前言：

饼状图是用来呈现一个数据系列中各项的大小与各项占项总和的百分比，Matplotlib 提供了plt.pie()方法绘制柱状图，语法格式如下：

plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None,
        pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1,
        startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None,
        textprops=None, center=(0, 0), frame=False,
        rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)

常用的参数及说明如下：

x：数组类型，绘制饼图的数据，表示数组元素对应扇形区域的大小explode：表示各个扇形之间的间隔labels：表示各个扇形的标签，接收列表类型colors：表示各个扇形的颜色，默认按照颜色周期自动设置autopct：表示饼图内各个扇形百分比显示格式，可以采用格式化的方法显示，比如设置为%d%%表示整数百分比，设置为%0.2f表示保留两位小数，%0.2f%%表示保留一位小数的百分比pctdistance：表示百分比标签相对于饼图半径的比例，默认为0.6，表示在饼图内，如设置为>1的数表示在饼图外显示labeldistance：表示labels标签相对于半径的比例，默认值为1.1，表示在饼图外radius：表示饼图的半径大小，默认为1shadow：表示是否添加饼图的阴影效果，默认为False

当然，还有一些其他的不常用的参数，这里就不一一列举了。

例如，绘制各城市受欢迎度比例的饼图：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [20, 30, 15, 35]
# 饼图标签
labels = ["tianjin","shanghai","jinan","beijing"]
plt.pie(x,labels=labels,autopct="%.2f%%")
plt.show()

结果输出如下：

到此这篇关于Python数据分析之 Matplotlib 饼图绘制的文章就介绍到这了,更多相关Matplotlib 饼图内容请搜索脚本之家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脚本之家！

关键词： 数据分析 希望大家 数组类型 阴影效果 显示格式