(代码详解)饼图绘制+参数讲解+饼图内外标签字体大小设置+添加图例，并调整图例大小与位置+调整标题与图之间的距离 |
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(代码详解)饼图绘制+参数讲解+饼图内外标签字体大小设置+添加图例，并调整图例大小与位置+调整标题与图之间的距离
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大家好，本篇的目的是使用python画出如下的饼图，并且介绍其中参数的作用
目录 完整代码 一、导入所需的库 二、中文显示 三、调整图例的大小(长、宽) 四、导入数据 五、绘制饼图+参数介绍 （重点） 六、调整饼图外标签和内标签的字体大小 a的结果如下： 对a的结果进行介绍： b的结果如下： 对b的结果进行介绍： c的结果： 对c的结果进行介绍： (敲黑板啦!) 调整外标签字体大小： 七、添加图例+调整图例字体大小与位置 八、调整标题与图之间的距离 完整代码 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'#设置中文显示 #设置图例大小，宽，高 plt.figure(figsize=(6,9)) # 数据 data = { 'column1': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'column2': [100, 250, 156, 90] } df = pd.DataFrame(data) # 绘制饼图 a,b,c=plt.pie(df["column2"], labels=df["column1"], autopct='%1.1f%%', colors=["red","lightskyblue","blue","yellowgreen"],pctdistance=0.6,shadow=True,labeldistance=1.1, frame=False,explode = (0.2, 0.1, 0.1, 0.2),textprops={'fontsize': 15},startangle=40) # sizes = [100, 250, 156, 90]#内标签 # labels = ['A', 'B', 'C', 'D']#外标签 # a,b,c=plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', colors=["red","lightskyblue","blue","yellowgreen"],pctdistance=0.6,shadow=True,labeldistance=1.1, # frame=False,explode = (0.2, 0.1, 0.1, 0.2),textprops={'fontsize': 15},startangle=40) for i in b: i.set_size(30) for i in c: i.set_size(20) # 添加图例并设置字体大小 plt.legend(df["column1"], fontsize=14,loc='upper right',bbox_to_anchor=(1.5, 1)) plt.title('饼图',fontsize=25,pad=35)#绘制标题 # # 设置字体大小 # plt.rcParams['font.size'] = 20 # plt.axis('equal')这个自己体会一下，影响不大 plt.show()下边将完整代码拆解开来，分别介绍 一、导入所需的库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt采用matplotlib绘制饼图 使用pandas处理数据 二、中文显示 plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'#设置中文显示避免画图时标题等字体不显示，此行代码可以让中文显示出来 作用是设置Python绘图库Matplotlib中的字体为SimHei。这使得绘图中的文本显示为简体中文。 这里的`plt.rcParams`用于配置Matplotlib的参数，`font.sans-serif`表示字体系列，'SimHei'表示具体的字体名称。 三、调整图例的大小(长、宽) plt.figure(figsize=(6,9)) 四、导入数据 # 数据 data = { 'column1': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'column2': [100, 250, 156, 90] } df = pd.DataFrame(data)结果如下：
①data["column2"]：以data的第二列作为绘制饼图的数据，展示数据框（df）中"column2"列的占比情况 ②labels=df["column1"]：在绘制饼图时，使用 `df["column1"]` 中的值作为标签。这些标签会显示在饼图的每个部分旁边，帮助用户识别各个部分所代表的数据。 labels是plt.pie()中的一个参数，参数值为df["column1"] ③`autopct`参数用于设置百分比标签的格式，这里设置为`'%1.1f%%'`，表示保留一位小数的百分比。如果你不需要这个功能，可以将其设置为`None`，或者不设置此参数。 ④`colors=["red","lightskyblue","blue","yellowgreen"]`：设置饼图的颜色，分别为红色、浅天空蓝、蓝色和黄色绿色。 ⑤pctdistance：饼块内标签与圆心的距离。 ⑥shadow：饼图下是否有阴影。布尔值。默认值为False。 ⑦labeldistance：饼块外标签与圆心的距离。如果设置为None，标签不会显示，但是如果图中有设置图例，图例可以使用标签。（图例怎么设置，下边会进行介绍） ⑧frame：是否绘制子图边框，布尔值。默认为False ⑨explode:控制饼块分离，设置爆炸效果，也就是使饼图的每部分扇形分开，不在圆心聚合。 此例中使每个部分的比例为0.2、0.1、0.1和0.2。 ⑩textprops控制外标签字体大小，此例中也就是ABCD的字体大小， ⑪startangle：饼块起始角度。默认值为0，即从x轴开始，逆时针旋转为第一块。 上面代码中a、b、c的具体含义，留到第六节进行介绍，请看下边 六、调整饼图外标签和内标签的字体大小上面我们介绍了通过参数textprops控制外标签字体大小，下面我们介绍另一种方法分别调整外标签和内标签的字体大小。 首先我们先来介绍一下a、b、c分别是什么，分别打印输出a、b、c，查看结果 a的结果如下：
这个结果包含了四个matplotlib.patches.Wedge对象，每个对象的内存地址不同。这些对象是在绘制图形时创建的扇形图。 第一行"at 0x22d9ee6b400"表示这个对象（在这个例子中是matplotlib.patches.Wedge对象）的内存地址。这个地址是一个十六进制数，用于唯一标识这个对象在内存中的位置。 因为我们刚才设置了饼块的起始角度“startangle=40”，比方改一下这个参数，结果就会变，也就是地址就会变。 # 这些对象存储在内存中的地址不同，分别为： 1.0x22d9ee6b400 2.0x22d9ee95970 3.0x22d9ff4d8e0 4.0x22d9ff4d4c0 b的结果如下：
这是一个表示四个文本框的位置坐标的信息。可以从这些坐标中解析出以下信息： 1. 文本框A的位置：x坐标为0.440330613235106，y坐标为1.2231553258061691。 2. 文本框B的位置：x坐标为-1.196937984635972，y坐标为0.08567065387621148。 3. 文本框C的位置：x坐标为0.5730229693109448，y坐标为-1.0543456153662651。 4. 文本框D的位置：x坐标为1.2675995774046722，y坐标为0.28842904043021794。 稍后用b来调整外标签ABCD的字体大小！ c的结果：
这是一段描述四个文本框位置的文本，文本框中包含四种文字，是饼图的文本标签，分别是：[16.8%、41.9%、26.2%、15.1%] 可以从这些坐标中解析出以下信息 1. 第一个文本标签表示第一个部分占整个饼图的16.8% 坐标为 (-0.17996082887875442, 0.7794960551980181) 的点； 2.第二个文本标签表示第二个部分占整个饼图的41.9% 坐标为 (-0.6820590482982658, -0.1574657252689104) 的点； 3.第三个文本标签表示第三个部分占整个饼图的26.2%。 坐标为 (0.048829557772520085, -0.6982948333531762) 的点； 4.第四个文本标签表示第四个部分占整个饼图的15.1%。 坐标为 (0.7980512355054844, 0.055805246242355014) 的点。 在这里，[16.8%、41.9%、26.2%、15.1%]表示饼图的各个部分所占的比例。 稍后用c来调整内标签(比例)字体大小！ (敲黑板啦!) 调整外标签字体大小： for i in b: i.set_size(30)将外标签字体大小设置为30 (敲黑板啦!) 调整内标签字体大小： 将内标签字体大小设置为20 for i in c: i.set_size(20) 七、添加图例+调整图例字体大小与位置 plt.legend(df["column1"], fontsize=14,loc='upper right',bbox_to_anchor=(1.5, 1))①要设置图例的位置，可以使用plt.legend()函数的loc参数。loc参数接受一个字符串，表示图例的位置 loc参数可选如下： 'upper right'：右上 'upper left' ：左上 'lower left'：左下 'lower right'：右下 ②除此之外，还可以通过bbox_to_anchor参数调整图例的位置： bbox_to_anchor参数设置为(1.05, 1)，表示图例的位于图形的右上角的某个位置。小伙伴可以根据需要调整这个值。 ③fontsize控制图例的大小 ④df["column1"]：将数据df中的column1列数据作为标签 八、调整标题与图之间的距离 plt.title('饼图',fontsize=25,pad=35)#绘制标题可以通过pad参数来调整标题与图之间的距离。 |
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