第五章饼图 | AI大学堂

上节课我们讲述了散点图的绘制，本节课我们来讲述饼图的绘制。

# 1.什么是饼图？

饼图，或称饼状图，是一个将圆形划分为几个扇形的统计图表。在饼图中，每个扇形的弧长大小，表示该种类占总体的比例，这些扇形合在一起刚好是一个完整的圆形。

饼图最显著的功能在于表现”占比“。习惯上，人们也用饼图来比较扇形的大小，从而获得对数据的认知。但是，由于人类对“角度”的感知力并不如“长度”，在需要准确的表达数值（尤其是当数值接近或数值很多）时，饼图常常不能胜任，建议用柱状图代替。

使用时，须确认各个扇形的数据加起来等于 100%；避免扇区超过 5 个，尽量让图表简洁明了。

# 2.饼图的绘制

下面我们通过例子来看饼图的绘制：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('fivethirtyeight')

languages = ['JavaScript', 'HTML/CSS', 'SQL', 'Python', 'Java']
popularity = [59219, 55466, 47544, 36443, 35917]

plt.pie(popularity)

plt.tight_layout()
plt.show()

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在上面的代码中，我们只要将一个列表传入到 pie 函数中，便可以绘制一个饼图。代码执行后得到的图形如下图所示：从上面的饼图中我们不知道每个扇形所代表的数据，下面来为每个扇形打上标签。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('fivethirtyeight')

languages = ['JavaScript', 'HTML/CSS', 'SQL', 'Python', 'Java']
popularity = [59219, 55466, 47544, 36443, 35917]

plt.pie(popularity, labels=languages)

plt.tight_layout()
plt.show()

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为了给每个扇形打上标签，我们只需要传入参数 labels 即可。代码执行后得到的图形如下图所示：除了给每个扇形打上标签之外，我们还可以把每个扇形的占比标在图形上，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('fivethirtyeight')

languages = ['JavaScript', 'HTML/CSS', 'SQL', 'Python', 'Java']
popularity = [59219, 55466, 47544, 36443, 35917]

plt.pie(popularity, labels=languages, autopct='%1.1f%%')

plt.tight_layout()
plt.show()

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上面的代码中，我们通过参数 autopct 为每个扇形标上占比。代码执行后得到的图形如下图所示：上图中扇形从大到小排列的方向是逆时针的，一般情况下，我们比较习惯顺时针的方向，下面我们通过参数来设置成顺时针方向，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('fivethirtyeight')

languages = ['JavaScript', 'HTML/CSS', 'SQL', 'Python', 'Java']
popularity = [59219, 55466, 47544, 36443, 35917]

plt.pie(popularity, labels=languages, autopct='%1.1f%%', counterclock=False, startangle=90)

plt.title('top5 编程语言占比')
plt.tight_layout()
plt.show()

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上面代码中，通过设置参数 counterclock 为 False，使得方向改为顺时针方向，通过设置参数 startangle 为 90，将最大扇形放在 12 点钟方向。代码执行后得到的图形如下图所示：有时候，为了强调某一个扇形，我们会让这个扇形脱离整个圆形。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('fivethirtyeight')

languages = ['JavaScript', 'HTML/CSS', 'SQL', 'Python', 'Java']
popularity = [59219, 55466, 47544, 36443, 35917]

plt.pie(popularity, labels=languages, autopct='%1.1f%%', 
        counterclock=False, startangle=90,explode=[0,0,0.1,0,0])

plt.title('top5 编程语言占比')
plt.tight_layout()
plt.show()

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在上面的代码中，我们通过设置参数 explode 来强调 SQL 这个扇形，要强调那个扇形，就把相应的值设置成非 0。代码执行后得到的图形如下图所示：

# 3.应用场景

# 3.1 适用场景

1. 想要突出表示某个部分在整体中所占比例，尤其该部分所占比例达到总体的25%或50%时。
2. 分类数量最好小于5个。
3. 各不同分类间的占比差异明显。
4. 需要确定的图表绘制空间大小（不会随着分类增多有增大画布空间）。

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# 3.2 不适用场景

1. 如果变量之间相互独立，并不构成一个整体，那么不可以使用饼图。
2. 饼图不能用来表现趋势。
3. 由于饼图用面积取代了长度，从而加大了对各个数据进行比较的难度。因此，当需要对数据进行比较，分清孰大孰小，尤其是当数据接近时，条形图更加合适。
4. 当类别过多时，不建议使用饼图，否则阅读将会很差。

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# 4.总结

本节课我们讲述了饼图的绘制以及饼图的适用场景和不适用场景。