( 图表 ) 圆饼图

这篇教学会使用 matplotlib pyplot 模组里的 pie() 方法，将数据绘制成圆饼图 ( Pie Chart )，并进一步介绍 pie() 的相关用法。

本篇使用的 Python 版本为 3.7.12，所有范例可使用 Google Colab 实作，不用安装任何软件 ( 参考：使用 Google Colab )

import matplotlib

要进行本篇的范例，必须先加载 matplotlib 函数库的 pyplot 模组，范例将其独立命名为 plt。

import matplotlib.pyplot as plt

pyplot.pie() 参数说明

pyplot.pie() 常用的参数如下表所示 ( 完整参数参考：matplotlib.pyplot.pie )：

绘制第一张圆饼图

下方的程序码，执行后会根据数据数据画出圆饼图，如果不设定颜色，程序会自动将不同的数据套用不同颜色。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
plt.pie(x, radius=1.5, labels=x)
plt.show()

额外设定 pie() 的参数，就能让圆饼图有更多变化，下方的例子加入了 explode 往外延伸、startangle 起始角度和 textprops 文字样式设定。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
e = [0,0,0,0,0.1]
plt.pie(x,
        radius=1.5,
        labels=x,
        explode=e,
        startangle=60,
        textprops={'weight':'bold','size':16})
plt.show()

圆饼图的内部百分比

设定 autopct 参数后，会自动计算个别数据在总数据里所占的百分比，并显示计算后的百分比，默认使用“串格式化 %”的方式呈现。

参考：文字与字串 ( 格式化 )

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
plt.pie(x,
        radius=1.5,
        labels=x,
        autopct='%.1f%%')   # %.1f%% 表示顯示小數點一位的浮點數，後方加上百分比符號
plt.show()

autopct 支援函数，下方的例子使用 lambda 匿名函数，将百分比数值的后方加上原本的数据内容，再搭配文字的样式设定，做出更清楚的图表。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
def func(s,d):
  t = int(round(s/100.*sum(d)))     # 透過百分比反推原本的數值
  return f'{s:.1f}%\n( {t}ml )'     # 使用文字格式化的方式，顯示內容
plt.pie(x,
        radius=1.5,
        textprops={'color':'w', 'weight':'bold', 'size':12},  # 設定文字樣式
        pctdistance=0.8,
        autopct=lambda i: func(i,x),
        wedgeprops={'linewidth':3,'edgecolor':'w'})   # 繪製每個扇形的外框
plt.show()

搭配 NumPy 绘制圆饼图

由于 matplotlib 能完美的和 NumPy 整合，所以能透过 NumPy 强大的处理或产生数据能力，快速产生许多绘图用的数据，下方的例子，使用 NumPy 产生 100～1000 随机五个数字，使用 matplotlib 绘制出结果。

参考：random.randint()

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
x = random.randint(100,1000,5)
def func(s,d):
  t = int(round(s/100.*sum(d)))     # 透過百分比反推原本的數值
  return f'{s:.1f}%\n( {t}ml )'     # 使用文字格式化的方式，顯示內容
plt.pie(x,
        radius=1.5,
        textprops={'color':'w', 'weight':'bold', 'size':12},  # 設定文字樣式
        pctdistance=0.7,
        autopct=lambda i: func(i,x),
        wedgeprops={'linewidth':3,'edgecolor':'w'})   # 繪製每個扇形的外框
plt.show()

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