Gráfico de pizza Matplotlib

Embora o Python tenha vários pacotes de visualização de dados, o matplotlib é talvez o mais preferido. A proeminência de Matplotlib se origina de sua confiabilidade e funcionalidade, pois pode exibir gráficos simples e complicados com codificação mínima. Os gráficos também podem ser modificados em vários métodos.

Um gráfico de pizza é um layout quantitativo esférico que só poderia mostrar um único conjunto de dados por vez. Toda a proporção do conjunto de dados definido é representado pela área do gráfico. A proporção de conjuntos de dados é indicada pela área dos segmentos de torta. Dizem que as cunhas de torta são as partes da torta. O tamanho do arco da cunha requer a medição da cunha.

As dimensões de uma cunha indicam a proporção dentro dessa seção dos dados que estariam relacionados a todo. Como eles mostram uma breve visão geral, os gráficos de pizza são frequentemente utilizados em reuniões profissionais, como receitas, marketing, descobertas da pesquisa e finanças. Explicaremos diferentes técnicas utilizadas para exibir um gráfico de pizza em matplotlib neste tutorial.

Gerar um gráfico de pizza em matplotlib

Em Matplotlib, poderíamos utilizar o método da classe PyPlot ou eixos para desenhar um gráfico de pizza. O parâmetro principal exigido é o conjunto de dados a ser exibido, que pode ser um elemento de um dados:

importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como np
y = np.Array ([45, 30, 50, 40])
plt.torta (y)
plt.mostrar()

Este código cria um gráfico claro e simples, onde todos os outros números são alocados a uma parte relativamente grande da torta.

Insira tags no gráfico de pizza

Vamos inserir algumas tags para tornar conveniente descobrir o que é:

importar matplotlib.pyplot como plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
rótulos = ['tomate', 'batata', 'repolho', 'cenoura', 'cebola']
fig, AM = PLT.subtramas ()
sou.torta (m, rótulos = rótulos)
sou.set_title ('gráfico de pizza')
plt.mostrar()

Aqui, o gráfico de pizza agora incluiria várias novas informações que facilitarão a análise.

Personalização de gráficos de places de matplotlib

Ao criar análises gráficas para apresentações, relatórios ou apenas para começar a compartilhar com os colegas de trabalho, os usuários podem ter que personalizar e modificar aqueles apenas um pouco mais. Por exemplo, ao utilizar vários tons que correspondem aos segmentos, exibindo proporções nas cunhas, em vez de dependendo do processamento visual ou segmentos em erupção para ilustrá -los.

Um gráfico de pizza pode ser ajustado de várias maneiras. O parâmetro Startangle gira em torno do gráfico no sentido horário apenas no eixo x de um gráfico de torta através do número fornecido de pontos. Se o parâmetro de sombra for definido como true, a sombra ocorreria logo abaixo da borda da torta.

As placas da torta podem ser modificadas utilizando WedgeProp, uma matriz Python com pontos de valor de nome especificando atributos de cunha, como largura do feixe, cor da borda e assim por diante. Uma estrutura de eixos é criada em todo o gráfico de torta quando o quadro = true é aplicado. As proporções são representadas nas bordas usando AutoPCT. Vamos ver como o matplotlib nos permite modificar o gráfico de barras:

importar matplotlib.pyplot como plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
rótulos = ['tomate', 'batata', 'repolho', 'cenoura', 'cebola']
cores = ['guia: cinza', 'guia: laranja', 'guia: vermelha', 'guia: ciano', 'guia: azul']
fig, AM = PLT.subtramas ()
sou.torta (m, rótulos = rótulos, cores = cores)
sou.set_title ('gráfico de pizza')
plt.mostrar()

Teremos que passar um espectro de tons para o parâmetro de cores durante a exibição de um gráfico em matplotlib para modificar os tons. Nesse caso, desenvolvemos uma ligação clara entre o feedback e as ações alocadas a eles. Nas cores da paleta, o tomate será azul, a batata será laranja, o repolho ficará vermelho, a cenoura será ciana e a cebola será azul.

Neste exemplo, ajustamos o esquema de cores do gráfico.

Exibir proporções em fatias de gráfico de pizza

Dê uma olhada no gráfico de torta que criamos ainda, é óbvio que as respostas incertas e provavelmente excedem vários outros atributos. No entanto, é consideravelmente mais simples para cada um de nós termos de graficamente e estatisticamente um gráfico.

O parâmetro AutoPCT está sendo utilizado para adicionar proporções numéricas a cada segmento. Ele suporta a sintaxe usual de formato de string python e ajusta dinamicamente as probabilidades para cada fatia:

importar matplotlib.pyplot como plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
rótulos = ['tomate', 'batata', 'repolho', 'cenoura', 'cebola']
cores = ['guia: cinza', 'guia: laranja', 'guia: vermelha', 'guia: ciano', 'guia: azul']
fig, AM = PLT.subtramas ()
sou.torta (m, rótulos = rótulos, cores = cores, autopct = '%.0f %% ')
sou.set_title ('gráfico de pizza')
plt.mostrar()

Decidimos organizar as proporções com 0 pontos decimais (apenas valores inteiros) e depois anexar um símbolo percentual no momento, criando AutoPCT para %.0F %%. Se a porcentagem anterior ... os sinais percentuais fossem removidos, os personagens teriam sido representados como valores reais, em vez de frações.

Explodindo ou destacando as fatias

É frequentemente importante chamar a atenção para entradas específicas. Em nossa análise de dados, uma fração muito pequena de pessoas concordou em gostar de um tomate em frutas. Poderíamos esmagar a vantagem se quisermos mencionar que várias pessoas simplesmente não gostam de tomates.

importar matplotlib.pyplot como plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
rótulos = ['tomate', 'batata', 'repolho', 'cenoura', 'cebola']
cores = ['guia: cinza', 'guia: laranja', 'guia: vermelha', 'guia: ciano', 'guia: azul']
Explode = [0.4, 0, 0, 0, 0.1]
fig, AM = PLT.subtramas ()
sou.torta (m, rótulos = rótulos, cores = cores, autopct = '%.0f %% ', explode = explode)
sou.set_title ('gráfico de pizza')
plt.mostrar()

O método explodido leva uma variedade de números que variam de 0 a 1, com as entradas indicando até que ponto a borda poderia estar do centro. Todas as arestas contêm uma faixa explosiva de zero por padrão, o que significa que eles estão sempre anexados ao ponto central.

Tentando definir esse número como 1 irá compensá -lo significativamente do gráfico, portanto, geralmente explodimos as bordas por 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, e alguns outros números idênticos. Podemos explodir muito mais como podemos obtê -lo, incluindo um com um valor distinto para enfatizar vários níveis. Quando executarmos este programa, obteremos as seguintes descobertas:

Gira o gráfico de pizza

Ajustando o ângulo inicial, agora poderíamos girar o gráfico. Desde então, encheu as fatias no sentido anti-horário, começando a 0 °. Criaremos um círculo completo especificando o parâmetro Startangle para um número inteiro dentro de 0… 360:

importar matplotlib.pyplot como plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
rótulos = ['tomate', 'batata', 'repolho', 'cenoura', 'cebola']
cores = ['guia: cinza', 'guia: laranja', 'guia: vermelha', 'guia: ciano', 'guia: azul']
explode = [0, 0.3, 0, 0, 0]
fig, AM = PLT.subtramas ()
sou.torta (m, rótulos = rótulos, cores = cores, autopct = '%.0f %% ',
Explode = Explode,
Shadow = True,
startangle = 90)
sou.set_title ('gráfico de pizza')
plt.mostrar()

Este código produz um gráfico de pizza que foi girado em 90 graus, girando isso em sua outra vantagem.

Conclusão

Cobrimos como exibir um gráfico de torta simples em matplotlib usando o python neste tutorial. Também conversamos sobre o básico dos gráficos de torta antes de mergulhar em que maneira modificar os gráficos para fins funcionais e estéticos. Os gráficos de pipas mostram dados que foram divididos em classes ou anotações. É um método fácil e eficaz para representar dados numéricos, incluindo certas proporções.