实现三维饼图（3D Pie Chart）的Python代码

最新推荐文章于 2025-07-04 14:13:55 发布

代码飞翔

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本文展示了如何利用Python的Matplotlib库创建三维饼图，通过定义数据、颜色、爆炸效果等参数，实现数据比例关系的生动展示，使数据可视化更直观有趣。

实现三维饼图（3D Pie Chart）的Python代码

饼图是一种常用的数据可视化工具，用于展示各个部分相对于整体的比例关系。而三维饼图则在传统的二维饼图基础上增加了立体效果，使得数据的呈现更加生动有趣。本文将介绍如何使用Python实现三维饼图，并提供相应的源代码。

在Python中，我们可以使用Matplotlib库来创建饼图。Matplotlib是一个强大的绘图库，提供了丰富的绘图功能，包括饼图的绘制。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Matplotlib创建三维饼图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ['A', 'B', 'C'

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python:实现三维饼图3D Pie Chart (附完整源码)

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可视化绘图技巧100篇进阶篇（六）-三维饼图（3D Pie Chart）

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Python Matplotlib绘制三维饼图的具体操作

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本文旨在为Python开发者提供使用Matplotlib绘制三维饼图的全面指南。我们将涵盖从基础到高级的所有必要知识，包括安装配置、基本绘图、高级定制以及实际应用案例。文章首先介绍三维饼图的基本概念，然后详细讲解实现步骤，包括代码示例和数学原理。接着探讨实际应用场景，最后提供扩展资源和常见问题解答。Matplotlib：Python中最流行的2D绘图库，也支持基本的3D绘图功能三维饼图：在二维饼图基础上增加高度维度的可视化图表Axes3D：Matplotlib中用于创建3D坐标系的子模块交互性增强。

Python实现三维饼状图 - 附完整源代码与详细讲解

目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。

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数据可视化在数据分析和信息传达中起着至关重要的作用。饼状图是一种常用的图表类型，用于展示数据的组成部分之间的比例关系。而三维饼状图则在此基础上增加了立体感，使数据更生动。本文将深入探讨如何使用Python创建三维饼状图，讲解原理并提供完整的源代码示例。三维饼状图是饼状图的一种变体，它在二维饼状图的基础上添加了立体效果。通过引入立体效果，三维饼状图可以更好地突出数据中各部分的比例关系，使图表更具吸引力。通常，三维饼状图的每个数据部分都可以通过旋转和立体投影来突出显示。

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threejs实现三维饼图

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echarts没有三维饼图，但是有时候又需要在前端绘制三维饼图怎么办？这个时候可以考虑用threejs来实现功能。使用示例： var cubic = new Cubic.PieChart("WebGL-output", { width: 400, height: 300, thickness: 5,//厚度 radius: 30,//半径 colors: [0xffffff, 0xff00ff, 0xffff00, 0x0000ff,0x5F9EA0,0x00FF7F],//颜色数组16进制的数组

python饼图立体_【Python基础】惊叹，Pyecharts绘制饼图原来可以如此漂亮！

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python绘制饼状图

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参数是一个列表，用于定义每个切片的偏移量。值为0表示切片没有偏移，非零值表示切片被“爆炸”或偏移出饼图的中心。如果想要更复杂的饼状图，例如带有切片偏移或爆炸效果的饼状图，你可以使用。是一个字符串列表，用于标识每个饼图部分的标签。确保饼图被绘制为一个圆形，而不是椭圆形。是一个数值列表，用于表示每个部分的相对大小。参数用于显示每个部分的百分比。参数用于在饼图上添加阴影效果，在Python中，你可以使用。参数用于设置饼图的起始角度。

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三维/3D图表是那些显示在一个三维格式。可以使用这些图表来提供更好的显示效果和清晰的信息。三维/3D饼图是饼图另外一个不错的3D效果。 3D效果可以通过添加一些额外的代码来实现，它会创建一个饼图3D效果。 3D饼图请看下面的例子来描述移动销售三维饼图。以下是不同移动品牌和销售(每天)名单。 S.N. 手机品牌销量 (天)

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Matplotlib饼图示例 import matplotlib.pyplot as plt # 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'] #设置字体为楷体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 绘制饼图 plt.pie(x=edu, # 绘图数据 labels=labels, # 添加教育

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### 使用 Matplotlib 绘制 3D 饼图 Matplotlib 并不直接支持创建真正的三维饼图，但可以通过一些技巧来模拟 3D 效果。通常的做法是在二维平面上通过阴影和其他视觉效果让图表看起来像是有深度的一样。对于更真实的 3D 图形需求，建议考虑使用 `plotly` 或者其他专门用于交互式图形的库。然而，在 Matplotlib 中仍然能够实现带有伪 3D 效应的饼图： ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) # 数据准备 sizes = [15, 30, 45, 10] labels = ['Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'] def draw_pseudo_3dpie(ax, sizes, labels=None, explode=None, angle=0., shadow=True): """Draw a pseudo-3D pie chart on the given axes.""" # 设置颜色列表 colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99'] # 创建常规饼图 wedges, texts, autotexts = ax.pie( sizes, labels=labels, labeldistance=1.05, autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.8, startangle=angle, wedgeprops=dict(width=0.3), colors=colors ) # 应用阴影效果以模仿3D外观 if shadow: for w in wedges: w.set_edgecolor('white') w.set_linewidth(0.5) from matplotlib.patches import Shadow for w in wedges: s = Shadow(w, -0.02, -0.02) s.set_facecolor((0, 0, 0, 0.7)) ax.add_patch(s) return wedges, texts, autotexts draw_pseudo_3dpie(ax, sizes=sizes, labels=labels, angle=90.) plt.title('Pseudo 3D Pie Chart') plt.show() ``` 这段代码展示了如何利用阴影和边缘属性调整使得标准的二维饼图呈现出一定的立体感[^1]。需要注意的是这并不是真正意义上的三维渲染，而只是增强了视觉上的层次感。