在matplotlib的嵌套饼图中使用正确的cmap颜色,可以通过以下步骤实现:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建外层饼图的数据
outer_labels = ['A', 'B', 'C']
outer_sizes = [30, 40, 50]
# 创建内层饼图的数据
inner_labels = ['X', 'Y', 'Z']
inner_sizes = [20, 30, 50]
# 计算外层饼图的角度
outer_angles = np.cumsum([0] + outer_sizes)
outer_angles = np.deg2rad(outer_angles)
# 计算内层饼图的角度
inner_angles = np.cumsum([0] + inner_sizes)
inner_angles = np.deg2rad(inner_angles)
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制外层饼图
ax.pie(outer_sizes, labels=outer_labels, radius=1, colors=plt.cm.Set3(np.linspace(0, 1, len(outer_labels))), startangle=90, counterclock=False, wedgeprops=dict(width=0.3))
# 绘制内层饼图
ax.pie(inner_sizes, labels=inner_labels, radius=0.7, colors=plt.cm.Set3(np.linspace(0, 1, len(inner_labels))), startangle=90, counterclock=False, wedgeprops=dict(width=0.3))
# 添加图例
ax.legend(title="Outer Legend", loc="upper right")
# 设置图形标题
ax.set_title("Nested Pie Chart")
# 显示图形
plt.show()
在上述代码中,我们使用了plt.cm.Set3
来选择颜色映射(cmap),并使用np.linspace
生成了一系列等间距的值来确保颜色的均匀分布。radius
参数用于控制内外层饼图的大小比例,startangle
参数用于设置起始角度,counterclock
参数用于控制饼图的绘制方向,wedgeprops
参数用于设置饼图的宽度。
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