第Python利用matplotlib繪制圓環(huán)圖(環(huán)形圖)的實戰(zhàn)案例目錄一、概念介紹二、數(shù)據(jù)展示三、圖像繪制四、參數(shù)解釋(1)wedgeprops是我們繪圖時的參數(shù)字典。(2)startangle是第一個數(shù)據(jù)起畫點。(3)plt.text(4)可以繪制如示例圖一樣的colorbar，或者legend嗎？總結(jié)

一、概念介紹

圓環(huán)圖(DonutChart)，又稱為環(huán)形圖，甜甜圈圖。它從餅圖變形而來，單環(huán)的作用上與餅圖相似，用于展示定性數(shù)據(jù)中小類占大類的比例關(guān)系。

Q：那既然都有餅圖了，為什么還要圓環(huán)圖呢？

①從空間利用效果上，餅圖的text我們常利用指示線標注在每一塊外；而圓環(huán)圖憑借中間挖空的優(yōu)勢，可以將title或者每一塊的text內(nèi)置，便于多圖排布對比。

②從視覺效果上，如果是一維定性的情況，我們只需要繪制一張餅圖或者圓環(huán)圖，這個時候其實兩者沒差。但一旦有兩維數(shù)據(jù)，餅圖利用角度對比大小的方式其實沒有圓環(huán)圖利用長度來得明顯；再者，在多圖對比時，餅圖是完全填充，如果色系選擇不當，很容易給受眾產(chǎn)生厚重的感覺，或者說土土的。

③對于復(fù)合圖形，旭日圖和雙層環(huán)形也是一樣的道理。

圓環(huán)圖示例：

二、數(shù)據(jù)展示

我們目前手上有的是隨機選取的八座城市過去一年每日的空氣質(zhì)量評級數(shù)據(jù)（借助爬蟲，源自天氣后報網(wǎng)/aqi/）。

網(wǎng)頁數(shù)據(jù)如下：

由于圓環(huán)圖要的是定性數(shù)據(jù)，那我們將質(zhì)量等級定為可視化對象。我們的目標是：利用圓環(huán)圖分析各個城市一年中空氣質(zhì)量等級分布的情況。對于收集的數(shù)據(jù)，利用excel整理如下所示：

接下來，我們導入數(shù)據(jù)

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

df_yh=pd.DataFrame(pd.read_excel('./天氣質(zhì)量指數(shù).xlsx'))

繪圖所需要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下所示：

三、圖像繪制

顯然，我們的數(shù)據(jù)是二維定性的【城市+空氣質(zhì)量等級】,如果是要將質(zhì)量等級作為大類繪制復(fù)合圖當然也是可行的，但因為城市比較多，會顯得擁擠。我們這里選擇的是繪制八幅單圓環(huán)再進行排列對比。

plt.rcParams['font.sans-serif']='MicrosoftYaHei'

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

wedgeprops={'width':0.3,'edgecolor':'black','linewidth':3}

colors=['#ffda03','#58bc08','#ff964f','#c875c4','#9a3001']

fig=plt.figure(figsize=(17,9))

foriinrange(1,9):

plt.subplot(2,4,i)

plt.pie(df_yh.iloc[i-1,1:],wedgeprops=wedgeprops,startangle=90,colors=colors)

plt.text(0,0,df_yh['城市'][i-1],ha='center',va='center',fontsize=22)

#plt.savefig(r'./繪圖結(jié)果/圓環(huán)圖.png')

繪制結(jié)果如下所示：

四、參數(shù)解釋

(1)wedgeprops是我們繪圖時的參數(shù)字典。

①width--圓環(huán)的寬度，取值范圍為[0,1]，值越大時圓環(huán)越寬，width=1的繪制結(jié)果即為餅圖，如下所示：

②edgecolor--邊緣線顏色，包含內(nèi)環(huán)、外環(huán)和每一個小類間的分割線。選擇顏色只要是plt里有的都行，但盡量選擇深色。

③linewidth--邊緣線寬度。取值范圍[0,100+)，可以是小數(shù)值，值越大線越粗。但具體取多少，大家可以根據(jù)自己的圖形多嘗試幾個數(shù)，個人建議是10以內(nèi)進行調(diào)試。

(2)startangle是第一個數(shù)據(jù)起畫點。

取值可以是實數(shù)域上任何的數(shù)字，可以為負，也可以為正。0代表正東方向，-90代表正南方向，90代表正北方向。但要注意的是，圖形的繪制按照逆時針方向。

(3)plt.text

我們在這里用于標注title。

plt(x,y)中的x，y用于坐標定位

ha--Horizontal水平方向上以標注文本的哪個位置作為中心可選項為：center,right,left

va--vertical豎直方向上以標注文本的哪個位置作為中心可選項為：top,bottom,center,baseline,center_baseline

為了更好理解，我們分別以ha=right,left舉例：

我們可以看到，right并不是指文本位置居右，而是從文本的右部（京）開始在（0,0）繪制。同理，left并不是指文本位置居右，而是從文本的左部（北）開始繪制。

(4)可以繪制如示例圖一樣的colorbar，或者legend嗎？

plt.legend()可以將pie中擬定的labels進行顯示，即在plt.pie()中增加labels=labels，但同時圖上每個小類都會附帶類標記。如果我們不希望是圖里標記出哪個部分是優(yōu)，哪個部分是輕度污染的話，調(diào)整如下：

labels=['優(yōu)','良','輕度污染','中度污染','重度污染']

wedgeprops={'width':0.3,'edgecolor':'black','linewidth':3}

colors=['#ffda03','#58bc08','#ff964f','#c875c4','#9a3001']

fig=plt.figure(figsize=(5,5))

plt.pie(df_yh.iloc[1,1:],wedgeprops=wedgeprops,startangle=0,colors