Автор оригинала: Team Python Pool.

Круговая диаграмма Matplotlib Пользовательская и вложенная в Python

В этой статье мы обсудим круговую диаграмму Matplotlib в Python. Круговая диаграмма-это круговая статистическая диаграмма, используемая для отображения только одной серии данных. Площадь круговой диаграммы – это общий процент данных. В то же время площадь срезов пирога представляет собой процентное соотношение частей данных.

Люди используют круговые диаграммы в бизнес-презентациях, таких как продажи, результаты опросов, операции и т. Д. Функция matplotlib.pyplot.pie() строит круговые диаграммы в Python. Прежде чем мы перейдем к примерам круговых диаграмм matplotlib, позвольте мне кратко ознакомить вас с тем же синтаксисом и параметрами.

Синтаксис круговой диаграммы Matplotlib

matplotlib.pyplot.pie(data,,,,,)

Параметры:

• data: Массив значений данных для построения графика. Дробная площадь каждого среза представлена данными/суммой(data). Если сумма(данные)<1, то значения данных возвращают дробную площадь непосредственно. Таким образом, получается круговая диаграмма с пустым клином размером 1-сумма(данные).
• labels: Список последовательности строк, которая задает метку каждого клина.
• color: Придайте цвет клиньям.
• autopct: Строка, помечающая клин своим числовым значением.
• тень: Создает тень клина.

Тип возврата

Функции matplotlib.pyplot.pie() возвращают график круговой диаграммы в Python. Клинья круговой диаграммы возвращаются в виде: патчи: Последовательность/список текстов экземпляров клина патчей: Список экземпляров текста метки. autotexts: Список текстовых экземпляров для числовых меток. Это будет возвращено только в том случае, если параметр autopct равен None.

Пример круговой диаграммы Matplotlib в Python

from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np 
  
  
# Creating dataset 
cars = ['AUDI', 'BMW', 'FORD', 
        'TESLA', 'JAGUAR', 'MERCEDES'] 
  
data = [23, 17, 35, 29, 12, 41] 
  
# Creating plot .figure(figsize =(10, 7)) 
plt.pie(data,) 
  
# show plot 
plt.show()

Пример круговой диаграммы Matplotlib в Python

ОБЪЯСНЕНИЕ:

Приведенный выше пример представляет собой очень простой код python для построения круговой диаграммы. Во-первых, импортируются библиотеки matplotlib и Numpy. Набор данных определяется как “автомобили”. Он содержит список названий автомобилей, которые будут служить метками для круговой диаграммы. Еще один href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_programming”>определен массив, называемый “данные”. Он содержит значения данных. Дробная площадь каждого среза круговой диаграммы представлена данными/суммой(data). Наконец, мы передаем “данные” и в качестве аргументов функции plt.pie (). Таким образом, возвращая график круговой диаграммы в качестве выходного сигнала, имеющего клинья в соответствии со значениями данных. И этикетки клиньев в соответствии со значениями, указанными в разделе “автомобили”. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_programming”>определен массив, называемый “данные”. Он содержит значения данных. Дробная площадь каждого среза круговой диаграммы представлена данными/суммой(data). Наконец, мы передаем “данные” и в качестве аргументов функции plt.pie (). Таким образом, возвращая график круговой диаграммы в качестве выходного сигнала, имеющего клинья в соответствии со значениями данных. И этикетки клиньев в соответствии со значениями, указанными в разделе “автомобили”.

Пользовательская круговая диаграмма

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
  
# Creating dataset 
cars = ['AUDI', 'BMW', 'FORD',  
        'TESLA', 'JAGUAR', 'MERCEDES'] 
  
data = [23, 17, 35, 29, 12, 41] 
  
  
# Creating explode data 
explode = (0.1, 0.0, 0.2, 0.3, 0.0, 0.0) 
  
# Creating color parameters 
colors = ( "orange", "cyan", "brown", 
          "grey", "indigo", "beige") 
  
# Wedge properties 
wp = { 'linewidth' : 1, 'edgecolor' : "green" } 
  
# Creating autocpt arguments 
def func(pct, allvalues): 
   (pct / 100.*np.sum(allvalues)) 
    return "{:.1f}%\n({:d} g)".format(pct, absolute) 
  
# Creating plot 
fig,.subplots(figsize =(10, 7)) 
wedges, texts,.pie(data,  
                                  pct: func(pct, data), 
                                 ,  
                                 , 
                                 , 
                                 , 
                                 , 
                                 , 
                                 (color)) 
  
# Adding legend 
ax.legend(wedges, cars, 
         , 
         , 
          bbox_to_anchor =(1, 0, 0.5, 1)) 
  
plt.setp(autotexts,,) 
ax.set_title("Customizing pie chart") 
  
# show plot 
plt.show()

ВЫХОД:

ОБЪЯСНЕНИЕ:

Круговая диаграмма может быть настроена на основе различных аспектов. В приведенном выше примере autopct управляет отображением процентов на клиньях. Кроме того, startangle равен 90 градусам, что поворачивает график на 90 градусов в направлении против часовой стрелки, выполненном по оси x круговой диаграммы. Атрибут explode позволяет некоторым клиньям выделяться в соответствии с вашим выбором. Если взорваться, то параметр будет “Нет”, который должен быть массивом с одним значением для каждого клина. Кроме того, каждое значение представляет, как далеко от центра отображается каждый клин.

Параметр colors задает цвет каждого клина. В данном случае это “цветной” массив с одним значением для каждого клина. Атрибут shadow принимает логическое значение. Его значение истинно, так что тень появится ниже края пирога. Клинья пирога подгоняют с помощью клиновой опоры. Этот атрибут wedge prop принимает словарь Python в качестве параметра с парами имя-значение, обозначающими свойства wedge, такие как linewidth, edgecolor и т. Д. Установив оси, рамка рисует круговую диаграмму. И, наконец, функция legend() используется для добавления списка объяснений для каждого клина.

Вложенная круговая диаграмма Matplotlib

from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np 
  
  
# Creating dataset 
cars = ['AUDI', 'BMW', 'FORD',  
        'TESLA', 'JAGUAR', 'MERCEDES'] 
  .array([[23, 16], [17, 23], 
                 [35, 11], [29, 33], 
                 [12, 27], [41, 42]]) 
  
# normalizing data to 2 pi  / np.sum(data)*2 * np.pi 
  
# obtaining ordinates of bar edges .cumsum(np.append(0,  
                           norm.flatten()[:-1])).reshape(data.shape) 
  
# Creating color scale .get_cmap("tab20c") (np.arange(6)*4) (np.array([1, 2, 5, 6, 9, 
                              10, 12, 13, 15, 
                              17, 18, 20 ])) 
  
# Creating plot 
fig,.subplots(figsize =(10, 7), 
                      (polar)) 
  [:, 0], 
      .sum(axis), 
      -size, 
      , 
      ,  
      , 
      , 
      ) 
  .flatten(), 
      .flatten(), 
      -2 * size, 
      , 
      , 
      , 
      , 
      ) 
  ) 
ax.set_axis_off() 
  
# show plot 
plt.show()

ВЫХОД:

ОБЪЯСНЕНИЕ:

Вложенные круговые диаграммы часто называют диаграммами пончиков. Во-первых, в приведенном выше примере, используя гистограмму на осях с полярной системой координат, мы создаем вложенную круговую диаграмму matplotlib. Это дает большую гибкость в оформлении участка. Нам нужно отобразить x-значения гистограммы на радианы окружности. Совокупная сумма значений используется в качестве ребер баров.

Вывод

В этой статье мы узнали о круговой диаграмме Matplotlib в Python, ее синтаксисе и типе возвращаемого значения. Мы также приводили примеры построения круговой диаграммы в Matplotlib Python. Настройка круговой диаграммы с несколькими аспектами, такими как цвета, тень, взрыв, клин реквизита и т. Д. Вложенная круговая диаграмма отображается с помощью функции axes.bar (). Мы также можем реализовать Вложенную круговую диаграмму, используя ту же функцию pie (). Обратитесь к этой статье для любых запросов, связанных с круговой диаграммой Matplotlib.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Счастливого Пифонирования!