Python+matplotlib如何實現餅圖的繪制

這篇文章主要介紹Python+matplotlib如何實現餅圖的繪制，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

一、整理數據

關于cnboo1.xlsx，我放在我的碼云里，需要的朋友自行下載：cnboo1.xlsx

films=['穿過寒冬擁抱你','反貪風暴5：最終章','李茂扮太子','誤殺2','以年為單位的戀愛','黑客帝國：矩陣重啟','雄獅少年','魔法滿屋','汪汪隊立大功大電影','愛情神話']
regions=['中國','英國','澳大利亞','美國','美國','中國','英國','澳大利亞','美國','美國']
bos=['61,181','44,303','42,439','22,984','13,979','61,181','44,303','41,439','20,984','19,979']
persons=['31','23','56','17','9','31','23','56','17','9']
prices=['51','43','56','57','49','51','43','56','57','49']
showdate=['2022-12-03','2022-12-05','2022-12-01','2022-12-02','2022-11-05','2022-12-03','2022-12-05','2022-12-01','2022-12-02','2022-11-05']
ftypes=['劇情','動作','喜劇','劇情','劇情','愛情','動作','動畫','動畫','動畫']
points=['8.1','9.0','7.9','6.7','3.8','8.1','9.0','7.9','6.7','3.8']
filmdescript={
    'ftypes':ftypes,
    'bos':bos,
    'prices':prices,
    'persons':persons,
    'regions':regions,
    'showdate':showdate,
    'points':points
}
import numpy as np
import pandas as pd
cnbo2021top5=pd.DataFrame(filmdescript,index=films)
cnbo2021top5[['prices','persons']]=cnbo2021top5[['prices','persons']].astype(int)
cnbo2021top5['bos']=cnbo2021top5['bos'].str.replace(',','').astype(int)
cnbo2021top5['showdate']=cnbo2021top5['showdate'].astype('datetime64')
cnbo2021top5['points']=cnbo2021top5['points'].apply(lambda x:float(x) if x!='' else 0)

import pandas as pd 
cnbodf=pd.read_excel('cnboo1.xlsx')
cnbodfsort=cnbodf.sort_values(by=['BO'],ascending=False)
cnbodfsort.index=cnbodfsort.TYPE
bo=cnbo2021top5.bos.sort_values()

def mkpoints(x,y):
    return len(str(x))*(y/25)-3

cnbodfsort['points']=cnbodfsort.apply(lambda x:mkpoints(x.BO,x.PERSONS),axis=1)

cnbodfsort['type1']=cnbodfsort['TYPE'].apply(lambda x:x.split("/")[0])
cnbodfgb=cnbodfsort.groupby(["type1"])["ID","BO","PRICE","PERSONS","points"].mean()
cnbodfgbsort=cnbodfgb.sort_values("BO",ascending=False)

二、創建餅圖

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('seaborn')
plt.figure(figsize=(15,9))
plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})
plt.title("中國票房2021TOP9") 
plt.pie(cnbodfgbsort.BO,labels=cnbodfgbsort.index)
plt.show()

這里涉及到簡歷的漫畫效果：詳情請訪問：為圖表添加漫畫效果

三、爆炸效果

# 爆炸效果 餅圖脫離

from matplotlib import pyplot as plt 
explo=[0.3,0,0,0,0,0] # 控制爆炸效果，通過更改參數控制距離的長短
plt.style.use('seaborn')
plt.figure(figsize=(15,9))
plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})
plt.title("中國票房2021TOP9") 
plt.pie(cnbodfgbsort.BO,labels=cnbodfgbsort.index,explode=explo)
plt.show()

四、陰影效果

# 添加陰影效果
# 爆炸效果 餅圖脫離

from matplotlib import pyplot as plt 
explo=[0.3,0,0,0,0,0] # 控制爆炸效果
plt.style.use('seaborn')
plt.figure(figsize=(15,9))
plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})
plt.title("中國票房2021TOP9") 
plt.pie(cnbodfgbsort.BO,labels=cnbodfgbsort.index,explode=explo,shadow=True)
plt.show()

五、為餅圖加上百分比

# 添加陰影效果
# 爆炸效果 餅圖脫離

from matplotlib import pyplot as plt 
explo=[0.3,0,0,0,0,0] # 控制爆炸效果
plt.style.use('seaborn')
plt.figure(figsize=(15,9))
plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})
plt.title("中國票房2021TOP9") 
plt.pie(cnbodfgbsort.BO,labels=cnbodfgbsort.index,explode=explo,shadow=True,startangle=0,autopct='%1.2f%%')
plt.show()

六、讓餅圖旋轉不同的角度

# 餅圖旋轉
from matplotlib import pyplot as plt 
explo=[0.3,0,0,0,0,0] # 控制爆炸效果
plt.style.use('seaborn')
plt.figure(figsize=(15,9))
plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})
plt.title("中國票房2021TOP9") 
plt.pie(cnbodfgbsort.BO,labels=cnbodfgbsort.index,explode=explo,shadow=True,startangle=45,autopct='%1.2f%%')
plt.show()

七、為餅圖添加邊緣線

# 為餅圖添加邊緣線
from matplotlib import pyplot as plt 
explo=[0.3,0,0,0,0,0] # 控制爆炸效果
plt.style.use('seaborn')
plt.figure(figsize=(15,9))
plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})
plt.title("中國票房2021TOP9") 
plt.pie(cnbodfgbsort.BO,labels=cnbodfgbsort.index,explode=explo,shadow=True,startangle=45,autopct='%1.2f%%',wedgeprops={"edgecolor":"black"})
plt.show()

但是我自己感覺并不是非常明顯

八、為餅圖數據分組

# 將數據按照票房分類
labels=['>20000','15000-20000','10000-15000','<10000']
c1=cnbodfsort.loc[cnbodfsort.BO>=20000].count()[0]
c2=cnbodfsort.loc[(cnbodfsort.BO>=15000) & (cnbodfsort.BO<20000)].count()[0]
c3=cnbodfsort.loc[(cnbodfsort.BO<15000) & (cnbodfsort.BO>=10000)].count()[0]
c4=cnbodfsort.loc[cnbodfsort.BO<10000].count()[0]
cnbohints=[c1,c2,c3,c4]

from matplotlib import pyplot as plt 
explo=[0.3,0,0,0] # 控制爆炸效果
plt.style.use('seaborn')
plt.figure(figsize=(15,9))
plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})
plt.title("中國票房2021TOP9") 
plt.pie(cnbohints,labels=labels,explode=explo,shadow=True,startangle=45,autopct='%1.2f%%',wedgeprops={"edgecolor":"black"})
plt.show()

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