软件测试|教你用Matplotlib绘制多种饼图

原创

霍格沃兹测试开发Muller老师

发布于 2023-03-05 10:32:30

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前言

之前我们介绍了使用matplotlib绘制柱状图等图像，这篇文章我们将介绍使用matplotlib绘制饼状图，并且我们将介绍使用matplotlib绘制不同类型的饼图，下面我们直接开始绘制。

绘制非分裂式饼状图

饼状图是我们使用最多的数据分析图形之一，matplotlib可以很简便地绘制饼状图，直接调用pie()方法即可，代码如下:

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 老规矩，防止乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

labels = "入门级轿车","中级轿车","高级轿车","豪华轿车","超豪华轿车"
percent = [0.40,0.30,0.20,0.08,0.02]

colors = ["b","g","r","c","m"]

# 绘制图形
plt.pie(percent,
        labels = labels,
        autopct="%3.1f%%",
        startangle=45,
        pctdistance=0.7,
        labeldistance=1.2,
        colors=colors)

plt.title("不同级别汽车销量占比")

plt.show()

绘制的图像如下:

绘制分裂式饼图

分裂式饼图与非分裂式饼图的区别在于各块之间有间距，在使用matplotlib绘制分裂式饼图时，我们只需要加上explode参数即可，代码如下:

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 老规矩，防止乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

labels = "入门级轿车","中级轿车","高级轿车","豪华轿车","超豪华轿车"
percent = [0.40,0.30,0.20,0.08,0.02]

colors = ["b","g","r","c","m"]
explode = (0.1,0.1,0.1,0.1,0.1)

# 绘制图形
plt.pie(percent,explode=explode,
        labels = labels,
        autopct="%3.1f%%",
        startangle=45,
        pctdistance=0.7,
        labeldistance=1.2,
        colors=colors)

plt.title("不同级别汽车销量占比")

plt.show()

绘制图像如下:

绘制嵌套式饼图

有时候我们需要对饼图进行更进一步的细分，以我们现在的不同级别汽车销量占比为例，我们可以进一步分析，不同级别汽车销量中，日系德系国产等系列占比多少，这样的情况，我们就可以使用嵌套式的饼图来进行分析了，绘制嵌套式饼图的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

fig=plt.figure(figsize=(10,10),dpi=120)

#数据集，p1, p2分别对应外部、内部百分⽐例

p1 = [40,30,20,8,2]
p2 = [10,40,20,30,30,30,20,20,80,4,6,12,90,2,2,6]

labels = "入门级轿车","中级轿车","高级轿车","豪华轿车","超豪华轿车"

def func(pct):
    return r'%0.1f'%(pct) + '%'

plt.pie(p1,
        autopct=lambda pct: func(pct),
        radius=1, # 半径
        pctdistance=0.85, # 百分⽐位置
        wedgeprops=dict(linewidth=3,width=0.4,edgecolor='w'),# 饼图格式：间隔线宽、饼图宽度、边界颜⾊
        labels=labels)

# 绘制内部饼图
plt.pie(p2,
        autopct='%0.1f%%',
        radius=0.7,
        pctdistance=0.7,
        wedgeprops=dict(linewidth=3,width=0.7,edgecolor='w'))

# 设置图例标题、位置，frameon控制是否显示图例边框，bbox_to_anchor控制图例显示在饼图的外⾯
plt.legend(labels,loc = 'upper right',bbox_to_anchor = (0.75,0,0.4,1),title ='汽车销量占比')
plt.show()

绘制的图像如下: