python matplotlib饼状图参数及用法解析

yipeiwu_com6年前Python基础

这篇文章主要介绍了python matplotlib饼状图参数及用法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

在python的matplotlib画图函数中,饼状图的函数为pie

pie函数参数解读

plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False)

  • x:指定绘图的数据;
  • explode:指定饼图某些部分的突出显示,即呈现爆炸式;
  • labels:为饼图添加标签说明,类似于图例说明;
  • colors:指定饼图的填充色;
  • autopct:自动添加百分比显示,可以采用格式化的方法显示;
  • pctdistance:设置百分比标签与圆心的距离;
  • shadow:是否添加饼图的阴影效果;
  • labeldistance:设置各扇形标签(图例)与圆心的距离;
  • startangle:设置饼图的初始摆放角度;
  • radius:设置饼图的半径大小;
  • counterclock:是否让饼图按逆时针顺序呈现;
  • wedgeprops:设置饼图内外边界的属性,如边界线的粗细、颜色等;
  • textprops:设置饼图中文本的属性,如字体大小、颜色等;
  • center:指定饼图的中心点位置,默认为原点
  • frame:是否要显示饼图背后的图框,如果设置为True的话,需要同时控制图框x轴、y轴的范围和饼图的中心位置;

实例

1.基本的画图函数

import matplotlib.pyplot as plt
#解决中文乱码问题
# 正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 用来正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
#刻度的大小
plt.rcParams['axes.labelsize'] = 16
#线的粗细
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2
#x轴的大小
plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 14
#y轴的大小
plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 14
#图例大小
plt.rcParams['legend.fontsize'] = 14
#图的大小
plt.rcParams['figure.figsize'] = [12,8]
#=======================================#基本的使用实例
#定义饼的标签,
labels = ['A','B','C','E']
#每个标签所占的比例
x = [15,30,45,10]
#绘制饼图
plt.pie(x,labels=labels)
plt.show()

注:不加其他参数的使用这个函数,不一定是圆形;而且得到的运行结果根据参数的设置会很大,不建议如此操作。

2.绘制正圆形的饼状图

import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['A','B','C','D']
x = [15,30,45,10]
#显示百分比
plt.pie(x,labels=labels,autopct='%3.2f%%')
#设置x,y的刻度一样,使其饼图为正圆
plt.axis('equal')
plt.show()

3.绘制饼状图-设置文本标签的属性值

import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['A','B','C','D']
x = [15,30,45,10]
#显示百分比
#textprops={'fontsize':18,'color':'k'} 设置为字体大小为18,颜色黑色
plt.pie(x,labels=labels,autopct='%3.2f%%',textprops={'fontsize':18,'color':'k'})
#设置x,y的刻度一样,使其饼图为正圆
plt.axis('equal')

plt.show()

4.饼状图的分离与阴影设置

import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['A','B','C','D']
x = [15,30,45,10]
#显示百分比
#饼图分离
explode = (0,0.1,0,0)
#设置阴影效果
plt.pie(x,labels=labels,autopct='%3.2f%%',explode=explode,shadow=True)
#设置x,y的刻度一样,使其饼图为正圆
plt.axis('equal')

plt.show()

5.起始角度

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A','B','C','D']

x = [15,30,45,10]

#显示百分比
#饼图分离
explode = (0,0.1,0,0)

#设置阴影效果
#startangle,为起始角度,0表示从0开始逆时针旋转,为第一块。
plt.pie(x,labels=labels,autopct='%3.2f%%',explode=explode,shadow=True,startangle=60)

#设置x,y的刻度一样,使其饼图为正圆
plt.axis('equal')

plt.show()

6圆心距离与提示标签并保存到本地

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A','B','C','D']

x = [15,30,45,10]

#显示百分比
#饼图分离
explode = (0,0.1,0,0)

#设置阴影效果
#startangle,为起始角度,0表示从0开始逆时针旋转,为第一块。
#pctdistance,百分比的文本离圆心的距离为0.5
plt.pie(x,labels=labels,autopct='%3.2f%%',explode=explode,shadow=True,startangle=60,pctdistance=0.8)

#设置x,y的刻度一样,使其饼图为正圆
plt.axis('equal')
plt.legend()
#保存到本地文件夹
plt.savefig('./饼图.png')
plt.show()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python自定义一个异常类的方法

Python自定义一个异常类的方法

如何实现自定义一个异常 python内置了许多异常类,为编写代码划定红线,才使调试代码时能及时发现错误。那么我们编写一个模块也可以为使用此模块者划定红线,来约束使用者可用哪些数据,这就需...

取numpy数组的某几行某几列方法

这个操作在numpy数组上的操作感觉有点麻烦,但是也没办法。 例如 a = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 取 a 的 2 3 行, 1 2 列...

Python读取MRI并显示为灰度图像实例代码

Python读取MRI并显示为灰度图像实例代码

本文实例主要关于Python实现读取MRI(核磁共振成像)为numpy数组,使用imshow显示为灰度。 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt...

Python中作用域的深入讲解

Python中作用域的深入讲解

前言 作用域是指变量的生效范围,例如本地变量、全局变量描述的就是不同的生效范围。 python的变量作用域的规则非常简单,可以说是所有语言中最直观、最容易理解的作用域。 在开始介绍作用域...

Python文件监听工具pyinotify与watchdog实例

pyinotify库 支持的监控事件 @cvar IN_ACCESS: File was accessed. @type IN_ACCESS: int @cvar IN_MODIFY...