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数据可视化 —— 饼图

news 来源：原创 2025/6/13 19:30:36

一、饼图的所有常用使用场景

饼图是一种直观展示数据占比关系的图表，适用于以下常见场景：

1. 市场与商业分析

市场份额：展示不同品牌/产品在市场中的占有率。
收入构成：分析公司各业务线或产品的收入占比。
客户分布：按地区、行业或客户类型划分的用户比例。

2. 预算与资源分配

预算分配：显示企业或项目的资金分配（如研发、营销、人力等）。
资源使用：展示时间、人力或物料在不同任务中的分配比例。

3. 人口与用户统计

人口结构：按年龄、性别、教育程度等划分的群体比例。
用户画像：用户群体特征（如新用户/老用户、活跃度分布）。
调查结果：问卷反馈的满意度（如“满意/中立/不满意”的占比）。

4. 运营与项目管理

库存管理：不同品类商品的库存占比。
问题归因：分析问题原因的比例（如客户投诉类型分布）。
项目进度：任务完成状态的占比（如已完成/进行中/未开始）。

5. 教育与研究

成绩分布：学生成绩等级（如优秀、良好、及格）的占比。
实验数据：不同实验结果的出现频率或比例。

6. 其他场景

社交媒体互动：点赞、评论、分享等行为的占比。
能源消耗：不同能源类型（如煤炭、太阳能）的使用比例。
选举结果：候选人得票率分布。

使用饼图的注意事项

类别数量：建议不超过5-7个类别，避免碎片化。
强调单一占比：适合突出最大或最小的部分（如“其他”类别）。
数据要求：各部分的百分比总和需为100%。
对比限制：不适合精确比较多个相似比例（此时条形图更优）。

二、基本用法

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.style as ms# 设置主题风格
ms.use('seaborn-v0_8-colorblind')
plt.figure(num='饼图', figsize=(12, 8), facecolor='w')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 六个数据，每一个数据的百分比是多少
data = np.array([20, 50, 10, 15, 30, 55])# 饼图是逆时针画的,两个%%显示一个%
# labels:每一个饼图的标签
# autopct:饼内显示的百分比
# explode:每一个脱离圆心的值
# pctdistance:饼图内数据标签对圆心的距离，默认0.6
# shadow=True:给饼图给阴影
# labeldistance:标签对圆心的距离，默认 1.1
# startangle:从多少度逆时针去画图；startangle=90，从90度开始画，默认0度
# radius:饼图的半径大小，默认1.2
# wedgeprops:饼图变圆环(0.7),linewidth:边长大小，edgecolor：边的颜色
# textprops:调标签文本,fontsize:字体大小，fontfamily：字体样式，color：字体颜色
# frame=True:显示图框
plt.pie(data, labels=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],autopct='%3.1f%%',  # 3个字符，保留1个小数位explode=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1],pctdistance=0.6, shadow=True,labeldistance=1.1, startangle=90, radius=1.2,wedgeprops={'width':0.7, 'linewidth':1, 'edgecolor':'k'},textprops={'fontsize':12,'fontfamily':'SimHei','color':'k'},#frame=True)plt.show()

三、案例一：消费账单占比

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.style as ms# 设置主题风格
# 　classic、fast、petroff10、seaborn-v0_8-colorblind
ms.use('seaborn-v0_8-colorblind')
plt.figure(num='饼图', figsize=(12, 8), facecolor='w')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = [800/3000,100/3000,1000/3000,200/3000,300/3000,200/3000,200/3000,200/3000]
kind = ['购物','人情往来','餐饮美食','通信物流','生活日用','交通出行','休闲娱乐','其他']# labels:每一个饼图的标签
# autopct:饼内显示的百分比
# explode:每一个脱离圆心的值
# pctdistance:饼图内数据标签对圆心的距离，默认0.6
# shadow=True:给饼图给阴影
# labeldistance:标签对圆心的距离，默认 1.1
# startangle:从多少度逆时针去画图；startangle=90，从90度开始画，默认0度
# radius:饼图的半径大小，默认1.2
# wedgeprops:饼图变圆环(0.7),linewidth:边长大小，edgecolor：边的颜色
# textprops:调标签文本,fontsize:字体大小，fontfamily：字体样式，color：字体颜色
plt.pie(data, labels=kind, autopct='%3.1f%%',explode=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1],shadow=True, startangle=90)plt.show()

四、案例二：店铺促销方式分析（添加表格数据）

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.style as ms# 设置主题风格
# 　classic、fast、petroff10、seaborn-v0_8-colorblind
ms.use('seaborn-v0_8-colorblind')
plt.figure(num='饼图', figsize=(12, 8), facecolor='w')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedf = pd.read_excel('某店铺促销方式分析.xlsx')
data = df['购买人数']# labels:每一个饼图的标签
# autopct:饼内显示的百分比
# explode:每一个脱离圆心的值
# pctdistance:饼图内数据标签对圆心的距离，默认0.6
# shadow=True:给饼图给阴影
# labeldistance:标签对圆心的距离，默认 1.1
# startangle:从多少度逆时针去画图；startangle=90，从90度开始画，默认0度
# radius:饼图的半径大小，默认1.2
# wedgeprops:饼图变圆环(0.7),linewidth:边长大小，edgecolor：边的颜色
# textprops:调标签文本,fontsize:字体大小，fontfamily：字体样式，color：字体颜色
plt.pie(data, labels=df['促销方式'], autopct='%0.2f%%',explode=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1], shadow=True,radius=1.2, startangle=90,wedgeprops={'width': 0.8, 'linewidth': 1, 'edgecolor':'w'},textprops={'fontsize':15,'fontfamily':'KaiTi','color':'k'})# cellText：创建二维
# cellLoc：文本对齐方式
# rowLabels:行标题
# colLabels：列标题
# loc：图表位置
plt.table(cellText=[df['购买人数']],cellLoc='center',rowLabels=['购买人数'],colLabels=df['促销方式'],# 下部居中对齐loc='lower center',# [x, y, width, height]# x：表格左下角的 x 坐标。该坐标以坐标轴为参照，取值范围在 0 到 1 之间，代表坐标轴区域的相对位置。这里 x = 0 意味着表格左下角处于坐标轴区域的最左侧。# y：表格左下角的 y 坐标。同样，取值范围是 0 到 1，代表在坐标轴区域的相对位置。y = -0.25 表示表格左下角在坐标轴区域的下方，超出了正常的坐标轴范围。这种设置通常用于把表格放置在图表下方，避免和其他元素重叠。# width：表格的宽度。它也是相对于坐标轴区域的比例值。width = 1 表明表格的宽度等同于坐标轴区域的宽度。# height：表格的高度。同样是相对于坐标轴区域的比例值。height = 0.15 意味着表格高度为坐标轴区域高度的 0.15 倍。bbox=[0, -0.25, 1, 0.15])  # 调整表格位置，避免与饼图重叠)plt.subplots_adjust(bottom=0.2)  # 增加底部边距plt.show()

五、案例三：购物平台的销售额

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.style as ms# 设置主题风格
ms.use('seaborn-v0_8-colorblind')
plt.figure(num='拼多多平台子类目的销售额', figsize=(12, 8), facecolor='w')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedf = pd.read_excel('拼多多平台子类目的销售额.xlsx')
data = df['销售额']plt.subplots_adjust(bottom=0.2)  # 增加底部边距# labels:每一个饼图的标签
# autopct:饼内显示的百分比
# explode:每一个脱离圆心的值
# pctdistance:饼图内数据标签对圆心的距离，默认0.6
# shadow=True:给饼图给阴影
# labeldistance:标签对圆心的距离，默认 1.1
# startangle:从多少度逆时针去画图；startangle=90，从90度开始画，默认0度
# radius:饼图的半径大小，默认1.2
# wedgeprops:饼图变圆环(0.7),linewidth:边长大小，edgecolor：边的颜色
# textprops:调标签文本,fontsize:字体大小，fontfamily：字体样式，color：字体颜色
plt.pie(data, labels=df['子类目'], autopct='%0.2f%%',explode=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1], shadow=True,radius=1.2, startangle=90,# wedgeprops={'width': 0.8, 'linewidth': 1, 'edgecolor': 'w'},textprops={'fontsize': 15, 'fontfamily': 'KaiTi', 'color': 'k'})# cellText：创建二维
# cellLoc：文本对齐方式
# rowLabels:行标题
# colLabels：列标题
# loc：图表位置
plt.table(cellText=[data],cellLoc='center',rowLabels=['销售额'],colLabels=df['子类目'],# 下部居中对齐loc='lower center',# x：表格左下角的 x 坐标。# y：表格左下角的 y 坐标。# width：表格的宽度。# height：表格的高度。bbox=[0, -0.25, 1, 0.1])  # 调整表格位置，避免与饼图重叠# 修改后的图例设置
plt.legend(df['子类目'],loc='center left',          # 基准定位点设为左侧中部bbox_to_anchor=(1, 1),    # 将图例锚定到画布右侧 (x=1, y=1)prop={'size': 10},           # 调小字体避免溢出title="子类目说明",          # 添加标题提升可读性# frameon=False               # 去掉图例边框（可选）
)plt.tight_layout()  # 关键！自动压缩饼图区域，为图例腾出空间plt.show()

数据可视化 —— 饼图

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编程日记 2025/5/28 18:06:07

博物馆除湿控湿保卫战：M-5J1R 电解除湿科技如何重塑文物守护的未来

在卢浮宫幽深的长廊里，达芬奇的《蒙娜丽莎》正经历着一场看不见的战争——不是来自时间的侵蚀，而是空气中无形的水分子。每一件文物都在与湿度进行着无声的抗争，这场抗争关乎人类文明的延续。湿度，这个看不见的文物杀手&#xff0…...

编程日记 2025/5/19 3:59:34

消防应急物资智能调用立库：豪越科技助力消防“速战速决”

在消防救援的战场上，时间就是生命，每一秒都关乎着人民群众的生命财产安全。然而，在过去的紧急救援中，应急物资无法及时到位的情况时有发生，成为制约救援效率的关键难题，给救援工作带来了巨大的困境。想象一…...

编程日记 2025/5/24 16:36:07

机器学习基础理论 - 分类问题评估指标

几个定义：混淆矩阵 TP： True Positives，表示实际为正例且被分类器判定为正例的样本数FP： False Positives，表示实际为负例且被分类器判定为正例的样本数FN： False Negatives，表示实际为正例但被分类器判定为负例的样本数TN： True Negatives，表示实际为负例且被分类…...

编程日记 2025/5/29 9:25:15

深度学习4.1 多层感知机

基本概念多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是一种‌前馈人工神经网络‌，由输入层、至少一个隐藏层和输出层组成。 ‌核心特点‌： 采用‌全连接结构‌（相邻层神经元全部相连； 通过‌非线性激活函数‌…...

编程日记 2025/5/28 7:35:53