PPV课数据科学社区从零开始学Python–matplotlib(饼图)

前言

在从零开始学Python系列10中,我们用条形图来展示离散变量的分布呈现，在常见的统计图像中，还有一种图像可以表示离散变量各水平占比情况，这就是我们要讲解的饼图。饼图的绘制可以使用matplotlib库中的pie函数，首先我们来看看这个函数的参数说明。

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；

饼图的绘制

案例：芝麻信用失信用户分析

关于pie函数的参数我们讲了这么多，光讲不练假把式，我们接下来通过案例，来绘制一个个性化的饼图。关于绘图数据，我们借用芝麻信用近300万失信人群的样本统计数据，该数据显示，从受教育水平上来看，中专占比25.15%，大专占比37.24%，本科占比33.36%，硕士占比3.68%，剩余的其他学历占比0.57%。对于这样一组数据，我们该如何使用饼图来呈现呢？

# 导入第三方模块import matplotlib.pyplot as plt# 设置绘图的主题风格（不妨使用R中的ggplot分隔）plt.style.use('ggplot')# 构造数据edu = [0.2515,0.3724,0.3336,0.0368,0.0057] labels = ['中专','大专','本科','硕士','其他']  explode = [0,0.1,0,0,0] # 用于突出显示大专学历人群colors=['#9999ff','#ff9999','#7777aa','#2442aa','#dd5555'] # 自定义颜色# 中文乱码和坐标轴负号的处理plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 将横、纵坐标轴标准化处理，保证饼图是一个正圆，否则为椭圆plt.axes(aspect='equal')# 控制x轴和y轴的范围plt.xlim(0,4) plt.ylim(0,4)# 绘制饼图plt.pie(x = edu, # 绘图数据     explode=explode, # 突出显示大专人群     labels=labels, # 添加教育水平标签     colors=colors, # 设置饼图的自定义填充色     autopct='%.1f%%', # 设置百分比的格式，这里保留一位小数     pctdistance=0.8, # 设置百分比标签与圆心的距离     labeldistance = 1.15, # 设置教育水平标签与圆心的距离     startangle = 180, # 设置饼图的初始角度     radius = 1.5, # 设置饼图的半径     counterclock = False, # 是否逆时针，这里设置为顺时针方向     wedgeprops = {'linewidth': 1.5, 'edgecolor':'green'},# 设置饼图内外边界的属性值     textprops = {'fontsize':12, 'color':'k'}, # 设置文本标签的属性值     center = (1.8,1.8), # 设置饼图的原点     frame = 1 )# 是否显示饼图的图框，这里设置显示# 删除x轴和y轴的刻度plt.xticks(()) plt.yticks(())# 添加图标题plt.title('芝麻信用失信用户教育水平分布')# 显示图形plt.show()

从零开始学Python--matplotlib(饼图)

结语

OK，今天关于Pyhton绘制条形图的讲解就到此结束，如果你感兴趣，不妨和我一起学习与交流，同时也欢迎各位朋友继续转发与分享，让系统的知识不断的扩散出去。下一期我们将推送单个数值变量的分布图形，包括盒形图和直方图。文中相关的Python脚本和PDF版本已存放到百度云盘，可以通过下面的链接获取：

链接: https://pan.baidu.com/s/1slmbwTJ 密码: 9cu4

待续……

本文已获作者授权。