Python可视化数据分析-饼状图

本文主要是介绍Python可视化数据分析-饼状图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、前言

饼状图（Pie Chart）是一种常用的数据可视化图表，用于展示数据中各部分的占比关系。Python 中有多种库可以用于绘制饼状图，比较常用的包括 matplotlib、pyecharts和 plotly 等。

二、使用 `matplotlib` 绘制饼状图

import matplotlib.pyplot as plt# 数据
labels = ['Apples', 'Oranges', 'Bananas', 'Grapes']
sizes = [30, 25, 20, 25]  # 每部分的占比
colors = ['gold', 'orange', 'lightgreen', 'lightcoral']  # 颜色
explode = (0.1, 0, 0, 0)  # 突出显示第一部分# 绘制饼状图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)
plt.title('Fruit Distribution')  # 图表标题
plt.axis('equal')  # 使饼状图长宽相等
plt.show()

说明：

1）labels 是各部分的标签。

2）sizes 是各部分的大小（占比）。

3）colors 是各部分的颜色。

4）explode 是用于突出显示某部分的偏移量，0 表示不突出

效果图：

三、使用 `plotly` 绘制饼状图

import plotly.express as px# 数据
labels = ['Apples', 'Oranges', 'Bananas', 'Grapes']
sizes = [30, 25, 20, 25]  # 每部分的占比# 创建图表
fig = px.pie(values=sizes, names=labels, title='Fruit Distribution')# 显示图表
fig.show()

说明：

1）labels 是各部分的标签。

2）sizes 是各部分的大小（占比）。

3) 使用 plotly.express 的 px.pie 函数创建饼状图。

4）fig.show() 方法用于显示图表。

效果图：

四、使用 `pyecharts` 生成饼状图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie# 数据
labels = ['Apples', 'Oranges', 'Bananas', 'Grapes']
sizes = [30, 25, 20, 25]  # 每部分的占比# 创建饼状图对象
pie_chart = Pie()# 添加数据和配置
pie_chart.add("", [list(z) for z in zip(labels, sizes)], radius=["30%", "75%"])# 设置全局配置
pie_chart.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Fruit Distribution"))# 显示图表（生成 HTML 文件）
pie_chart.render("pie_chart.html")

上述代码中使用了 pyecharts 库的 Pie 类来创建饼状图。我们可以通过添加数据和配置来自定义饼状图的样式和布局。最后，调用 render 方法将图表生成为 HTML 文件并显示出来。

效果图：