从零开始学Python可视化(五): 饼图及环形图

我们之前已经接触过了饼图,它主要用于表现比例、份额类的数据,今天我们在样式上进行更多的探索。

我们以笔记本行业来作为例子。假设笔记本电脑行业有ABCD五家公司,他们在2017年的国内市场份额分别为45%、25%、15%、5%,其他公司10%。


欢迎大家关注我的个人博客【数洞】 【备用站】

一、分裂饼图

首先,我们可以将我们关注的分类单独分裂出来,达到突出显示的目的。假如我们在B公司里,我们想要将自家公司的数据单独拆出来:

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', '其他']
share = [0.45, 0.25, 0.15, 0.05, 0.10]

# 设置分裂属性
explode = [0, 0.1, 0, 0, 0]

# 分裂饼图
plt.pie(share, explode = explode,
        labels = labels, autopct = '%3.1f%%',
        startangle = 180, shadow = True,
        colors = ['c', 'r', 'gray', 'g', 'y'])

# 标题
plt.title('2017年笔记本电脑市场份额')

plt.show()

可以看到,我们将自家公司的份额分裂出来了,这样我们就能迅速定位到图中最重要的部分。至于非分裂式的饼图,直接将explode参数列表中的所有数都设置为0即可。

我们看下这些参数的作用:

  • explode:一个列表,用于指定每块饼片边缘偏离半径的百分比
  • labels:每份饼片的标签
  • autopct:数值百分比的样式
  • startangle:起始角度,跟四象限的角度一致
  • shadow:是否绘制阴影
  • colors:饼片的颜色
image

二、内嵌环形饼图

好,现在这几家公司同时也在做PC市场,那我们想同时将PC市场的份额情况也展示出来,这时候,我们就可以考虑内嵌环形饼图。

假设他们四家在2017年占有的PC市场份额分别是35%、35%、8%、7%,其他公司占有的份额是15%。

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图片大小
plt.figure(figsize = (10, 8))

# 生成数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', '其他']
share_laptop = [0.45, 0.25, 0.15, 0.05, 0.10]
share_pc = [0.35, 0.35, 0.08, 0.07, 0.15]
colors = ['c', 'r', 'y', 'g', 'gray']

# 外环
wedges1, texts1, autotexts1 = plt.pie(share_laptop,
    autopct = '%3.1f%%',
    radius = 1,
    pctdistance = 0.85,
    colors = colors,
    startangle = 180,
    textprops = {'color': 'w'},
    wedgeprops = {'width': 0.3, 'edgecolor': 'w'}
)

# 内环
wedges2, texts2, autotexts2 = plt.pie(share_pc,
    autopct = '%3.1f%%',
    radius = 0.7,
    pctdistance = 0.75,
    colors = colors,
    startangle = 180,
    textprops = {'color': 'w'},
    wedgeprops = {'width': 0.3, 'edgecolor': 'w'}
)

# 图例
plt.legend(wedges1,
          labels,
          fontsize = 12,
          title = '公司列表',
          loc = 'center right',
          bbox_to_anchor = (1, 0.6))

# 设置文本样式
plt.setp(autotexts1, size=15, weight='bold')
plt.setp(autotexts2, size=15, weight='bold')
plt.setp(texts1, size=15)

# 标题
plt.title('2017年笔记本及PC电脑市场份额', fontsize=20)

plt.show()

哈,这样我们就可以很直观地对比笔记本和PC市场的份额情况了。

image

这里我们详细说一下代码。

首先,pie()函数返回三个对象:wedge、text、autotext。

  • wedge:是指饼片,也就是每一个扇形
  • texts:分类标签的文本列表
  • autotexts:这部分是百分比部分的文本列表

后边我们设置文本格式的时候会用到pie()函数返回的对象。

在pie()函数中:

  • radius:半径
  • pctdistance:饼图重心到autotexts对象的相对距离
  • textprops:饼图中百分比文本的属性字典
  • wedgeprops:饼图的格式,这里我们用width设置了环的宽度,使用edgecolor设置了边缘颜色

在legend()函数中,我们用fontsize设置文本大小,用title设置图例的标题,用loc设置图例的位置,用bbox_to_anchor设置了图例的位置。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,332评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,508评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,812评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,607评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,728评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,919评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,071评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,802评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,256评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,576评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,712评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,389评论 4 332
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,032评论 3 316
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,798评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,026评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,473评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,606评论 2 350

推荐阅读更多精彩内容