, 0].pie(sizes1, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
axs[0, 1].pie(sizes2, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
axs[1, 0].pie(sizes3, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
axs[1, 1].pie(sizes4, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
# 添加标题
axs[0, 0].set_title('Pie chart 1')
axs[0, 1].set_title('Pie chart 2')
axs[1, 0].set_title('Pie chart 3')
axs[1, 1].set_title('Pie chart 4')
# 显示图形
plt.show()
运行结果：
7. 圆环饼图
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]
colors = ['#FFC107', '#FF9800', '#FF5722', '#F44336']
explode = (0, 0, 0, 0.1)
inner_radius = 0.5
# 绘制圆环饼图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
ax.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90, counterclock=False, wedgeprops={'linewidth': 1, 'edgecolor': 'white'})
ax.set_title('Circle Donut Chart', fontsize=20)
# 设置内圆半径
centre_circle = plt.Circle((0, 0), inner_radius, color='white', fc='white', linewidth=1.25)
fig.gca().add_artist(centre_circle)
# 显示图形
plt.show()
运行结果：
8. 圆环分离饼图
下面示例代码将绘制一个圆环分离饼图，其中包含四个环形，每个环形的大小和颜色都不同。标签和百分比将添加到每个环形中。圆角线将添加到每个环形中，使其看起来更美观：
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
sizes = [25, 40, 15, 20] # 环形大小
labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] # 标签
colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99'] # 环形颜色
explode = [0.05, 0.05, 0.05, 0.05] # 突出显示
# 绘制圆角线穿环百分比图
fig, ax = plt.subplots()
ax.axis('equal') # 设置坐标轴比例相等
wedges, texts, autotexts = ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90, pctdistance=0.85, explode=explode, wedgeprops=dict(width=0.5, edgecolor='w'))
# 添加圆角线
for wedge in wedges:
wedge.set_linewidth(1)
wedge.set_edgecolor('w')
wedge.set_alpha(0.8)
wedge.set_zorder(1)
wedge.set_capstyle('round')
# 添加标签和百分比
ax.legend(wedges, labels, loc='center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.1))
for text, autotext in zip(texts, autotexts):
text.set_color('grey')
autotext.set_color('white')
autotext.set_fontsize(12)
# 显示图形
plt.show()
运行结果：
9. 饼图+圆环图组合
使用圆环图与饼图制作，圆环图制作外层突出数据，饼图制作为浅色阴影：
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes1 = [15, 30, 45, 10]
sizes2 = [10, 20, 30, 40]
# 绘制饼图1
plt.pie(sizes1, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, radius=1.2, colors=['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99'])
# 绘制饼图2
plt.pie(sizes2, radius=1, colors=['#c2c2f0', '#ffb3e6', '#c2f0c2', '#f0d9c2'], startangle=90)
# 添加标题
plt.title('Stacked Pie Chart')
# 显示图形
plt.show()
参数说明：
- labels：饼图中每个扇形的标签。
- sizes1和sizes2：每个扇形的大小，可以是数字、列表或数组。sizes1表示底层饼图的大小，sizes2表示顶层饼图的大小。
- autopct：控制每个扇形内部文本的显示格式，%1.1f%%表示保留一位小数并添加百分号。
- startangle：饼图的起始角度，以度数表示，例如90表示从12点钟方向开始绘制。
- radius：饼图的半径，例如1.2表示底层饼图的半径为整个图形的1.2倍，1表示顶层饼图的半径为整个图形的1倍。
- colors：饼图每个扇形的颜色，可以是字符串、元组或列表。本例中使用了自定义颜色。
- 绘制底层饼图时，只需传入sizes1和radius=1.2参数即可。由于顶层饼图的半径为1，因此底层饼图的半径为1.2时，会自动与顶层饼图重叠。
- 可以使用startangle参数控制顶层饼图的起始角度，使其与底层饼图重叠时，各个扇形的位置保持一致。
- 可以使用不同的颜色区分底层饼图和顶层饼图的数据。
运行结果：
10. 多层圆环饼图
下面代码将创建一个多层圆环饼图，其中每层饼图表示不同的数据集，每个扇形表示数据的百分比。图例标签是数据集的标签，半径越大表示该层数据集的权重越高。
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
data_1 = [20, 30, 10, 25, 15]
data_2 = [15, 25, 20, 10, 30]
data_3 = [10, 20, 30, 15, 25]
# 计算百分比
total = [sum(x) for x in zip(data_1, data_2, data_3)]
percent_1 = [x/total[i]*100 for i,x in enumerate(data_1)]
percent_2 = [x/total[i]*100 for i,x in enumerate(data_2)]
percent_3 = [x/total[i]*100 for i,x in enumerate(data_3)]
# 绘制饼图
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(percent_1, labels=labels, autopct='%1.1f%%', radius=0.8, wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='w'))
ax.pie(percent_2, labels=labels, autopct='%1.1f%%', radius=0.6, wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='w'))
ax.pie(percent_3, labels=labels, autopct='%1.1f%%', radius=0.4, wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='w'))
# 添加标题
ax.set_title('Multi-layer Stacked Pie Chart')
# 显示图像
plt.show()
运行结果：
