Grafico a torta di matplotlib

Anche se Python ha più pacchetti di visualizzazione dei dati, Matplotlib è forse il più preferito. La prominenza di Matplotlib ha origine dalla sua affidabilità e funzionalità, in quanto può visualizzare grafici sia semplici che complicati con una codifica minima. I grafici potrebbero anche essere modificati in vari metodi.

Un grafico a torta è un layout quantitativo sferico che potrebbe mostrare solo un singolo set di dati alla volta. L'intera percentuale del set di dati definito è rappresentata dall'area del grafico. La proporzione di set di dati è indicata dall'area dei segmenti di torta. Si dice che le zeppe di torta siano le parti della torta. La dimensione dell'arco del cuneo richiede la misurazione del cuneo.

Le dimensioni di un cuneo indicano la proporzione all'interno di quella sezione dei dati che sarebbero correlati all'intero. Poiché mostrano una breve panoramica, i grafici a torta sono spesso utilizzati in riunioni professionali come entrate, marketing, risultati del sondaggio e finanze. Spiegheremo diverse tecniche utilizzate per visualizzare un grafico a torta in matplotlib in questo tutorial.

Genera un grafico a torta in matplotlib

In Matplotlib, potremmo utilizzare il metodo Pie () della classe Pyplot o Axes per disegnare un grafico a torta. Il parametro richiesto primario è il set di dati da visualizzare, che potrebbe essere un elemento da un dati:

Importa matplotlib.Pyplot come Plt
Importa Numpy come NP
y = np.Array ([45, 30, 50, 40])
Plt.torta (y)
Plt.spettacolo()

Questo codice crea un grafico a torta chiaro e semplice in cui ogni altro numero è assegnato a una parte relativamente grande della torta.

Inserire i tag al grafico a torta

Inseriamo alcuni tag per rendere comodo capire di cosa si tratta:

Importa matplotlib.Pyplot come Plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Etichette = ['pomodoro', 'patata', 'cavolo', 'carota', 'cipolla'
Fig, Am = PLT.sottotrame ()
Sono.Pie (M, etichette = etichette)
Sono.set_title ('grafico a torta')
Plt.spettacolo()

Qui, il grafico a torta includerebbe ora diverse nuove informazioni che renderanno più facile l'analizzazione.

Personalizzazione del grafico a torta di matplotlib

Quando si creano analisi grafiche per presentazioni, report o semplicemente per iniziare a condividere con i colleghi, gli utenti potrebbero dover personalizzare e modificarli un po 'di più. Ad esempio, pur utilizzando varie tonalità che corrispondono ai segmenti, visualizzando proporzioni sui cunei piuttosto che dipendere dall'elaborazione visiva o eruttano segmenti per illustrarli.

Un grafico a torta potrebbe essere regolato in vari modi. Il parametro Startlengle ruota attorno al grafico in modo in senso orario proprio sull'asse x di un grafico a torta attraverso il numero fornito di punti. Se il parametro ombra è impostato su True, l'ombra si verificherebbe quindi sotto il bordo della torta.

Le piastre della torta potrebbero essere modificate utilizzando WedgeProp, un array Python con punti di valore del nome che specificano gli attributi a cuneo come la larghezza del raggio, il colore dei bordi e così via. Un framework Axes viene creato tutto intorno al grafico della torta quando frame = true viene applicato. Le proporzioni sono rappresentate sui bordi utilizzando l'autopct. Vediamo come Matplotlib ci consente di modificare il grafico a barre:

Importa matplotlib.Pyplot come Plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Etichette = ['pomodoro', 'patata', 'cavolo', 'carota', 'cipolla'
Colori = ['Tab: Gray', 'Tab: Orange', 'Tab: Red', 'Tab: Cyan', 'Tab: Blue']
Fig, Am = PLT.sottotrame ()
Sono.Pie (M, etichette = etichette, colori = colori)
Sono.set_title ('grafico a torta')
Plt.spettacolo()

Dovremo passare uno spettro di tonalità al parametro Colors durante la visualizzazione di un grafico in matplotlib per modificare le tonalità. In questo caso, abbiamo sviluppato un chiaro collegamento tra sia il feedback che le azioni assegnate ad esse. Nei colori della tavolozza, il pomodoro sarà blu, la patata sarà arancione, il cavolo sarà rosso, la carota sarà cyan e la cipolla sarà blu.

In questo esempio, regoliamo la combinazione di colori del grafico.

Visualizza le proporzioni su fette di grafico a torta

Dai un'occhiata al grafico della torta che abbiamo ancora creato, è ovvio che le risposte incerte e probabilmente superano molti altri attributi. Tuttavia, è considerevolmente più semplice per ognuno di noi avere grafico grafico e statisticamente.

Il parametro AutoPCT viene utilizzato per aggiungere proporzioni numeriche a ogni segmento. Supporta la solita sintassi del formato stringa Python e regola dinamicamente le probabilità per ogni fetta:

Importa matplotlib.Pyplot come Plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Etichette = ['pomodoro', 'patata', 'cavolo', 'carota', 'cipolla'
Colori = ['Tab: Gray', 'Tab: Orange', 'Tab: Red', 'Tab: Cyan', 'Tab: Blue']
Fig, Am = PLT.sottotrame ()
Sono.Pie (M, etichette = etichette, colori = colori, autopct = '%.0f %% ')
Sono.set_title ('grafico a torta')
Plt.spettacolo()

Abbiamo deciso di organizzare le proporzioni con 0 punti decimali (solo interi valori), quindi aggiungere un simbolo percentuale al momento creando AutoPCT a %.0F %%. Se la percentuale precedente ... i segni percentuali fossero rimossi, i personaggi sarebbero stati rappresentati come valori effettivi piuttosto che frazioni.

Esplodere o evidenziare le fette

È spesso importante attirare l'attenzione su voci specifiche. Nella nostra analisi dei dati, una frazione molto piccola di persone ha accettato di apprezzare un pomodoro in frutta. Potremmo distruggere il bordo se vogliamo menzionare che a diverse persone non piacciono i pomodori.

Importa matplotlib.Pyplot come Plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Etichette = ['pomodoro', 'patata', 'cavolo', 'carota', 'cipolla'
Colori = ['Tab: Gray', 'Tab: Orange', 'Tab: Red', 'Tab: Cyan', 'Tab: Blue']
explode = [0.4, 0, 0, 0, 0.1]
Fig, Am = PLT.sottotrame ()
Sono.Pie (M, etichette = etichette, colori = colori, autopct = '%.0f %% ', explode = explode)
Sono.set_title ('grafico a torta')
Plt.spettacolo()

Il metodo Explode prende una matrice di numeri che vanno da 0 a 1, con le voci che indicano fino a che punto il bordo potrebbe essere dal centro. Tutti i bordi contengono un intervallo di esplorazione di zero per impostazione predefinita, il che significa che sono sempre attaccati al punto centrale.

Cercando di impostare quel numero su 1 lo compenserà in modo significativo dal grafico, quindi esplodiamo comunemente i bordi di 0.2, 0.3, 0.4, 0.5 e alcuni altri numeri identici. Potremmo esplodere molti di più in quanto possiamo ottenerlo, incluso uno con un valore distinto per enfatizzare vari livelli. Quando eseguiamo questo programma, otterremo i seguenti risultati:

Ruota il grafico a torta

Regolando l'angolo iniziale, ora potremmo girare il grafico. Da allora, ha le fette riempite in senso antiorario, a partire da 0 °. Creeremo un cerchio completo specificando il parametro Startlengle su un numero intero entro 0… 360:

Importa matplotlib.Pyplot come Plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Etichette = ['pomodoro', 'patata', 'cavolo', 'carota', 'cipolla'
Colori = ['Tab: Gray', 'Tab: Orange', 'Tab: Red', 'Tab: Cyan', 'Tab: Blue']
explode = [0, 0.3, 0, 0, 0]
Fig, Am = PLT.sottotrame ()
Sono.Pie (M, etichette = etichette, colori = colori, autopct = '%.0f %% ',
Explode = Explode,
ombra = vero,
startlengle = 90)
Sono.set_title ('grafico a torta')
Plt.spettacolo()

Questo codice produce un grafico a torta che è stato trasformato di 90 gradi, quindi girandolo sull'altro vantaggio.

Conclusione

Abbiamo trattato come visualizzare un semplice grafico a torta in matplotlib usando python in questo tutorial. Abbiamo anche parlato delle basi dei grafici a torta prima di immergerci in quale modo di modificare la grafica sia per scopi funzionali che estetici. I grafici della torta mostrano i dati che sono stati divisi in classi o annotazioni. È un metodo facile ed efficace per rappresentare i dati numerici, comprese alcune proporzioni.