matplotlib 笔记：饼图 & 嵌套饼图

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已于 2023-08-10 20:41:56 修改

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分类专栏： python库整理

于 2022-04-17 18:55:56 首次发布

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本文详细介绍了Python的Matplotlib库中饼图的基本使用方法，包括如何创建基本的饼图，参数说明如autopct、colors、shadow等，并展示了如何绘制嵌套饼图。通过实例展示了三国杀各势力武将数量的分布，以及国战与非国战武将的区分，帮助读者理解饼图的绘制技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 饼图

基本使用方法：plt.pie(x)

x=[109,101,94,117]
plt.figure(figsize=(8,8))
label=['魏','蜀','吴','群']
plt.pie(x,labels=label)
plt.title('三国杀移动版各势力武将数量')

1.1 参数说明

autopct

设置百分比信息的字符串格式化方式，默认值为None,不显示百分比

也可以将autopct设置成lambda函数（lambda的输入是各个饼图分块的百分比）【以上图为例，即23.99，25.89，22.33，27.79这些】

设置文字大小

colors

每部分颜色

shadow

设置饼图的阴影，使得看上去有立体感，默认值为False

startangle

饼图中第一个部分的起始角度

radius

饼图的半径，数值越大，饼图越大

explode

用间隔突出的方式进行显示某个部分

那么第三个饼图的部分（也就是吴），会和相邻的其他两个饼图的部分之间有一定的“缝隙”

counterclock

设置饼图的方向，默认为True,表示逆时针方向，值为False时为顺时针方向

labeldistance

label距离图的距离

wedgeprops

设置宽度？

2 嵌套饼图

相当于是同时绘制两个饼图

inner_x=[109,101,94,117]
inner_label=['魏','蜀','吴','群']
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.pie(inner_x,
        labels=inner_label,
        radius=0.5, 
        autopct=lambda pct:int(pct/100*sum(inner_x)),
        labeldistance=0.25,
        colors=['#d0fefe','#cb416b','#0cff0c','grey'],
        wedgeprops=dict(width=0.5,edgecolor='white'))




outer_x=[25,109-25,26,101-26,26,94-26,26,116-26]
outer_label=['国战魏','非国战魏','国战蜀','非国战蜀',
             '国战吴','非国战吴','国战群','非国战群']
plt.pie(outer_x,
        labels=outer_label,
        radius=1,
        labeldistance=0.75,
        autopct=lambda pct:int(pct/100*sum(outer_x)),
        colors=['#95d0fc','#a2cffe','#ff796c','#ff028d',
                '#c7fdb5','#aaff32','#b9a281','#d8dcd6'],
        wedgeprops=dict(width=0.5,edgecolor='white'))
plt.legend(inner_label,fontsize=15)