Python绘图-9饼图（下）-编程知识

9.6饼图添加阴影

9.6.1图像呈现

9.6.2绘图代码

# 导入相关库
import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib的绘图模块，用于可视化
import matplotlib.patheffects as path_effects # 导入matplotlib的路径效果模块，用于为图形添加特殊效果
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'# 定义标签，这些标签将用于饼图的每个部分
sizes = [15, 30, 45, 10]# 定义每个饼图部分的大小
explode = (0, 0.05, 0, 0)# 定义每个饼图部分的爆炸效果，即部分从中心突出的程度
plt.figure(figsize=(7, 7), dpi=120, facecolor='w')# 创建一个新的图形，设置其大小为7x7英寸，DPI为120，背景颜色为白色
# 绘制饼图
# autopct参数用于显示每个部分的百分比
# textprops参数设置文本属性，这里设置文本颜色为白色
# explode参数设置每个部分的爆炸效果
# startangle参数设置饼图的起始角度
# shadow参数为饼图添加阴影效果
patches, texts, autotexts = plt.pie(sizes,autopct='%1.1f%%',textprops={'color': "w"},explode=explode,startangle=90,shadow=True)
# 遍历每个饼图部分，为其添加路径效果
# 这里为每个部分添加了白色的描边效果
for patch in patches:patch.set_path_effects([path_effects.Stroke(linewidth=2.5, foreground='w')])
# 添加图例，设置图例的位置和标题
plt.legend(labels, bbox_to_anchor=(1., .95), title="Labels Name")
# 显示图形  
plt.show()

9.7饼图之默认甜甜圈

9.7.1图像呈现

9.7.2绘图代码

# 导入相关库
import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib的绘图模块，用于可视化
# 设定饼图的每个扇区的厚度
size = 0.3
# 创建一个二维数组vals，其中包含三个元素，每个元素代表饼图中一个扇区的值
vals = np.array([[60.], [37.], [29.]])
# 获取一个colormap，这里选择了"tab20c"，这是一个颜色映射，用于在绘图时选择颜色
cmap = plt.get_cmap("tab20c") #设置colormap
# 使用colormap为外层饼图扇区选择颜色
# np.arange(3)生成一个数组[0, 1, 2]，然后乘以4，用于在colormap中选择颜色
outer_colors = cmap(np.arange(3) * 4)
# 使用colormap为内层饼图扇区选择颜色
# 这里选择了一些特定的颜色索引
inner_colors = cmap(np.array([1, 2, 5, 6, 9, 10]))
# 创建一个新的图形，并设定其大小为10x10英寸
plt.figure(figsize=(10, 10))
# 绘制饼图
# vals.sum(axis=1)计算vals数组中每行的和，即每个扇区的总值
# radius=1设置饼图的半径为1
# colors=outer_colors设置外层饼图扇区的颜色
# wedgeprops是一个字典，用于设置饼图扇区的属性
# width=size设置每个扇区的厚度为0.3
# edgecolor='r'设置每个扇区的边缘颜色为红色
plt.pie(vals.sum(axis=1),radius=1,colors=outer_colors,wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='r'))
# 显示图形 
plt.show()

9.7.3注意

需要注意的是，虽然代码中定义了inner_colors，但在这段代码中并没有使用它来设置内层饼图扇区的颜色。如果你想绘制一个嵌套饼图（即一个饼图内部还有另一个饼图），你需要使用其他方法或库来实现，因为matplotlib的pie函数本身并不直接支持嵌套饼图。

9.8饼图之不同内径甜甜圈图

9.8.1图像呈现

9.8.2绘图代码

# 导入相关库
import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib的绘图模块，用于可视化
# 创建一个二维数组vals，其中包含三个元素，每个元素代表饼图中一个扇区的值
vals = np.array([[60.], [37.], [29.]])
# 获取一个名为"tab20c"的colormap
cmap = plt.get_cmap("tab20c")
# 使用colormap为饼图扇区选择颜色
# np.arange(3)生成一个数组[0, 1, 2]，然后乘以4，用于在colormap中选择颜色
outer_colors = cmap(np.arange(3) * 4)
# 创建一个新的图形，并设置其大小为10x10英寸
plt.figure(figsize=(10,10))
# 创建一个1x2的子图网格，并选择第一个子图进行绘图
plt.subplot(121)
# 绘制饼图
# vals.sum(axis=1)计算vals数组中每行的和，即每个扇区的总值
# radius=1设置饼图的半径为1
# colors=outer_colors设置饼图扇区的颜色
# wedgeprops是一个字典，用于设置饼图扇区的属性
# width=.3设置每个扇区的厚度为0.3
# edgecolor='w'设置每个扇区的边缘颜色为白色
plt.pie(vals.sum(axis=1), radius=1, colors=outer_colors,wedgeprops=dict(width=.3, edgecolor='w'))
# 为第一个子图设置标题'Size = 0.3'
plt.title('Size = 0.3')
# 选择第二个子图进行绘图
plt.subplot(122)
# 再次绘制饼图，但这次扇区的厚度为0.5
plt.pie(vals.sum(axis=1), radius=1, colors=outer_colors,wedgeprops=dict(width=.5, edgecolor='w'))
# 为第二个子图设置标题'Size = 0.5'
plt.title('Size = 0.5')
# 显示图形  
plt.show()

9.8.3注意

这段代码创建了一个包含两个子图的图形。每个子图上都绘制了一个饼图，但扇区的厚度（即扇区与扇区之间的间距）在两个饼图中是不同的。第一个饼图的扇区厚度为0.3，而第二个饼图的扇区厚度为0.5。这样做可以直观地比较不同厚度的扇区对饼图外观的影响。同时，两个饼图都使用了相同的颜色映射和颜色设置。

9.9饼图之多甜甜圈图

9.9.1图像呈现

9.9.2绘图代码

# 导入相关库
import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib的绘图模块，用于可视化
# 创建一个新的图形，并设置其大小为10x10英寸
plt.figure(figsize=(10, 10))
# 设定饼图扇区的厚度
size = 0.3
# 创建一个二维数组vals，其中包含六个值，这些值将用于绘制两个嵌套的饼图
# 第一个饼图将使用每行的和作为扇区大小，第二个饼图将使用每个元素作为扇区大小
vals = np.array([[60., 32.], [37., 40.], [29., 10.]])
# 获取一个名为"tab20c"的colormap
cmap = plt.get_cmap("tab20c")
# 使用colormap为外层饼图扇区选择颜色
# np.arange(3)生成一个数组[0, 1, 2]，然后乘以4，用于在colormap中选择颜色
outer_colors = cmap(np.arange(3) * 4)
# 使用colormap为内层饼图扇区选择颜色
# 这里选择了一些特定的颜色索引
inner_colors = cmap(np.array([1, 2, 5, 6, 9, 10]))
# 绘制外层饼图
# vals.sum(axis=1)计算vals数组中每行的和，即每个扇区的总值
# radius=1设置外层饼图的半径为1
# colors=outer_colors设置外层饼图扇区的颜色
# wedgeprops是一个字典，用于设置饼图扇区的属性
# width=size设置每个扇区的厚度为0.3
# edgecolor='w'设置每个扇区的边缘颜色为白色
plt.pie(vals.sum(axis=1),radius=1,colors=outer_colors,wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))
# 绘制内层饼图
# vals.flatten()将vals数组展平为一维数组，即使用每个元素作为扇区大小
# radius=1 - size设置内层饼图的半径稍微小于外层饼图，以创建嵌套效果
# colors=inner_colors设置内层饼图扇区的颜色
# wedgeprops同样设置扇区的宽度和边缘颜色  
plt.pie(vals.flatten(),radius=1 - size,colors=inner_colors,wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))plt.show()

9.9.3注意

这段代码的目的是创建一个包含两个嵌套饼图的图形。外层饼图使用vals数组每行的和作为扇区大小，而内层饼图使用vals数组中的每个元素作为扇区大小。两个饼图都使用了tab20c colormap来选择颜色，并且扇区的边缘颜色被设置为白色。内层饼图的半径略小于外层饼图，以创建嵌套效果。

9.10饼图之更个性化甜甜圈图

9.10.1图像呈现

9.10.2绘图代码

# 导入相关库
import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib的绘图模块，用于可视化
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 运行配置参数中的字体（font）为黑体（simHei）
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4.5),dpi=120,subplot_kw=dict(aspect="equal"))# 创建一个新的图形窗口，并设置其大小、分辨率和子图的属性
# 定义饼图的数据标签
recipe = ["类型1", "类型2", "类型3", "类型4", "类型5","类型6"]
# 定义饼图的数据值
data = [225, 90, 50, 60, 100, 5]
# 绘制饼图，设置扇区的宽度为0.5，起始角度为-40度
wedges, texts = ax.pie(data, wedgeprops=dict(width=0.5), startangle=-40)
# 定义一个字典，用于设置个性化文本箱子的样式
bbox_props = dict(boxstyle="square,pad=0.3", fc="g", ec="k", lw=0.72) #个性化文本箱子
# 定义一个字典，用于设置饼图扇区上标签的样式和位置
kw = dict(arrowprops=dict(arrowstyle="-"),bbox=bbox_props,zorder=0,va="center")
# 遍历每个饼图扇区
for i, p in enumerate(wedges):ang = (p.theta2 - p.theta1) / 2. + p.theta1 # 计算扇区的中心角度# 根据中心角度计算扇区中心点的x和y坐标y = np.sin(np.deg2rad(ang))x = np.cos(np.deg2rad(ang))horizontalalignment = {-1: "right", 1: "left"}[int(np.sign(x))]# 根据x的正负值确定文本的水平对齐方式connectionstyle = "angle,angleA=0,angleB={}".format(ang)# 设置连接文本的样式，使其从扇区的中心指向标签的位置kw["arrowprops"].update({"connectionstyle": connectionstyle})# 更新箭头连接的样式# 在饼图扇区的中心位置添加标签，标签的文本为recipe列表中的对应项ax.annotate( recipe[i],xy=(x, y),xytext=(1.35 * np.sign(x), 1.4 * y),horizontalalignment=horizontalalignment,**kw)
ax.set_title("个性甜甜圈")# 设置图形的标题  plt.show()