
matplotlib環(huán)形圖是餅圖衍生出來的統(tǒng)計圖形,可以看作是兩個以上餅圖的疊合。環(huán)形圖與餅圖類似,其實是有差別的。餅圖是用圓形及圓內(nèi)扇形的面積來表示數(shù)值大小的圖形,主要用于表示總體中各組成部分所占的比例。與之對比,環(huán)形圖中間留有空白,可以用多個環(huán)展示多個樣本,既可以表示每個樣本中各部分的占比,又可以對多個樣本的結(jié)構同時進行對比。
文字表達永遠沒有圖片來的直觀,從網(wǎng)上隨便搜了一個環(huán)形圖先簡單感受下:
上邊的環(huán)形圖只有一個環(huán),實際上可以根據(jù)需要繪制多個環(huán)嵌套在一起的環(huán)形圖,并且也可以加上每一段弧形所占的比例,我們先從簡單的開始,繪制一個簡單的環(huán)形圖。
先看下數(shù)據(jù)源長什么樣子,依然是繪制餅圖時用到的數(shù)據(jù):
所謂環(huán)形圖,其實用到的依然是繪制餅圖的函數(shù),只是對其中的參數(shù)進行設置后形成環(huán)形圖,我們先來繪制一個簡單的第一小學成績環(huán)形圖:
plt.figure(figsize=(8,8)) #新建畫布,畫布大小為8*8 plt.pie(data2.iloc[0,1:] #截取第一小學的成績 ,radius=1 # 設置半徑為1 ,labels=['語文','數(shù)學','英語'] #設置各個角的標簽 ,autopct='%.2f%%' #設置精度為小數(shù)點后兩位 ,textprops={'fontsize': 14, 'color': 'k'} #設置標簽字體和顏色 ,wedgeprops=dict(width=0.4, edgecolor='w')); #設置餅弧寬度和邊框顏色
和之前繪制餅圖不同的是多設置了三個參數(shù),一個是設置半徑,一個是設置字體和顏色(介紹餅圖的文章中餅圖中字體有點小,顏色是默認的黑色,其實字體大小和顏色都是可以設置的),最后一個是設置弧度寬度和邊框顏色,所謂弧度的寬度其實就是環(huán)形的寬度。
來看下效果:
像這種簡單的環(huán)形圖,作用和餅圖差不多,只能反映一個小學的成績情況,如果想要查看兩個學校對比的情況需要繪制兩個圖,當然環(huán)形圖可以解決這個問題,下邊我們來看下升級版的環(huán)形圖!
以繪制兩個環(huán)形為例:
plt.figure(figsize=(8,8)) #新建畫布,畫布大小為8*8 plt.pie(data2.iloc[0,1:] #截取第一小學的成績 ,radius=1 # 設置半徑為1 ,labels=['語文','數(shù)學','英語'] #設置各個角的標簽 ,autopct='%.2f%%' #設置精度為小數(shù)點后兩位 ,textprops={'fontsize': 14, 'color': 'k'} #設置標簽字體和顏色 ,wedgeprops=dict(width=0.4, edgecolor='w')) #設置餅弧寬度和邊框顏色 plt.pie(data2.iloc[1,1:] #截取第二小學的成績 ,radius=0.6 # 設置半徑為0.6 ,autopct='%.2f%%'#設置精度為小數(shù)點后兩位 ,textprops={'fontsize': 12, 'color': 'w'}#設置標簽字體和顏色 ,wedgeprops=dict(width=0.4, edgecolor='w'));#設置餅弧寬度和邊框顏色
以前的文章提到過,可以在同一塊畫布上重復繪圖,在繪制堆積條形圖的時候用到的就是這個知識點,繪制多個環(huán)的環(huán)形圖也是相同的道理。
在同一塊畫布上繪制兩個環(huán),一個大環(huán)一個小環(huán),需要注意的是要先繪制大環(huán),后繪制小環(huán),因為后繪制的圖會覆蓋先繪制的圖,所以我們設置第一個環(huán)的半徑是1,后邊繪制的環(huán)半徑是0.6,來看下效果:
喏,就是這個效果了,這個圖還缺少一個標題,相信大家都知道如何添加圖形標題了。
當然這個環(huán)形圖中的兩個環(huán)挨在一起了,平時我們看到的環(huán)形圖每個環(huán)之間會有一點間隙,能夠很明顯的看出是兩個分離的環(huán),其實這個也不難!仔細觀察上邊的代碼,兩個環(huán)之間的半徑差是0.4,而我們對弧形寬度也設置的是0.4,所以兩個環(huán)之間一點縫隙都沒有,通過對這兩個參數(shù)的設置就可以控制兩個環(huán)之間的距離了。
plt.figure(figsize=(8,8)) plt.pie(data2.iloc[0,1:] ,radius=1 ,labels=['語文','數(shù)學','英語'] ,autopct='%.2f%%' ,textprops={'fontsize': 14, 'color': 'k'} ,wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='w')) plt.pie(data2.iloc[1,1:] ,radius=0.6 ,autopct='%.2f%%' ,textprops={'fontsize': 14, 'color': 'k'} ,wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='w')) plt.title("第一小學(外環(huán))和第二小學(內(nèi)環(huán))成績圖");
兩個環(huán)形的半徑差沒有變,依然是0.4,我們把弧形寬度改成了0.3,來看下效果:
這樣是不是就變成大家心目中環(huán)形圖的樣子了(我又偷偷的加上標題了)?這是兩個學校的成績環(huán)形圖,如果想要多畫幾個環(huán),記得把半徑差設置大一點,弧形寬度設置小一點,能夠容納多個環(huán)形就可以啦!
你學會了嗎?matplotlib是不是很強大的趕腳!
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10