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Python数据可视化之环形图
来源:jb51  时间:2022/1/19 13:44:43  对本文有异议

1.引言

环形图(圆环)在功能上与饼图相同,整个环被分成不同的部分,用各个圆弧来表示每个数据所占的比例值。但其中心的空白可用于显示其他相关数据展示,相比于标准饼图提供了更丰富的数据信息输出。

在这里插入图片描述

在本文中,我们将介绍 Matplolib中绘制圆环图的两种方法。使用饼图和参数wedgeprops 的简单方法,以及使用极轴和水平条形图的复杂方法。

2.方式一:饼图形式

Matplotlib 中没有绘制圆环图的直接方法,但我们可以使用饼图中的参数wedgeprops来快速地将饼图转换为环形图。

首先我们先来画一个简单的饼图:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.pie([87,13], startangle=90, colors=['#5DADE2', '#515A5A'])
plt.show()

结果如下:

在这里插入图片描述

接着我们添加参数wedgeprops 并定义环形图边缘的宽度,代码如下:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
?
ax.pie([87,13],?
? ? ? ?wedgeprops={'width':0.3},?
? ? ? ?startangle=90,?
? ? ? ?colors=['#5DADE2', '#515A5A'])
plt.show()

结果如下:

在这里插入图片描述

这很简单。现在我们可以使用中心的空间来使我们的数据更加明显。

代码如下:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
wedgeprops = {'width':0.3, 'edgecolor':'black', 'linewidth':3}
ax.pie([87,13], wedgeprops=wedgeprops, startangle=90, colors=['#5DADE2', '#515A5A'])
plt.title('Worldwide Access to Electricity', fontsize=24, loc='left')
plt.text(0, 0, "87%", ha='center', va='center', fontsize=42)
plt.text(-1.2, -1.2, "Source: ourworldindata.org/energy-access", ha='left', va='center', fontsize=12)
plt.show()

结果如下:

在这里插入图片描述

当我们有一个简单的比较需要显示时,圆环图特别有用。在我看来,使用它们的最佳方式是像一个圆形进度条,比如我们有一个单一的比例要突出显示的例子。

当然,我们可以进一步简化上图图表。

代码如下:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
data = [87, 13]
wedgeprops = {'width':0.3, 'edgecolor':'black', 'lw':3}
patches, _ = ax.pie(data, wedgeprops=wedgeprops, startangle=90, colors=['#5DADE2', 'white'])
patches[1].set_zorder(0)
patches[1].set_edgecolor('white')
plt.title('Worldwide Access to Electricity', fontsize=24, loc='left')
plt.text(0, 0, f"{data[0]}%", ha='center', va='center', fontsize=42)
plt.text(-1.2, -1.3, "Source: ourworldindata.org/energy-access", ha='left', va='top', fontsize=12)
plt.show()

结果如下:

3.方式二:条形图形式

尽管此解决方案比前一个解决方案更复杂,但它为定制提供了一些令人兴奋的选项。

我们还是从一个简单的例子开始,代码如下:

from math import pi
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'projection':'polar'})
data = 87?
startangle = 90
x = (data * pi *2)/ 100 # convert x data from percentage
left = (startangle * pi *2)/ 360 # convert start from angle
ax.barh(1, x, left=left, height=1, color='#5DADE2')
plt.ylim(-3, 3)
plt.show()

结果如下:

在这里插入图片描述

接着我们来处理角度,我们必须先转换每个元素的 x 坐标,然后再将其添加到轴上。

代码如下:

from math import pi
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'projection':'polar'})
data = 87
startangle = 90
x = (data * pi *2)/ 100
left = (startangle * pi *2)/ 360 #this is to control where the bar starts
plt.xticks([])
plt.yticks([])
ax.spines.clear()
ax.barh(1, x, left=left, height=1, color='#5DADE2')?
plt.ylim(-3, 3)
plt.text(0, -3, "87%", ha='center', va='center', fontsize=42)
plt.show()

结果如下:

在这里插入图片描述

使用此方法我们也达到了上述同样的效果;当然此时我们添加多个进度条、定义它们之间的距离来使得可视化效果更加丰富。

代码如下:

from math import pi
import numpy as np
from matplotlib.patches import Patch
from matplotlib.lines import Line2D
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
ax = plt.subplot(projection='polar')
data = [82, 75, 91]
startangle = 90
colors = ['#4393E5', '#43BAE5', '#7AE6EA']
xs = [(i * pi *2)/ 100 for i in data]
ys = [-0.2, 1, 2.2]
left = (startangle * pi *2)/ 360 #this is to control where the bar starts
# plot bars and points at the end to make them round
for i, x in enumerate(xs):
? ? ax.barh(ys[i], x, left=left, height=1, color=colors[i])
? ? ax.scatter(x+left, ys[i], s=350, color=colors[i], zorder=2)
? ? ax.scatter(left, ys[i], s=350, color=colors[i], zorder=2)
? ??
plt.ylim(-4, 4)
# legend
legend_elements = [Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Group A', markerfacecolor='#4393E5', markersize=10),
? ? ? ? ? ? ? ? ? Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Group B', markerfacecolor='#43BAE5', markersize=10),
? ? ? ? ? ? ? ? ? Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Group C', markerfacecolor='#7AE6EA', markersize=10)]
ax.legend(handles=legend_elements, loc='center', frameon=False)
# clear ticks, grids, spines
plt.xticks([])
plt.yticks([])
ax.spines.clear()
plt.show()

结果如下:

在这里插入图片描述

到此这篇关于Python数据可视化之环形图的文章就介绍到这了,更多相关Python数据可视化环形图内容请搜索w3xue以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持w3xue!

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