【摘要】一、函数原型plt pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0 6, shadow=False, labeldistance=1

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

参数：

x：绘图的数据

explode：指定饼图突出的部分以及突出距离

colors：制定饼图的填充颜色

labels：指定每个分片的标签，类似于图例说明

autopct：自动添加百分比显示，可以利用格式化

pctdistance：设置百分比标签和圆心的距离

labeldistance：标签距饼中心距离

shadow：饼图是否添加阴影效果

startangle：设置饼图初始摆放角度

radius：饼图的半径大小

counterclock：是否让饼图按照逆时针顺序呈现

wedgeprops：设置饼图内外边界属性

textprops：设置饼图中文本的属性，例如字体大小、颜色等

center：制定饼图中心位置

frame：是否显示饼图背后的图框

import matplotpb.pyplot as plt

import numpy as py

fig = plt.figure()

labels =['vivo','meizu','huawei','apple']

values=[10,20,50,80] colors=['yellow','red','green','blue']

plt.pie(values,labels=labels,colors=colors,startangle=180,shadow=True)

plt.title('pip chart')

plt.show()

优化1

通过设置 explode参数使各部分扇形占比分离。

explode=[0.1,0.1,0.1,0.1]

通过设置autopct显示各个扇形部分占比

autopct='%1.1f%%'

优化2

设置画布大小以及dpi

plt.figure(figsize=(6,8),dpi=200)

添加图例

plt.legend(loc='upper left',bbox_to_anchor=(-0.1,1))

这样得到的饼图更加清晰，更能说明所描述的信息（有点大，别慌）

通过设置wedgeprops参数实现

plt.pie(values,radius=1,pctdistance=0.9,colors=colors,wedgeprops=dict(width=0.3,edgecolor="w"),autopct='%1.1f%%') plt.pie(values,radius=0.7,colors=colors,pctdistance=0.7,startangle=180,wedgeprops=dict(width=0.3,edgecolor="w"),autopct='%1.1f%%')

以上就是小编分享的关于python使用Matplotlib绘制饼图的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！