import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import ConnectionPatch from matplotlib import cm
matplotlib.patches モジュールの ConnectionPatch クラスを使用して、2 つのサブプロット間の接続を描画できます。二重円グラフなどのビジュアライゼーションでは、このクラスを使用して 2 つのサブグラフ間の接続を描画し、サブグラフ間の関係を表現できます。このクラスは、接続のスタイルや位置などのプロパティを制御するために使用できる多くのパラメーターとメソッドを提供します。
ConnectionPatch は、Matplotlib に接続を追加するために使用されます。その主なパラメータは次のとおりです:
xyA: 接続線の開始点;
xyB: 接続線の終点;
coordsA: 始点の座標系、デフォルトはデータ;
coordsB: 終了点の座標系、デフォルトはデータ;
axesA: 開始点が位置する Axes オブジェクト;
axesB: 終点が配置されている Axes オブジェクト ;
color: 接続線の色;
linewidth: 接続線の線の幅;
linestyle: 接続線の線のスタイル。
ConnectionPatch の一般的に使用されるメソッドは次のとおりです:
set_color
: 接続線の色を設定します。
set_linewidth: 接続線の線幅を設定します;
set_linestyle: 線のスタイルを設定します接続線の。
# 大饼图数据 labels = ['301', '302', '303', '304', '305', '307', '308', '306'] size = [219324, 94739, 75146, 71831, 54051, 21458, 9990, 50843] # 大饼图分裂距离 explode = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1) # 小饼图数据 labels2 = ['402', '407'] size2 = [12255, 207069] width = 0.2
fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122)
fig.add_subplot(121) は、キャンバスを 1 行 2 列のサブプロットに分割し、最初のサブプロット (つまり、左側のサブプロット) を選択することを意味します。 #fig .add_subplot(122)
は、2 番目のサブプロット (つまり、右側のサブプロット) を選択することを意味します。サブグラフの番号付けルールは配列インデックスと似ています。行番号は上から下に 1 から増加し、列番号は左から右に 1 から増加します。たとえば、(1, 1) は最初のサブグラフを表します行と最初の列、( 1, 2) は、最初の行と 2 列目の部分グラフを表します。ここで、121 と 122 は、それぞれ最初の行の最初と 2 番目のサブグラフを表します。 3.2 大きな円グラフの描画
ax1.pie(size, autopct='%1.1f%%', startangle=30, labels=labels, colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)), explode=explode)
3.3 小さな円グラフの描画
ax2.pie(size2, autopct='%1.1f%%', startangle=90, labels=labels2, colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)), radius=0.5, shadow=False)
#radius: 小さな円グラフの半径、ここでは 0.5 に設定;
shadow: 影を追加するかどうか、ここでは False に設定します。
在这段代码中,我们创建了一个名为 ax2 的子区域对象,并使用 pie 方法绘制了一个小饼图,将 size2 中的数据作为输入数据。其他参数指定了锲形块的格式、颜色、标签等属性,进一步定制了图形的样式。
theta1, theta2 = ax1.patches[-1].theta1, ax1.patches[-1].theta2 center, r = ax1.patches[-1].center, ax1.patches[-1].r x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta2) + center[0] y = np.sin(np.pi / 180 * theta2) + center[1] con1 = ConnectionPatch(xyA=(0, 0.5), xyB=(x, y), coordsA=ax2.transData, coordsB=ax1.transData, axesA=ax2, axesB=ax1)
这部分代码是用来计算连接两个饼图的连接线的起点和终点位置,并创建一个 ConnectionPatch 对象用于绘制连接线。
theta1
和 theta2
分别表示饼图上最后一个扇形的起始角度和终止角度。
center
表示饼图中最后一个扇形的中心点位置。
r
表示饼图的半径。
x
和 y
表示连接线的终点坐标,其中 x 通过利用三角函数计算出来。
接下来,ConnectionPatch 的参数解释:
xyA 表示连接线的起点位置,这里设为 (0, 0.5) 表示在小饼图上以它的左边中间位置为起点。
xyB 表示连接线的终点位置,这里为 (x, y) 表示在大饼图上以计算得到的 x 和 y 为终点位置。
coordsA 和 coordsB 表示起点和终点所在的坐标系,这里分别为小饼图和大饼图的坐标系。
axesA 和 axesB 分别表示起点和终点所在的子图对象,这里分别为小饼图和大饼图的子图对象,即 ax2 和 ax1。
x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta1) + center[0] y = np.sin(np.pi / 180 * theta1) + center[1] con2 = ConnectionPatch(xyA=(-0.1, -0.49), xyB=(x, y), coordsA='data', coordsB='data', axesA=ax2, axesB=ax1)
这段代码用于创建连接线的第二个对象con2。具体解释如下:
x 和 y 分别代表了连接线从小饼图中(-0.1,-0.49)这个点出发,到大饼图中theta1角度对应的点的终点坐标。其中,theta1是通过访问ax1.patches[-1].theta1获得的。
coordsA 和 coordsB 表示终点和起点坐标的坐标系类型。这里都是 ‘data’ 表示使用数据坐标系,即默认的 x 和 y 坐标值。
axesA 和 axesB 表示终点和起点所在的子图对象。其中,axesA 为小饼图,axesB 为大饼图。
这里使用ConnectionPatch函数创建连接线对象。
for con in [con1, con2]: con.set_color('gray') ax2.add_artist(con) con.set_linewidth(1)
这段代码用于设置连接线的颜色和粗细,并将连接线添加到小饼图的坐标系上。具体来说,循环遍历连接线对象列表 [con1, con2],并依次对每个连接线进行以下操作:
调用 set_color()
方法设置连接线的颜色为灰色。
调用 ax2.add_artist()
方法将连接线添加到小饼图的坐标系上。
调用 set_linewidth()
方法设置连接线的宽度为 1。
fig.subplots_adjust(wspace=0) plt.show()
这行代码调整了子图之间的水平间距,将间距设置为0,即将子图紧密排列。wspace参数表示子图之间的宽度间距。具体来说,这行代码将第一个子图和第二个子图之间的间距设置为0,使它们之间没有空隙。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import ConnectionPatch from matplotlib import cm # 大饼图数据 labels = ['301', '302', '303', '304', '305', '307', '308', '306'] size = [219324, 94739, 75146, 71831, 54051, 21458, 9990, 50843] # 大饼图分裂距离 explode = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1) # 小饼图数据 labels2 = ['402', '407'] size2 = [12255, 207069] width = 0.2 # 创建画布和子图对象 fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) # 绘制大饼图 ax1.pie(size, autopct='%1.1f%%', startangle=30, labels=labels, colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)), explode=explode) # 绘制小饼图 ax2.pie(size2, autopct='%1.1f%%', startangle=90, labels=labels2, colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)), radius=0.5, shadow=False) # 连接线1,连接大饼图的上边缘和小饼图的饼块 theta1, theta2 = ax1.patches[-1].theta1, ax1.patches[-1].theta2 center, r = ax1.patches[-1].center, ax1.patches[-1].r x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta2) + center[0] y = np.sin(np.pi / 180 * theta2) + center[1] con1 = ConnectionPatch(xyA=(0, 0.5), xyB=(x, y), coordsA=ax2.transData, coordsB=ax1.transData, axesA=ax2, axesB=ax1) # 连接线2,连接大饼图的下边缘和小饼图的饼块 x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta1) + center[0] y = np.sin(np.pi / 180 * theta1) + center[1] con2 = ConnectionPatch(xyA=(-0.1, -0.49), xyB=(x, y), coordsA='data', coordsB='data', axesA=ax2, axesB=ax1) # 添加连接线 for con in [con1, con2]: con.set_color('gray') ax2.add_artist(con) con.set_linewidth(1) # 调整子图布局 fig.subplots_adjust(wspace=0) # 显示图像 plt.show()
可视化结果为:
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