Matplotlib pie()创建饼形图（非常详细）

饼形图主要用于展示各部分数据占数据总和的比例。如需创建饼形图，可以使用 pyplot 模块中的 pie() 函数或 Axes 对象的 pie() 方法。

创建基本饼形图

pie() 函数或 pie() 方法的第一个参数 x 表示要创建饼形图的数据，创建饼形图时必须指定该参数，其他参数都是关键字参数。

下面的代码是使用 Axes 对象的 pie() 方法创建下图的饼形图。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [2, 9, 6, 3, 5, 8]
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x)
plt.show()

为饼形图添加标签和百分比值

为了使饼形图的含义清晰，通常需要为饼形图的每个扇区添加标签和百分比值。为此，需要为 pie() 函数或 pie() 方法指定 labels 和 autopct 两个参数：

• labels 参数用于为每个扇区添加标签，标签用于说明每个扇区的含义；
• autopct 参数用于为每个扇区添加百分比值，百分比值是每个扇区对应的数据占所有扇区数据总和的比值。

下面的代码仍然创建与图 1 的饼形图，但是为其中的每个扇区添加了名称和百分比值，如下图所示：


此处为 autopct 参数设置的值用于指定比值的格式，字符串 %.2f%% 中的 f 表示浮点数类型，“.2”表示将比值保留两位小数。

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun'
x = [2, 9, 6, 3, 5, 8]
name = ['产品 1', '产品 2', '产品 3', '产品 4', '产品 5', '产品 6']
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=name, autopct='%.2f%%')
plt.show()

改变饼形图各个扇区的颜色

在 pie() 函数或 pie() 方法中，可以通过指定 colors 参数来改变饼形图各个扇区的颜色。

下面的代码将表示颜色值的 6 个字符以字符串的形式传递给 Python 内置的 list() 函数，该函数将创建由这些字母组成的列表，然后将该列表设置为 colors 参数的值，即可为饼形图的各个扇区设置由这些字符指定的颜色：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun'
x = [2, 9, 6, 3, 5, 8]
name = ['产品 1', '产品 2', '产品 3', '产品 4', '产品 5', '产品 6']
color = list('rgbcmy')
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=name, autopct='%.2f%%', colors=color)
plt.show()

如下图所示：

创建分裂饼形图

分裂饼形图是指将饼形图的一个或多个扇区从饼形图中分离出来。如需创建分裂饼形图，可以在 pie() 函数或 pie() 方法中指定 explode 参数。该参数的值是一个由多个元素组成的元组或列表，这些元素与饼形图的各个扇区一一对应。将希望分离出来的扇区对应的值设置为一个大于 0 的数字，即可将该扇区从饼形图中分离出来。

下面的代码是将饼形图的第 2 个和第 5 个扇区分离出来：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun'
x = [2, 9, 6, 3, 5, 8]
name = ['产品 1', '产品 2', '产品 3', '产品 4', '产品 5', '产品 6']
explode = [0, 0.2, 0, 0, 0.2, 0]
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, explode=explode, labels=name, autopct='%.2f%%')
plt.show()

如下图所示：

调整饼形图的大小

如需调整饼形图的大小，可以为 pie() 函数或 pie() 方法指定 radius 参数，该参数用于设置饼形图的半径，将其值设置为一个大于 0 的数字。如果数字大于 1，则表示增大饼形图；如果数字小于 1，则表示减小饼形图。

下面的代码是将饼形图的半径设置为原始大小的 1.5 倍：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun'
x = [2, 9, 6, 3, 5, 8]
name = ['产品 1', '产品 2', '产品 3', '产品 4', '产品 5', '产品 6']
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=name, autopct='%.2f%%', radius=1.5)
plt.show()

如下图所示：


下面的代码是将 radius 参数设置为小于 1 的数字，将使饼形图变小：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun'
x = [2, 9, 6, 3, 5, 8]
name = ['产品 1', '产品 2', '产品 3', '产品 4', '产品 5', '产品 6']
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=name, autopct='%.2f%%', radius=0.6)
plt.show()

如下图所示：

让饼形图更有立体感

在 pie() 函数或 pie() 方法中将 shadow 参数设置为 True，将在饼形图的下方添加阴影效果，使饼形图看起来更有立体感：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun'
x = [2, 9, 6, 3, 5, 8]
name = ['产品 1', '产品 2', '产品 3', '产品 4', '产品 5', '产品 6']
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=name, autopct='%.2f%%', shadow=True, radius=1.5)
plt.show()

如下图所示：


除了可以将 shadow 参数设置为 True 或 False 之外，还可以将其值设置为一个字典，在字典中使用 shade 键控制饼形图下方阴影部分中的黑色程度。

下面的代码是将 shade 键的值设置为 0.2，极大地减少了阴影部分中的黑色：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun'
x = [2, 9, 6, 3, 5, 8]
name = ['产品 1', '产品 2', '产品 3', '产品 4', '产品 5', '产品 6']
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=name, autopct='%.2f%%', shadow={'shade': 0.2}, radius=1.5)
plt.show()

如下图所示：


将 shadow 参数的值设置为字典时，也可以使用 Python 内置的 dict() 函数，这样无须输入字典特有的花括号以及键和值之间的冒号。可以将上面代码中的 shadow 参数部分改为以下形式：

shadow=dict（shade=0.2）