Matplotlib - 饼图、环形图 pie() & 多重饼图 subplots() 所有用法详解

目录

基本用法 

饼图中突出显示某部分

环形图（空心饼图）

多重饼图，并添加分割线

相较散点图和折线图，柱状图、饼图、箱线图是另外 3 种数据分析常用的图形，主要用于分析数据内部的分布状态或分散状态。饼图主要用于查看各分组数据在总数据中的占比。

Matplotlib 中绘制饼图的函数为 pie () ，使用语法如下：

plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, 

          labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, 

          textprops=None, center=(0, 0), frame=False)

常用参数及说明：

参数	接收值	说明	默认值
x	array	绘图的数据；	无
explode	array	饼图中各个饼之间的间距；
labels	string	图例说明；	无
colors	string	指定饼图的填充色；	随机色
autopct	string	百分比显示格式；	None
pctdistance	数值	设置百分比标签与圆心的距离；	0.6
shadow	bool	是否添加饼图的阴影效果；	FALSE
labeldistance	数值	设置各扇形标签（图例）与圆心的距离；	1.1
startangle	数值	设置饼图的初始摆放角度；
radius	数值	设置饼图的半径大小；	None
counterclock	bool	是否让饼图按逆时针顺序呈现；	TRUE
wedgeprops	string	设置饼图内外边界的属性，如边界线的粗细、颜色等；	None
textprops	string	设置饼图中文本的属性，如字体大小、颜色等；	None
center	坐标	指定饼图的中心点位置	原点(0, 0)
frame	bool	是否要显示饼图背后的图框，如果设置为True的话，需要同时控制图框x轴、y轴的范围和饼图的中心位置；	FALSE

基本用法 

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

#读取数据
datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx'
data = pd.read_excel(datafile)
#取dataframe中的最后一行的数据画饼图
x = data[data['时间']==2018].iloc[:,1:].values.tolist()[0]

plt.figure(figsize=(5,5))#设置画布的尺寸
plt.title('Examples of Pie Graph',fontsize=20)#标题，并设定字号大小
labels = 'Jay income','JJ income','Jolin income','Hannah income'#图例
colors = ['hotpink','slateblue','goldenrod','olivedrab']

#startangle：从90度的位置开始画第一个饼图；autopct：显示一位小数；其他参数使用默认值
plt.pie(x,labels=labels,colors = colors, startangle=90,autopct='%1.1f%%')

plt.show()#显示图像
           

饼图中突出显示某部分

 通过参数 explode 来实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

#读取数据
datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx'
data = pd.read_excel(datafile)
#取dataframe中的最后一行的数据画饼图
x = data[data['时间']==2018].iloc[:,1:].values.tolist()[0]

plt.figure(figsize=(5,5))#设置画布的尺寸
plt.title('Examples of Pie Graph',fontsize=20)#标题，并设定字号大小
labels = 'Jay income','JJ income','Jolin income','Hannah income'#图例
colors = ['hotpink','slateblue','goldenrod','olivedrab']
explodes = (0,0,0.1,0)#突出显示Jolin income这部分的饼图

plt.pie(x,explode = explodes, labels=labels,colors = colors, startangle=90,autopct='%1.1f%%')

plt.show()#显示图像
           

环形图（空心饼图）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

#读取数据
datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx'
data = pd.read_excel(datafile)
#取dataframe中的最后一行的数据画饼图
x = data[data['时间']==2018].iloc[:,1:].values.tolist()[0]
x_0 = [1,0,0,0]#用于显示空心

plt.figure(figsize=(5,5))#设置画布的尺寸
labels = 'Jay income','JJ income','Jolin income','Hannah income'#图例
colors = ['hotpink','slateblue','goldenrod','olivedrab']

plt.pie(x  , radius=1.0,pctdistance = 0.8,labels=labels,colors = colors, startangle=90,autopct='%1.1f%%')
plt.pie(x_0, radius=0.6,colors = 'w')

plt.show()#显示图像
           

多重饼图，并添加分割线

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx'
data = pd.read_excel(datafile)
x1 = data[data['时间']==2005].iloc[:,1:].values.tolist()[0]#多重饼图第一层数据
x2 = data[data['时间']==2010].iloc[:,1:].values.tolist()[0]#多重饼图第二层数据

fig,ax = plt.subplots()
colors = ['hotpink','slateblue','goldenrod','olivedrab']
labels = 'Jay income','JJ income','Jolin income','Hannah income'#图例
pie_1 = ax.pie(x1,startangle=90,autopct='%1.1f%%',radius=1.5,pctdistance = 0.9,colors=colors, labels=labels)
pie_2 = ax.pie(x2,startangle=90,autopct='%1.1f%%',radius=1.2,pctdistance = 0.6,colors=colors)

#添加多重饼图的分割线
for pie_wedge in pie_1[0]:
    pie_wedge.set_edgecolor('black')
for pie_wedge in pie_2[0]:
    pie_wedge.set_edgecolor('black')

ax.set(aspect="equal")
plt.show()#显示图表