>백엔드 개발 >파이썬 튜토리얼 >Python에서 선을 연결하여 이중 원형 차트를 그리는 방법

Python에서 선을 연결하여 이중 원형 차트를 그리는 방법

PHPz
PHPz앞으로
2023-05-11 09:40:061172검색

    1. 필수 라이브러리 가져오기

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    from matplotlib.patches import ConnectionPatch
    from matplotlib import cm

    matplotlib.patches 모듈의 ConnectionPatch 클래스를 사용하여 두 하위 플롯 간의 연결을 그릴 수 있습니다. 이중 원형 차트와 같은 시각화에서 이 클래스를 사용하면 두 하위 그래프 사이의 연결을 그려 두 그래프 간의 관계를 표현할 수 있습니다. 이 클래스는 연결 스타일 및 위치와 같은 속성을 제어하는 ​​데 사용할 수 있는 많은 매개 변수와 메서드를 제공합니다.

    ConnectionPatch는 Matplotlib에 연결을 추가하는 데 사용됩니다. 주요 매개변수는 다음과 같습니다.

    • xyA: 연결선의 시작점

    • xyB: 연결선의 끝점; coordsA: 시작점 좌표계, 기본값은 데이터

    • coordsB: 끝점의 좌표계, 기본값은 데이터

    • axesA: 시작점이 위치한 축 객체

    • axesB: 끝점이 위치한 축 개체

    • color: 연결선의 색상

    • linewidth: 연결선의 선 너비;

    • 일반적으로 사용되는 ConnectionPatch 방법은 다음과 같습니다.

    • set_color: 연결선의 색상을 설정합니다.

    set_linewidth: 선 너비를 설정합니다. 연결선

    • set_linestyle: 연결선의 선 스타일을 설정합니다. set_color:设置连接线的颜色;

    • set_linewidth:设置连接线的线宽;

    • set_linestyle:设置连接线的线型。

    cm是Matplotlib的颜色映射模块,它提供了一系列的颜色方案,包括了单色调,分段调色和连续渐变调色等多种颜色方案,能够更好的满足数据可视化中的需求。

    二、准备数据

    # 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

    这段代码用于定义大饼图和小饼图的数据,并设置大饼图的分裂距离和小饼图的宽度。

    具体解释如下:

    • labels:定义大饼图每个分裂块的标签,即分别表示哪个区域。

    • size:定义大饼图每个分裂块的大小,即表示每个区域的数量或占比。

    • explode:定义大饼图每个分裂块距离饼心的距离,即分裂块是否需要弹出,这里设置为不弹出。

    • labels2:定义小饼图每个分裂块的标签,即分别表示哪个区域。

    • size2:定义小饼图每个分裂块的大小,即表示每个区域的数量或占比。

    • width:定义小饼图的宽度,这里设置为0.2。

    三、绘制双饼图

    3.1 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)

    这部分代码创建了一个大小为 (9, 5) 的画布 fig,并在该画布上添加了两个子图 ax1 和 ax2。

    其中,fig.add_subplot(121) 表示将画布分为 1 行 2 列的子图,选择第 1 个子图(即左边的子图);fig.add_subplot(122)

    cm은 Matplotlib의 색상 매핑 모듈로, 단일 톤, 분할 색상, 연속 그라데이션 색상 등을 포함하여 데이터 시각화 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있는 일련의 색상 구성표를 제공합니다.

    2. 데이터 준비
      ax1.pie(size,
              autopct='%1.1f%%',
              startangle=30,
              labels=labels,
              colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)),
              explode=explode)
    • 이 코드는 큰 원형 차트와 작은 원형 차트의 데이터를 정의하고, 큰 원형 차트의 분할 거리와 작은 원형 차트의 너비를 설정하는 데 사용됩니다.

      구체적인 설명은 다음과 같습니다.
    • 레이블: 원형 차트의 각 분할 블록에 대한 레이블, 즉 각각이 나타내는 영역을 정의합니다.
    • 크기: 원형 차트의 각 분할 블록 크기를 정의합니다. 이는 각 영역의 수 또는 비율을 의미합니다.
    • explode: 큰 원형 차트의 각 분할 블록과 원형 중심 사이의 거리, 즉 분할 블록이 팝업되어야 하는지 여부를 정의합니다. 여기서는 팝업되지 않도록 설정됩니다.
    • labels2: 작은 원형 차트의 각 분할 블록 레이블, 즉 나타내는 영역을 정의합니다.
    • size2: 작은 원형 차트의 각 분할 블록 크기를 정의합니다. 이는 각 영역의 수 또는 비율을 의미합니다.

    width: 원형 차트의 너비를 정의합니다. 여기서는 0.2로 설정합니다.

    3. 이중 원형 차트 그리기
    • 3.1 캔버스 및 하위 그림 개체 만들기

      ax2.pie(size2,
              autopct='%1.1f%%',
              startangle=90,
              labels=labels2,
              colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)),
              radius=0.5,
              shadow=False)

      이 코드 부분은 크기가 (9, 5)인 캔버스 그림을 만들고 두 개의 하위 그림 ax1과 ax2를 추가합니다.
    • 그 중 fig.add_subplot(121)은 캔버스를 1행 2열의 하위 플롯으로 나누고 첫 번째 하위 플롯(예: 왼쪽의 하위 플롯)을 선택하는 것을 의미합니다. add_subplot( 122)는 두 번째 하위 사진(즉, 오른쪽 하위 사진)을 선택하는 것을 의미합니다. 하위 그래프의 번호 매기기 규칙은 배열 인덱스와 유사합니다. 행 번호는 위에서 아래로 1부터 증가하고, 열 번호는 왼쪽에서 오른쪽으로 1씩 증가합니다. 예를 들어 (1, 1)은 첫 번째 하위 그래프를 나타냅니다. 행과 첫 번째 열, ( 1, 2)는 첫 번째 행과 두 번째 열의 하위 그래프를 나타냅니다. 여기서 121과 122는 각각 첫 번째 행의 첫 번째 하위 그래프와 두 번째 하위 그래프를 나타냅니다.

      3.2 큰 원형 차트 그리기
    • 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)
    • 이 코드는 첫 번째 하위 그래프(ax1)에 원형 차트를 그리는 데 사용됩니다. 특정 매개변수의 의미는 다음과 같습니다.

    • size: 각 원형 차트 블록의 크기를 나타내는 원형 차트 데이터입니다.

    • autopct: 원형 차트 블록의 데이터 레이블 형식인 "%1.1f%%"는 소수점 이하 한 자리를 유지하고 백분율 기호를 추가한다는 의미입니다.

    • startangle: 원형 차트의 시작 각도, 30도가 시작점이며 시계 방향으로 회전합니다.

    • 레이블: 크기에 해당하는 원형 차트 블록의 레이블입니다.

      🎜🎜colors: cm.Blues() 함수를 사용하여 색상 목록을 생성하는 원형 차트 블록의 색상입니다. 🎜🎜🎜🎜explode: 원형 차트 블록의 분할 거리로, 원형 차트 중심에서 분리되었는지 여부를 나타냅니다. 예를 들어 (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1)은 마지막 원형 조각이 중심에서 반경 0.1만큼 떨어져 있음을 의미합니다. 🎜🎜🎜🎜원하는 효과를 얻기 위해 필요에 따라 이러한 매개변수와 다른 원형 차트의 매개변수를 조정할 수 있습니다. 🎜🎜3.3 원형 차트 그리기🎜
      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)
      🎜두 번째 원형 차트를 그리는 데 사용되는 코드입니다. 구체적인 매개변수 의미는 다음과 같습니다. 🎜🎜🎜🎜size2: 작은 원형 차트의 데이터, 즉 [12255, 207069] 🎜🎜🎜🎜autopct: 형식화된 쐐기형 블록의 데이터 레이블 ‘ %1.1f%%’는 소수점 한 자리 뒤에 퍼센트 기호가 붙는 것을 의미합니다. 🎜🎜🎜🎜startangle: 원형 차트의 시작 각도(도 단위로 표시), 즉 수직에서 시작합니다. 방향 🎜🎜🎜🎜labels2: 작은 원형 차트의 레이블, 즉 [‘402’, ‘407’] 🎜🎜🎜🎜colors: 색상을 지정합니다. 여기서는 cm.Blues 함수를 사용하여 파란색 계열 색상 세트; 🎜🎜🎜🎜radius: 작은 파이 이미지의 반경은 0.5로 설정됩니다. 🎜🎜🎜🎜shadow: 그림자 추가 여부는 False로 설정됩니다. 🎜

    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。

    3.4 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)

    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。

    3.5 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)

    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。

    3.6 添加连接线

    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。

    3.7 调整子图布局

    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。

    四、源代码

    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:

    Python에서 선을 연결하여 이중 원형 차트를 그리는 방법

    위 내용은 Python에서 선을 연결하여 이중 원형 차트를 그리는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

    성명:
    이 기사는 yisu.com에서 복제됩니다. 침해가 있는 경우 admin@php.cn으로 문의하시기 바랍니다. 삭제