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Python可视化 | Matplotlib绘制圆环图的两种方法!

Python开发 • 1 周前 • 33 次点击  
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作者丨快快
来源丨快学Python

人生苦短,快学Python!今天给大家介绍Python可视化之环形图的绘制。

环形图,也被称为圆环图。它在功能上与饼图相同,只是中间有一个空白,并且能够同时支持多个统计数据。与标准饼图相比,环形图提供了一个更好的数据强度,因为空白中心可以用来显示额外的、相关的数据。

环形图

使用场景:适合展示分类的占比情况,不适合展示分类过多(超过9条数据)或者差别不明显的场景。

在本文中,我们将介绍两种使用 Matplotlib 绘制环形图的方法。一种是使用饼图和参数 wedgeprops 的简单方法;另一种是使用极坐标轴和水平条形图的方法[1]

方法一:饼图

Matplotlib 中没有绘制环形图的方法[2],但是我们可以使用参数 wedgeprops 快速转换饼图为环形图。

下面,先绘制一个简单的让小号用一个简单的饼图。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.pie([87,13], startangle=90, colors=['#5DADE2''#515A5A'])
plt.show()
饼图

接下来,我们我们可以添加参数 wedgeprops ,并定义边缘的宽度。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(66))
 
ax.pie([87,13], 
       wedgeprops={'width':0.3}, 
       startangle=90
       colors=['#5DADE2''#515A5A'])
一个环形图

是不是非常简单,其实我们还可以添加一些文字,使得我们的数据可视化更有表现力。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(66))
wedgeprops = {'width':0.3'edgecolor':'black''linewidth':3}
ax.pie([87,13], wedgeprops=wedgeprops, startangle=90, colors=['#5DADE2''#515A5A'])
plt.title('环形图', fontsize=24, loc='center')
plt.text(00"87%", ha='center', va='center', fontsize=42)
plt.text(-1.2-1.2"来源: Thiago Carvalho", ha='left', va='center', fontsize=12)
带有详细信息的环形图

为了支持中文,我们需要增加这两行Python代码。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

当我们要显示简单的比例时,环形图特别有用。

然而在我眼中,圆环图最适合用来展示进度条!而要制作类似进度条一样的圆环图,可以可以进一步简化图表。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(66))
data = [8713]
wedgeprops = {'width'0.3'edgecolor''black''lw'3}
patches, _ = ax.pie(data, wedgeprops=wedgeprops, startangle=90, colors=['#5DADE2''white'])
patches[1].set_zorder(0)
patches[1].set_edgecolor('white')
plt.title('类似进度条的环形图', fontsize=24, loc='center')
plt.text(00f"{data[0]}%", ha='center', va='center', fontsiAze=42)
plt.text(-1.2-1.3"来源: Thiago Carvalho", ha='left', va='top', fontsize=12)

方法二:条形图

相对于前一个方法,该方案较为复杂,但也提供了更多的自定义选项。

我们先从绘制基础图形开始。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(66), subplot_kw={'projection':'polar'})
data = 87 
startangle = 90
x = (data * pi *2)/ 100
left = (startangle * pi *2)/ 360 # 转换起始角度
ax.barh(1, x, left=left, height=1, color='#5DADE2')
plt.ylim(-33)

如果想制作成前面一样的进度条,还需要进行更多的操作。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(66), subplot_kw={'projection':'polar'})
data = 87
startangle = 90
x = (data * pi *2)/ 100
left = (startangle * pi *2)/ 360 #控制起始位置
plt.xticks([])
plt.yticks([])
ax.spines.clear()
ax.barh(1, x, left=left, height=1, color='#5DADE2'
plt.ylim(-33)
plt.text(0-3"87%", ha='center', va='center', fontsize=42)
进度条 - 环形图

使用这种方法的话,我们拥有更多的自定义选择。比如可以添加多个进度条、定义它们之间的距离等等。

篇幅限制,只显示部分代码吗,完整代码下载见文末。

# 在末尾标出线条和点来使它们变圆
for i, x in enumerate(xs):
    ax.barh(ys[i], x, left=left, height=1, color=colors[i])
    ax.scatter(x+left, ys[i], s=350, color=colors[i], zorder=2)
    ax.scatter(left, ys[i], s=350, color=colors[i], zorder=2)

plt.ylim(-44)

legend_elements = [Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Group A', markerfacecolor='#4393E5', markersize=10),
                   Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Group B',
                          markerfacecolor='#43BAE5', markersize=10),
                   Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Group C', markerfacecolor='#7AE6EA', markersize=10)]
ax.legend(handles=legend_elements, loc='center', frameon=False)

plt.xticks([])
plt.yticks([])
ax.spines.clear()

好了,以上就是今天介绍的两种使用 Matplotlib 绘制环形图的方法。

另外,我还看过另外一个骚操作,也就是在饼图的中心绘制一个白色圆圈,使之变成一个环形图。

如果大家觉得本文还不错,记得给个一键三连!

参考资料

[1]

Towardsdatascience: https://towardsdatascience.com/

[2]

Matplotlib: https://github.com/matplotlib/matplotlib


-End-

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