代码收藏家技术教程 2024-07-06

Python Matplotlib饼图绘制技巧详解，打造美观图表

饼图是一种常用的数据可视化工具，用于展示数据中各部分的相对比例。Matplotlib 是一个强大的 Python 可视化库，提供了灵活的工具来创建各种图形，其中包括饼图。

1. 数据准备

首先，需要准备要绘制的数据。饼图通常用于表示一个整体中各部分的比例关系，因此需要一组表示各部分比例的数据。考虑以下示例数据：

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
labels = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']
sizes = [25, 30, 20, 25]  # 各部分的相对比例

这里，使用了一个包含四个类别的示例数据，每个类别的相对比例分别是 25%，30%，20%，25%。

2. 绘制基础饼图

有了数据之后，可以使用 Matplotlib 绘制基础的饼图。以下是一个简单的示例：

# 绘制基础饼图
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['red', 'green', 'blue', 'orange'])

# 添加标题
plt.title('Basic Pie Chart')

# 显示图像
plt.show()

在这个示例中，使用 pie 函数来绘制饼图。sizes 参数表示各部分的相对比例，labels 参数表示各部分的标签，autopct 参数设置显示百分比的格式，startangle 参数设置饼图的起始角度，colors 参数设置各部分的颜色。

3. 饼图的进阶配置

Matplotlib 提供了多种选项来配置饼图，以满足不同的需求。以下是一些进阶配置的示例：

3.1. 突出显示部分

使用 explode 参数来突出显示饼图中的特定部分。例如，可以突出显示第二部分：

# 突出显示部分
explode = (0, 0.1, 0, 0)  # 突出显示第二部分
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['red', 'green', 'blue', 'orange'], explode=explode)

# 添加标题
plt.title('Pie Chart with Exploded Section')

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，使用了 explode 参数来指定各部分的偏移程度，以突出显示第二部分。

3.2. 饼图的阴影和边框

可以通过 shadow 参数为饼图添加阴影效果，通过 edgecolor 参数设置边框颜色：

# 添加阴影和边框
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['red', 'green', 'blue', 'orange'], shadow=True)

# 添加标题
plt.title('Pie Chart with Shadow and Border')

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，通过设置 shadow 参数为 True 添加了阴影效果，并通过 edgecolor 参数设置了饼图的边框颜色为黑色。

4. 高级配置与优化

除了上述介绍的基本和进阶配置之外，Matplotlib 还提供了许多高级配置选项，例如子图、颜色映射、图例等。

# 高级配置与优化
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制饼图
wedges, texts, autotexts = ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['red', 'green', 'blue', 'orange'], wedgeprops=dict(width=0.4), textprops=dict(color='w'))

# 设置坐标轴
ax.axis('equal')

# 添加图例
ax.legend(wedges, labels, title='Categories', loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1))

# 设置图例标签颜色
plt.setp(autotexts, size=8, weight='bold')

# 添加标题
plt.title('Advanced Pie Chart')

# 显示图像
plt.show()