在Python中怎麼繪製連接線的雙餅圖
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- 2023-05-11 09:40:061212瀏覽
一、匯入所需的函式庫
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import ConnectionPatch from matplotlib import cm
matplotlib.patches 模組中的 ConnectionPatch 類別可以用來繪製兩個子圖之間的連線。在雙餅圖等視覺化中，可以利用這個類別來繪製兩個子圖之間的連線，用以表達它們之間的關係。這個類別提供了許多參數和方法，可以用來控制連線的樣式和位置等屬性。
ConnectionPatch 用於在Matplotlib 中新增連線，其主要參數如下：
xyA：連接線的起始點；
-
xyB：連接線的結束點；
coordsA：起始點的座標系，預設為data;
- ##coordsB：結束點的座標系，預設為data;
- axesA：起始點所在的Axes 物件；
- axesB：結束點所在的Axes 物件;
- color：連接線的顏色； ##linewidth：連接線的線寬;
- linestyle：連接線的線型。
- ConnectionPatch 的常用方法包括：
- #set_color
：設定連接線的顏色；
- set_linewidth
：設定連接線的線寬；
- set_linestyle
：設定連接線的線型。
cm是Matplotlib的顏色映射模組，它提供了一系列的顏色方案，包括了單色調，分段調色和連續漸變調色等多種顏色方案，能夠更好的滿足數據視覺化中的需求。
二、準備數據
# 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
這段程式碼用於定義大餅圖和小餅圖的數據，並設定大餅圖的分裂距離和小餅圖的寬度。
具體解釋如下：
- labels：定義大餅圖每個分割區塊的標籤，即分別表示哪個區域。
- size：定義大餅圖每個分割區塊的大小，即表示每個區域的數量或佔比。
- explode：定義大餅圖每個分割區塊距離餅心的距離，即分割區塊是否需要彈出，這裡設定為不彈出。
- labels2：定義小餅圖每個分割區塊的標籤，即分別表示哪個區域。
- size2：定義小餅圖每個分割區塊的大小，即表示每個區域的數量或佔比。
- width：定義小餅圖的寬度，這裡設定為0.2。
- 三、繪製雙餅圖
3.1 建立畫布和子圖物件
fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122)
這部分程式碼創造了一個大小為(9, 5)的畫布fig，並在該畫布上添加了兩個子圖ax1 和ax2。
其中，
fig.add_subplot(121) 表示將畫布分成1 行2 列的子圖，選擇第1 個子圖（即左邊的子圖）；fig .add_subplot(122) 則表示選擇第2 個子圖（即右邊的子圖）。子圖的編號規則類似陣列索引，行號從上到下從1 開始遞增，列號從左到右從1 開始遞增，如(1, 1) 表示第一行第一列的子圖，( 1, 2) 表示第一行第二列的子圖。這裡 121 和 122 分別表示第一行的第一個子圖和第二個子圖。 3.2 繪製大餅圖
ax1.pie(size,
autopct='%1.1f%%',
startangle=30,
labels=labels,
colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)),
explode=explode)這段程式碼用於在第一個子圖(ax1)中繪製一個圓餅圖。具體參數的意義如下：
- size: 餅圖的數據，表示每個餅圖塊的大小。
- autopct: 圓餅圖塊的資料標籤格式，「%1.1f%%」 表示保留一位小數並加上百分號。
- startangle: 圓餅圖塊的開始角度，30度為起始點，順時針方向旋轉。
- labels: 圓餅圖塊的標籤，與 size 對應。
- colors: 圓餅圖塊的顏色，使用了 cm.Blues() 函數來產生一個顏色清單。
- explode: 圓餅圖塊的分割距離，表示是否與圓餅圖中心分開。例如 (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1) 表示最後一個圓餅圖塊與中心分離 0.1 個半徑長度。
- 可以根據需要調整這些參數以及其他圓餅圖的參數來獲得所需的效果。
3.3 繪製小餅圖
ax2.pie(size2,
autopct='%1.1f%%',
startangle=90,
labels=labels2,
colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)),
radius=0.5,
shadow=False)這段程式碼用來繪製第二個小餅圖。具體參數意義如下：
- size2：小餅圖的數據，即[12255, 207069]；
- autopct：格式化鈸形區塊的資料標籤，‘%1.1f%%’ 表示保留一位小數，並在後面加上百分號；
- startangle：小餅圖的起始角度，以度數表示，這裡設為90 度，即從垂直方向開始；
- labels2：小餅圖的標籤，即[‘402’, ‘407’] ;
- colors：指定顏色，這裡使用cm.Blues 函數產生一組藍色系列顏色；
- radius：小餅圖的半徑，這裡設為0.5；
- shadow：是否添加陰影，這裡設為False。
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：
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