当前位置：首页 > news >正文

饼图：数据可视化的“切蛋糕”艺术

news 来源：原创 2025/6/27 6:50:16

饼图，作为数据可视化家族中最经典、最易识别的成员之一，其核心功能如同其名——像切分蛋糕一样，直观展示一个整体（100%）被划分为若干组成部分的比例关系。

往期文章推荐:

20.用Mermaid代码画ER图：AI时代的数据建模利器
19.ER图：数据库设计的可视化语言 - 搞懂数据关系的基石
18.决策树：被低估的规则引擎，80%可解释性需求的首选方案
17.实战指南：用DataHub管理Hive元数据
16.一键规范代码：pre-commit自动化检查工具实战指南
15.如何数据的永久保存？将信息以加密电磁波形式发射至太空实现永久保存的可行性说明
14.NLP已死？大模型时代谁在悄悄重建「语言巴别塔」
13.撕掉时序图复杂度：Mermaid可视化极简实战指南
12.动手实践：LangChain流图可视化全解析
11.LangChain LCEL：三行代码构建AI工作流的秘密
10.LangChain执行引擎揭秘：RunnableConfig配置全解析
9.避坑指南：Windows下pygraphviz安装全攻略
8.Python3安装MySQL-python踩坑实录：从报错到完美解决的实战指南
7.Git可视化革命：3分钟学会用Mermaid+AI画专业分支图
6.vscode常用快捷命令和插件
5.AI制图新纪元：3分钟用Mermaid画出专业类图
4.3分钟搞定数据可视化：Mermaid饼图终极指南
3.5分钟玩转Swagger UI：Docker部署+静态化实战
2.记录下blog的成长过程
1.再说一说LangChain Runnable接口

核心概念与原理

1. 整体代表圆形： 整个圆形（360度）代表待分析的数据总量（100%）。
2. 扇形代表部分： 圆被分割成若干个扇形切片，每个切片的大小（圆心角的角度）与该部分在整体中所占的百分比成正比。

• 占比越大 -> 扇形角度越大 -> 切片面积越大。
• 占比越小 -> 扇形角度越小 -> 切片面积越小。

3. 视觉核心：比例关系： 饼图的精髓在于让观众一眼就能比较出各部分相对于整体的大小以及各部分之间的大小排序。哪个是“最大的一块蛋糕”？哪几块加起来占了大头？这些问题通过饼图能迅速得到答案。

饼图的核心优势

• 直观展示构成： 对于展示“某事物由哪几部分组成，每部分占多大比例”这类问题，饼图是最直接的选择（例如：公司年收入中各产品线的占比、月度预算支出分配、用户来源渠道分布）。
• 强调部分与整体： 清晰传达每个部分在整个“饼”中的份额。
• 快速识别主导部分： 最大的扇形切片通常非常醒目，能立即抓住注意力。
• 简单易懂： 概念符合日常经验（切蛋糕、分披萨），即使是非专业人士也能快速理解基本含义。

饼图的最佳实践与局限性

饼图虽好，但并非万能，使用时需注意：

• 黄金场景：
- • 类别数量适中（建议 ≤ 6）： 切片过多会导致每个切片都很小，难以区分和标记，视觉混乱。超过6个类别时，考虑条形图可能更清晰。
- • 展示构成比例： 核心目的是看“部分占整体的百分比”。
- • 各部分总和为100%： 数据必须能加总成一个有意义的整体。
• 致命局限：
- • 比例过于接近： 当多个部分占比非常接近时（例如，几个都在15%-20%之间），人眼难以准确分辨扇形大小的细微差别，此时条形图更能精确比较。
- • 多部分精确比较： 如果需要精确比较多个非相邻切片的大小（比如比较第1块和第5块哪个大），饼图不如条形图直接（条形图的长度比较比饼图的角度/面积比较更精确）。
- • 包含零值或负值： 饼图无法有效表示零值或负值部分。
- • 动态数据无力 饼图擅长展示某个静态时间点的构成，但不适合展示数据随时间的变化趋势（用折线图或堆叠柱状图更好）。
- • 整体概念模糊 如果数据各部分加起来并不构成一个有意义的整体，则不适合用饼图。
• 制作要点：
- • 排序： 通常按大小从大到小顺时针排列（从12点钟位置开始），便于比较。有时也会按类别重要性或自然顺序排列。
- • 颜色： 使用对比鲜明的颜色区分不同切片。相邻切片避免使用相近颜色。
- • 标签：
  - • 类别名称 + 百分比： 这是最清晰的方式（可直接标在切片旁或图例中）。
  - • 数值： 有时也会加上具体数值。
  - • 避免重叠： 小切片可用引线标注或只在图例中说明。
- • 突出显示： 可将需要强调的某一部分切片稍微“拉出”（Exploded Pie Chart），使其更醒目。
- • 图例： 当切片标签直接标注会导致拥挤不清时，使用图例是必要的。确保图例清晰对应。

总结

饼图是展示构成比例的利器，它以最符合直觉的方式——分蛋糕——来呈现部分与整体的关系。其优势在于简单直观、易于理解，特别适合类别数量适中且需要快速把握主要构成的场景。然而，当类别过多、比例接近、需要精确比较或展示趋势时，应选择条形图、折线图等其他更合适的图表类型。明智地选择和使用饼图，能让你的数据故事更加清晰、生动和有力。下次当你需要展示“分蛋糕”式的数据时，不妨拿起饼图这把利器！

记住：好图表不炫技，只为清晰传递真相！

本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

核心概念与原理

饼图的核心优势

饼图的最佳实践与局限性

总结

相关文章：