Matplotlib 饼图教程 | Python 数据可视化

简介

在本实验中，你将学习如何使用 Python 中的 Matplotlib 库创建饼图。饼图是一种圆形图表，被分割成多个扇区以表示数值比例。

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导入 Matplotlib

在创建饼图之前，我们需要导入 Matplotlib 库。

import matplotlib.pyplot as plt

定义数据

接下来，我们需要定义用于创建饼图的数据。数据应以值列表和标签列表的形式呈现。

labels = ['Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs']
sizes = [15, 30, 45, 10]

创建饼图

要创建饼图，我们将使用 Matplotlib 中的 pie() 函数。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, labels=labels)

为扇区添加标签

我们可以通过将标签列表传递给 pie() 函数的 labels 参数，为扇区添加标签。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

自定义颜色

我们可以通过将颜色列表传递给 pie() 函数的 colors 参数来自定义扇区的颜色。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, labels=labels, colors=['olivedrab', 'rosybrown', 'gray','saddlebrown'])

自定义阴影图案

我们可以通过将阴影图案列表传递给 pie() 函数的 hatch 参数来自定义切片的阴影图案。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, labels=labels, hatch=['**O', 'oO', 'O.O', '.||.'])

分离扇区

我们可以通过将一个值列表传递给 pie() 函数的 explode 参数，来分离饼图中的一个或多个扇区。

explode = (0, 0.1, 0, 0)  ## 仅分离第二个扇区（即 'Hogs'）

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
       shadow=True, startangle=90)

控制大小

我们可以通过设置 pie() 函数的 radius 参数来控制饼图的大小。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%.0f%%',
       textprops={'size':'smaller'}, radius=0.5)

修改阴影

我们可以通过将一个参数字典传递给 pie() 函数的 shadow 参数来修改饼图的阴影。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
       shadow={'ox': -0.04, 'edgecolor': 'none','shade': 0.9}, startangle=90)

总结

在本实验中，你学习了如何使用 Python 中的 Matplotlib 库创建饼图。你学习了如何定义数据、创建图表、添加标签、自定义颜色和阴影图案、分离扇区、控制大小以及修改阴影。掌握了这些技能后，你就可以创建内容丰富且视觉效果吸引人的饼图来展示你的数据。

使用 Matplotlib 创建饼图

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