Python数据可视化之环形饼图_数据可视化绘制饼图或圆环图-程序员宅基地

技术标签： python 数据分析信息可视化数据挖掘

一、前言

二、下载pyecharts库和Faker库

三、饼图的属性标签

四、图片

五、总结

一、前言

随着学习python的热潮不断增加，Python数据可视化也不停的被使用，那我今天就介绍一下Python数据可视化中的饼图。

饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。

制作环形饼图首先需要导入数据才行，但为了更直观我这里使用了Faker库的数据。

在这里介绍一下Faker库

在编写程序过程中，我们常常需要用到很多数据来进行测试。如果要是手动制造数据的话，肯定要花费大把精力，这不合理。此时我们应该使用Faker这个Python库，用它来生成各种各样的伪数据。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.faker import Faker

二、下载pyecharts库和Faker库

制作饼图还需要下载pyecharts库，Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了，你可以在打开cmd命令输入 pip install pyecharts 来下载

运行

由于我之前已经下载过我就不多赘述了。

三、饼图的属性标签

作为一个图形，变化肯定是多种多样的，饼图的图像也有很多属性，C参数用来控制整个标签，

图中的zip压缩函数，并分组打包

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。

用法

list1 = ['a','b','c']
list2 = [1,2,3]
for z in zip(list1,list2)
print(z)

图中的属性分别为：

background_color="white", # 大标签的背景颜色

border_color="black",# 标签边框的颜色

border_width=1, # 标签边框的粗细

border_radius=10, # 标签边框角的弧度

percent控制饼图中的显示数据提示

四、图片

运行成功！，环形饼图如下

从图片看环形饼图的整体数据很清晰，同时也很容易区分各个数据。

环形饼图相较于传统饼图，环形图可显示多个样本各部分所占的相应比例，从而有利于构成的比较研究。

五、总结

环形饼图的制作并不难，主要是在于数据的打包和分组这里会有点问题，属性的标签可以去这个网站进行修改Pie - Pie_rich_label - Document (pyecharts.org)

在我们的生活和学习中，编程是一项非常有用的技能，能够丰富我们的视野，为各行各业的领域提供了新的角度。

本文链接：https://blog.csdn.net/jdoedijd/article/details/131306147

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