软件测试|教你用 Matplotlib 绘制多种饼图

2023-11-15
北京
本文字数：1513 字
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前言

之前我们介绍了使用 matplotlib 绘制柱状图等图像，这篇文章我们将介绍使用 matplotlib 绘制饼状图，并且我们将介绍使用 matplotlib 绘制不同类型的饼图，下面我们直接开始绘制。

绘制非分裂式饼状图

饼状图是我们使用最多的数据分析图形之一，matplotlib 可以很简便地绘制饼状图，直接调用 pie()方法即可，代码如下:

import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt
# 老规矩，防止乱码mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
labels = "入门级轿车","中级轿车","高级轿车","豪华轿车","超豪华轿车"percent = [0.40,0.30,0.20,0.08,0.02]
colors = ["b","g","r","c","m"]
# 绘制图形plt.pie(percent,        labels = labels,        autopct="%3.1f%%",        startangle=45,        pctdistance=0.7,        labeldistance=1.2,        colors=colors)
plt.title("不同级别汽车销量占比")
plt.show()

复制代码

绘制的图像如下:

绘制分裂式饼图

分裂式饼图与非分裂式饼图的区别在于各块之间有间距，在使用 matplotlib 绘制分裂式饼图时，我们只需要加上 explode 参数即可，代码如下:

import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt
# 老规矩，防止乱码mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
labels = "入门级轿车","中级轿车","高级轿车","豪华轿车","超豪华轿车"percent = [0.40,0.30,0.20,0.08,0.02]
colors = ["b","g","r","c","m"]explode = (0.1,0.1,0.1,0.1,0.1)
# 绘制图形plt.pie(percent,explode=explode,        labels = labels,        autopct="%3.1f%%",        startangle=45,        pctdistance=0.7,        labeldistance=1.2,        colors=colors)
plt.title("不同级别汽车销量占比")
plt.show()

复制代码

绘制图像如下:

绘制嵌套式饼图

有时候我们需要对饼图进行更进一步的细分，以我们现在的不同级别汽车销量占比为例，我们可以进一步分析，不同级别汽车销量中，日系德系国产等系列占比多少，这样的情况，我们就可以使用嵌套式的饼图来进行分析了，绘制嵌套式饼图的代码如下：

import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
fig=plt.figure(figsize=(10,10),dpi=120)
#数据集，p1, p2分别对应外部、内部百分⽐例
p1 = [40,30,20,8,2]p2 = [10,40,20,30,30,30,20,20,80,4,6,12,90,2,2,6]
labels = "入门级轿车","中级轿车","高级轿车","豪华轿车","超豪华轿车"
def func(pct):    return r'%0.1f'%(pct) + '%'
plt.pie(p1,        autopct=lambda pct: func(pct),        radius=1, # 半径        pctdistance=0.85, # 百分⽐位置        wedgeprops=dict(linewidth=3,width=0.4,edgecolor='w'),# 饼图格式：间隔线宽、饼图宽度、边界颜⾊        labels=labels)
# 绘制内部饼图plt.pie(p2,        autopct='%0.1f%%',        radius=0.7,        pctdistance=0.7,        wedgeprops=dict(linewidth=3,width=0.7,edgecolor='w'))
# 设置图例标题、位置，frameon控制是否显示图例边框，bbox_to_anchor控制图例显示在饼图的外⾯plt.legend(labels,loc = 'upper right',bbox_to_anchor = (0.75,0,0.4,1),title ='汽车销量占比')plt.show()