파이썬 시각화로 배우는 도넛 차트 그리기와 중첩 방법

Python 通过可视化技术，您可以用漂亮、易懂的图表来展示复杂的数据。特别是，甜甜圈图表是将比例可视化的绝佳工具。但不要满足于仅仅表示比例！通过嵌套甜甜圈图，您可以创建新潮而深入的可视化图表。

在本文中，我们将使用 Python 可视化库 matplotlib如何逐步绘制甜甜圈图在本教程中。我们将介绍从基本的甜甜圈图到更高级的嵌套甜甜圈图绘制技巧，敬请关注！

什么是甜甜圈图表？

圆环图是 饼状图的变体，中心是空心的这块空白处使图表更加整洁，也是添加其他信息的好地方。

主要特点

数据传输速率直观的方式。
叠加多个数据可实现多维可视化。
简洁、现代的设计非常适合新潮的数据可视化。

使用 Python 可视化技术绘制基本图表

首先，让我们看看如何绘制类似上图的基本图表，我们将使用 matplotlib在页面上。

Python 代码示例 - 基本甜甜圈图

导入 # 库
import matplotlib.pyplot as plt

设置 # 数据
labels = ['Country A', 'Country B', 'Country C', 'Country D'] 标签 = ['Country A', 'Country B', 'Country C', 'Country D'] 国家 A
sizes = [30, 20, 35, 15] 大小
颜色 = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99'].

创建 # 甜甜圈图表
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, labels=labels, colours=colours, wedgeprops=dict(width=0.3), autopct='%1.1f%%')

添加 # 中心圆（使其呈甜甜圈状）
center_circle = plt.Circle((0, 0), 0.70, fc='white')
fig.gca().add_artist(center_circle)

设置 # 图表标题
plt.title('Basic Donut Chart')
plt.show()

绘制嵌套图表

嵌套图表显示了两层同时，每一层都能提供更丰富的数据视图。

Python 代码示例 - 嵌套圆环图

import matplotlib.pyplot as plt

设置 # 外部甜甜圈数据
outer_labels = ['德国'、'法国'、'中国'、'英国'、'意大利'] .
outer_sizes = [30, 23, 16, 18, 13] 外部尺寸

# 内部甜甜圈数据设置
inner_labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'] 内层甜甜圈数据设置
inner_sizes = [15, 15, 12, 11, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 7, 6] 内尺寸

# 颜色设置
outer_colours = plt.cm.Blues([0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0])
inner_colours = plt.cm.RdYlBu_r([0.6, 0.6, 0.7, 0.7, 0.8, 0.8, 0.8, 0.9, 0.9, 1.0, 1.0])

创建 # 嵌套圆环图
fig, ax = plt.subplots()

# 外层甜甜圈图
ax.pie(outer_sizes, labels=outer_labels, radius=1.3, colors=outer_colours、
       wedgeprops=dict(width=0.3), labeldistance=1.1, autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.85)

# 内甜甜圈层
ax.pie(inner_sizes, labels=inner_labels, radius=1.0, colors=inner_colors、
       wedgeprops=dict(width=0.3), labeldistance=0.7, autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.6)

挖空 # 的中心（完成甜甜圈形状的绘制）
center_circle = plt.Circle((0, 0), 0.6, fc='white')
fig.gca().add_artist(center_circle)

设置 # 标题（使用 pad 选项调整间距）
plt.title('Improved Nested Donut Chart with Adjusted Labels', pad=30)

设置 # 布局
plt.tight_layout()
plt.show()

常见错误

数据过多时图表：项目过多会使图表杂乱无章。只包含关键数据。
色彩杂乱颜色：使用相似的颜色会让人难以区分物品。使用调色板。
比率和标签不匹配: 自动执行以确保显示正确的比例。

常见问题（FAQ）

Q1. 何时使用本图表？
该图表显示了这一比例非常适合需要比较但又希望设计简洁、现代的情况。

问题 2 嵌套圆环图的目的是什么？
它在同时比较和分析两层数据时非常有效。

问题 3：它与饼图有什么不同？
甜甜圈图表中间是空心的，用于显示更多信息或更美观。

总结

甜甜圈图是 Python 可视化中的一种流行技术，它打破了饼图的单调乏味。从基本图表到嵌套图表，您都已经掌握，现在是时候使用真实数据创建自己的甜甜圈图表了！你将离爱上数据可视化更近一步。

顺便提一句，Python 可视化领域有很多人从事时间序列分析。 Python 数据分析示例：标准普尔 500 指数股票数据的时间序列分析和未来价格预测查看本帖，了解如何操作！

# 代码说明

绘制基本图表

导入 # 库
import matplotlib.pyplot as plt  
导入图书馆
matplotlib.pyplot:""""""""""""等字样。 matplotlib是
该模块使用图表用于绘制背面。
# 数据设置
标签 = [ '国家 A'、'国家 B'、'国家 C'、'国家 D']
尺寸 = [30、20、35、15］
颜色 = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99'].  
数据设置
标签：每个片段（部分）的名称。例如国家 A"、"国家 B "等。
尺寸：设置每件作品的比例。例如30%、20%、35%、15%。
色素颜色代码：每个部分使用的颜色代码。
#ff9999浅粉色
#66b3ff浅蓝色
#99ff99：浅绿色
#ffcc99颜色：橙色
创建 # 甜甜圈图表
fig, ax = plt.subplots()  
创建图表
枫叶: 数字(画布）和轴(将绘制图形的区域）。
plt.subplots()准备绘制新图表的空间。
ax.pie(sizes, labels=labels, colours=colours, wedgeprops=dict(width=0.3), autopct='%1.1f%%')  
创建甜甜圈图表
尺寸表示各部分（件）所占的比例。
标签=标签设置显示在 : 部分的标签（名称）。
颜色=颜色设置 : 部分的颜色。
wedgeprops=dict(width=0.3): 甜甜圈形状来调整片段的宽度。
宽度=0.3是将 70% 内部全部清空的设置。
autopct='%1.1f%%'显示每个部件的比率（%）。
%1.1f：设置显示到小数点后第一位。
添加 # 中心圆（使其呈甜甜圈状）
center_circle = plt.Circle((0, 0), 0.70, fc='white')
fig.gca().add_artist(center_circle)  
添加一个中心圆（使其呈甜甜圈状）
plt.Circle((0, 0), 0.70, fc='white'):
(0, 0)：圆心的坐标。
0.70设置圆的半径。
fc='白色：将圆的颜色设置为白色。
fig.gca().add_artist(center_circle):
将上面创建的白色圆圈添加到当前坐标轴（图形区域）上。
该代码允许我们创建一个居中的空 甜甜圈形状已完成。
设置 # 图表标题
plt.title('Basic Donut Chart')  
设置图表标题
plt.title()在图表顶部添加标题。
基本甜甜圈图表标题：图表的标题字符串。
plt.show()  
输出结果
plt.show()在屏幕上显示图表。
该命令必须在最终输出图表前执行。

绘制嵌套图表

import matplotlib.pyplot as plt  
导入图书馆
数据可视化 matplotlib"(《世界人权宣言》) pyplot 导入模块。
# 外部甜甜圈数据设置
outer_labels = [ '德国'、'法国'、'中国'、'英国'、'意大利']
outer_sizes = [30, 23, 16, 18, 13] 外部尺寸  
设置外部甜甜圈数据
outer_labels名称：外层甜甜圈上出现的每一块的名称。
外部尺寸：表示外层甜甜圈（%）每块所占的比例。
# 内部甜甜圈数据设置
inner_labels = ['A'、'B'、'C'、'D'、'E'、'F'、'G'、'H'、'I'、'J'］
inner_sizes = [15, 15, 12, 11, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 7, 6] 内尺寸  
设置内部甜甜圈数据
inner_labels:内甜甜圈上出现的每件作品的名称。
内部尺寸:内层甜甜圈每块的比例除以外层甜甜圈的比例。
# 颜色设置
outer_colours = plt.cm.Blues([0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0])
inner_colours = plt.cm.RdYlBu_r([0.6, 0.6, 0.7, 0.7, 0.8, 0.8, 0.8, 0.9, 0.9, 1.0, 1.0])  
颜色设置
plt.cm.Blues颜色：为外层甜甜圈设计一个蓝色色调。
plt.cm.RdYlBu_r颜色：使用红黄蓝组合作为内部甜甜圈的调色板。
[] 内部的数字设定了颜色的深浅（0 到 1）。
创建 # 嵌套圆环图
fig, ax = plt.subplots()  
创建图表
枫叶创建新的图形和坐标轴对象。
plt.subplots()准备画布，在上面绘制图表。
# 甜甜圈外层
ax.pie(outer_sizes, labels=outer_labels, radius=1.3, colors=outer_colors、
       wedgeprops=dict(width=0.3), labeldistance=1.1, autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.85)  
创建外部甜甜圈
外部尺寸输入外层甜甜圈的百分比。
labels=outer_labels标签：设置每件作品上显示的标签（国家名称）。
半径=1.3设置外甜甜圈的半径。
colours=outer_colours设置外层甜甜圈的颜色。
wedgeprops=dict(width=0.3)设置每一块的宽度，以创建一个甜甜圈形状。
标签距离=1.1将：标签（国名）移到甜甜圈外面一点。
autopct='%1.1f%%'小数点后一位数：显示各部分的比例。
pctdistance=0.85将 :proportion 文字的位置靠近甜甜圈的内侧。
# 内甜甜圈层
ax.pie(inner_sizes, labels=inner_labels, radius=1.0, colors=inner_colors、
       wedgeprops=dict(width=0.3), labeldistance=0.7, autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.6)  
创建内部甜甜圈
内部尺寸输入里面甜甜圈的百分比。
labels=inner_labels设置每件作品上显示的标签。
半径=1.0:设置内甜甜圈的半径。
colours=inner_colours设置内部甜甜圈的颜色。
wedgeprops=dict(width=0.3)制作一个甜甜圈形状。
标签距离=0.7：将标签（字符串）放在靠近片段内部的位置。
autopct='%1.1f%%'显示比率到小数点后一位数。
pctdistance=0.6将 : 比例文本进一步向内移动。
挖空 # 的中心（完成甜甜圈形状）
center_circle = plt.Circle((0, 0), 0.6, fc='white')
fig.gca().add_artist(center_circle)  
中心空地
plt.Circle((0, 0), 0.6, fc='white')在中间画一个白色圆圈，完成甜甜圈的造型。
添加艺术家（center_circle）：在图表上添加一个白色圆圈。
(0, 0)：中心坐标。
0.6：白色圆圈的半径。
# 标题设置（使用 pad 选项调整间距）
plt.title('Improved Nested Donut Chart with Adjusted Labels', pad=30)  
设置标题和调整间距
plt.title()在图表顶部添加标题。
垫=30注意：将标题和图表之间的间距调整为 30 像素。
"带调整标签的改进型嵌套甜甜圈图表"图表标题。
# 布局设置
plt.tight_layout()  
优化布局
plt.tight_layout()自动调整边距，使图表元素不会相互重叠。
plt.show()
输出结果
在屏幕上显示图表。

如何使用 Python 可视化技术绘制和嵌套圆环图

什么是甜甜圈图表？