Matplotlib -Kreisdiagramm

Obwohl Python mehrere Datenvisualisierungspakete hat, ist Matplotlib möglicherweise am meisten bevorzugt. Die Bekanntheit von Matplotlib stammt aus seiner Zuverlässigkeit und Funktionalität, da es sowohl einfache als auch komplizierte Diagramme mit minimaler Codierung anzeigen kann. Die Grafiken könnten auch in verschiedenen Methoden modifiziert werden.

Ein Kreisdiagramm ist ein kugelförmiges quantitatives Layout, das nur einen einzelnen Datensatz gleichzeitig anzeigen konnte. Der gesamte Anteil des definierten Datensatzes wird durch den Bereich des Diagramms dargestellt. Der Anteil der Datensätze wird durch den Bereich der PIE -Segmente angezeigt. Kuchenkeile sollen die Teile des Kuchens sind. Die Größe des Bogens des Keils erfordert die Messung des Keils.

Die Abmessungen eines Keils geben den Anteil innerhalb des Abschnitts der Daten an, die mit dem gesamten Zusammenhang stehen würden. Da sie einen kurzen Überblick zeigen, werden Kreisdiagramme häufig in professionellen Besprechungen wie Einnahmen, Marketing, Umfrageergebnissen und Finanzen verwendet. Wir werden verschiedene Techniken erklären, die verwendet werden, um ein Kreisdiagramm in Matplotlib in diesem Tutorial anzuzeigen.

Generieren Sie ein Kreisdiagramm in Matplotlib

In Matplotlib könnten wir die PIE () -Methode der Pyplot- oder Achs -Klasse verwenden, um ein Kreisdiagramm zu zeichnen. Der primäre erforderliche Parameter ist der zu angezeigte Datensatz, der ein Element aus einer Daten sein kann:

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Numph als NP importieren
y = np.Array ([45, 30, 50, 40])
PLT.Kuchen (y)
PLT.zeigen()

Dieser Code erstellt ein klares und einfaches Kreisdiagramm, in dem eine andere Zahl einem relativ großen Teil des Kuchens zugewiesen wird.

Fügen Sie Tags in das Kreisdiagramm ein

Lassen Sie uns ein paar Tags einfügen, um herauszufinden, was es ist:

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Etiketten = ['Tomate', 'Kartoffel', 'Kohl', 'Karotte', 'Zwiebel']
Abb, Am = PLT.Nebenhandlungen ()
Bin.Kuchen (M, Labels = Labels)
Bin.set_title ('Kreisdiagramm')
PLT.zeigen()

Hier würde das Kreisdiagramm nun mehrere neue Informationen enthalten, die die Analyse erleichtern werden.

Matplotlib -Kreisdiagrammanpassung

Bei der Erstellung einer grafischen Analyse für Präsentationen, Berichte oder lediglich, um den Mitarbeitern mit dem Austausch zu beginnen, müssen Benutzer möglicherweise diese anpassen und ändern, nur ein wenig mehr. Wenn Sie beispielsweise verschiedene Farbtöne verwenden, die den Segmenten entsprechen, Anteile an Keilen anstellen, anstatt von der visuellen Verarbeitung abhängig zu sein oder Segmente auszubrechen, um sie zu veranschaulichen.

Ein Kreisdiagramm könnte auf verschiedene Weise angepasst werden. Der Startangle-Parameter dreht sich im Uhrzeigersinn um den Diagramm nur auf der x-Achse eines Kuchendiagramms über die bereitgestellte Anzahl von Punkten. Wenn der Schattenparameter auf wahr eingestellt ist, würde der Schatten direkt unter der Kante des Kuchens auftreten.

Platten des Kuchen. Ein Achsen -Framework wird rund um den Kuchendiagramm erstellt, wenn Frame = True angewendet wird. Die Proportionen werden an den Kanten unter Verwendung von Autopct dargestellt. Lassen Sie uns sehen, wie mit Matplotlib uns das Balkendiagramm ändern kann:

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Etiketten = ['Tomate', 'Kartoffel', 'Kohl', 'Karotte', 'Zwiebel']
Farben = ['Registerkarte: Gray', 'Tab: Orange', 'Tab: rot', 'tab: cyan', 'tab: blau']
Abb, Am = PLT.Nebenhandlungen ()
Bin.Kuchen (M, Labels = Labels, Farben = Farben)
Bin.set_title ('Kreisdiagramm')
PLT.zeigen()

Während der Anzeige eines Diagramms in Matplotlib müssen wir ein Spektrum von Farbtönen an den Parameter Farben übergeben, um die Farbtöne zu ändern. In diesem Fall haben wir einen klaren Zusammenhang zwischen sowohl dem Feedback als auch den ihnen zugeteilten Aktien entwickelt. In den Palettenfarben wird die Tomate blau sein, die Kartoffel wird orange sein, der Kohl wird rot sein, die Karotte wird Cyan sein und die Zwiebel wird blau sein.

In diesem Beispiel passen wir das Farbschema des Diagramms an.

Zeigen Sie die Proportionen auf Kreisdiagrammscheiben an

Schauen Sie sich das Pie -Diagramm an, das wir bisher erstellt haben. Für jeden von uns ist es jedoch wesentlich einfacher, eine Grafik grafisch und statistisch zu erfassen.

Der Autopct -Parameter wird verwendet, um jedem Segment numerische Anteile hinzuzufügen. Es unterstützt die übliche Python -String -Format -Syntax und passt die Wahrscheinlichkeiten für jedes Stück dynamisch an:

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Etiketten = ['Tomate', 'Kartoffel', 'Kohl', 'Karotte', 'Zwiebel']
Farben = ['Registerkarte: Gray', 'Tab: Orange', 'Tab: rot', 'tab: cyan', 'tab: blau']
Abb, Am = PLT.Nebenhandlungen ()
Bin.Kuchen (M, Labels = Labels, Farben = Farben, autopct = '%.0f %% ')
Bin.set_title ('Kreisdiagramm')
PLT.zeigen()

Wir haben beschlossen, die Proportionen mit 0 Dezimalpunkten (nur ganze Werte) zu ordnen und dann derzeit ein prozentuales Symbol anzuhängen, indem wir autopct auf % erstellen.0f %%%. Wenn die vorangegangenen Prozent der Prozent der Prozent der Zeichen entfernt wären, wären die Zeichen eher als tatsächliche Werte als als Brüche dargestellt worden.

Explosion oder Hervorheben der Scheiben

Es ist häufig wichtig, auf bestimmte Einträge aufmerksam zu machen. In unserer Datenanalyse stimmte ein sehr kleiner Teil der Menschen zu, eine Tomate in Früchten zu mögen. Wir könnten die Kante zerschlagen, wenn wir erwähnen wollen, dass mehrere Menschen Tomaten einfach nicht mögen.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Etiketten = ['Tomate', 'Kartoffel', 'Kohl', 'Karotte', 'Zwiebel']
Farben = ['Registerkarte: Gray', 'Tab: Orange', 'Tab: rot', 'tab: cyan', 'tab: blau']
explode = [0.4, 0, 0, 0, 0.1]
Abb, Am = PLT.Nebenhandlungen ()
Bin.Kuchen (M, Labels = Labels, Farben = Farben, autopct = '%.0f %% ', explode = explode)
Bin.set_title ('Kreisdiagramm')
PLT.zeigen()

Die Explosionsmethode nimmt eine Reihe von Zahlen von 0 bis 1 an, wobei die Einträge angeben, wie weit die Kante aus der Mitte sein kann. Alle Kanten enthalten standardmäßig einen explodierenden Bereich von Null, was bedeutet, dass sie immer am Mittelpunkt angeschlossen sind.

Der Versuch, diese Zahl auf 1 festzulegen.2, 0.3, 0.4, 0.5 und einige andere identische Zahlen. Wir können viel mehr explodieren, wie wir es bekommen können, einschließlich eines mit einem deutlichen Wert, um verschiedene Ebenen hervorzuheben. Wenn wir dieses Programm ausführen, erhalten wir die folgenden Erkenntnisse:

Dreht das Kreisdiagramm

Durch Einstellen des Anfangswinkels konnten wir jetzt den Diagramm drehen. Seitdem hat es Scheiben gegen den Uhrzeigersinn gefüllt, beginnend bei 0 °. Wir werden einen vollständigen Kreis erstellen, indem wir den Startangle -Parameter einer Ganzzahl innerhalb von 0… 360 angeben:

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Etiketten = ['Tomate', 'Kartoffel', 'Kohl', 'Karotte', 'Zwiebel']
Farben = ['Registerkarte: Gray', 'Tab: Orange', 'Tab: rot', 'tab: cyan', 'tab: blau']
explode = [0, 0.3, 0, 0, 0]
Abb, Am = PLT.Nebenhandlungen ()
Bin.Kuchen (M, Labels = Labels, Farben = Farben, autopct = '%.0f %% ',
explode = explode,
Shadow = True,
startangle = 90)
Bin.set_title ('Kreisdiagramm')
PLT.zeigen()

Dieser Code erzeugt eine Kreisdiagramm.

Abschluss

Wir haben behandelt, wie man in diesem Tutorial ein einfaches Kuchendiagramm in Matplotlib mit Python anzeigt. Wir haben auch über die Grundlagen von Pie -Diagrammen gesprochen, bevor wir in die Art und Weise eintauchen, in welcher Weise Grafiken für funktionale und ästhetische Zwecke geändert werden sollen. Kuchengrafiken zeigen Daten, die in Klassen oder Anmerkungen unterteilt wurden. Es ist eine einfache und effektive Methode zur Darstellung numerischer Daten, einschließlich bestimmter Proportionen.