用pyecharts繪制出來的面積圖、圓環圖太有個性了，未免感覺有點“高處不勝寒”。今晚雖然休息，但繼用matplotlib繪制折線圖之后，我又心血來潮地想用matplotlib來制作一點面積圖，因為這在零售行業也是常用的可視化圖形之一。具體如下：

繪制常規面積圖(餅圖)：

# 導入庫

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 在線顯示

%matplotlib inline

# 讓中文標簽正常顯示

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

# 讓負號正常顯示

plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 調整畫布的大小

fig = plt.figure(figsize = (10,10))

# 準備待傳入的參數

# 數值

data=[100,125,135,145,150]

# 各扇區的我顏色

colors = ["DarkMagenta", "Teal", "pink", "SlateGray", "Tomato"]

# 對應的標簽

labels = ["蔬菜", "水果", "水產", "豬肉", "綜合"]

# 直接繪制出一個簡單而又原始的餅圖

# plt.pie(data, labels = labels)

# 調整各扇區的顏色

# plt.pie(data, labels = labels, colors = colors)

# autopct 讓百分比正常顯示

# plt.pie(data, colors = colors, labels = labels,autopct = " %1.1f%% ")

# labeldistance 調節各扇區標簽距離圓心的距離

# plt.pie(data, colors = colors, labels = labels,autopct = " %1.1f%% ",labeldistance = 0.4)

# radius 調整扇形的大小

# plt.pie(data, colors = colors, labels = labels,autopct = " %1.1f%% ",labeldistance = 0.4, radius = 1)

# counterclock 調整指針方向，True是逆時針，False是順時針

# plt.pie(data, colors = colors, labels = labels,autopct = " %1.1f%% ",labeldistance = 0.4, radius = 1,counterclock = False)

# center 調整圖表中心位置

plt.pie(data, colors = colors, labels = labels,autopct = " %1.1f%% ",labeldistance = 0.4, radius = 1,counterclock = False,center = (0.5, 0.5))

# 保存輸出餅圖

plt.savefig(r"C:\Users\QDM\Desktop\餅圖.png")

可視化結果：

繪制圓環圖：

# 導入庫

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 在線顯示

%matplotlib inline

# 讓中文標簽正常顯示

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

# 讓負號正常顯示

plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 調整畫布的大小

fig = plt.figure(figsize = (10,6))

# 模擬數據

x=[16,41,60]

# 繪制一個我們自己所需要呈現的面積圖

# plt.pie(x, labels=["上午銷售占比", "下午銷售占比", "晚上銷售占比"])

# 自定義各段區間的顏色

# plt.pie(x, labels=["上午銷售占比", "下午銷售占比", "晚上銷售占比"],colors = ["m","Crimson","blue"])

# 顯示百分比

# plt.pie(x, labels=["上午銷售占比", "下午銷售占比", "晚上銷售占比"],colors = ["m","Crimson","blue"],autopct = " %1.1f%% ")

# 調整百分比所顯示的位置

plt.pie(x, labels=["上午銷售占比", "下午銷售占比", "晚上銷售占比"],colors = ["m","Crimson","SteelBlue"],autopct = " %1.1f%% ",pctdistance = 0.8)

# plt.pie(x, labels=["上午銷售占比", "下午銷售占比", "晚上銷售占比"],colors = ["m","#f00056","Orchid"],autopct = " %1.1f%% ",pctdistance = 0.8,labeldistance = 1)

# 在第一個餅圖的基礎上再畫一個顏色為白色，半徑較小的餅圖進行覆蓋，就可以畫出圓環圖

plt.pie([1],colors = "w",radius = 0.6)

plt.axis("equal")

plt.legend()

# 保存輸出環形圖

plt.savefig(r"C:\Users\QDM\Desktop\環形圖.png")

可視化結果：

繪制另類的混合圖形：

# 導入庫

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 在線顯示

%matplotlib inline

# 讓中文標簽正常顯示

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

# 讓負號正常顯示

plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 調整畫布的大小

fig = plt.figure(figsize = (10,6))

# 構造數據

a = [0.4, 0.15, 0.2, 0.1, 0.15]

b = [0.3, 0.25, 0.16, 0.14, 0.15]

label=["蘋果", "雪梨", "西瓜", "菠蘿", "香瓜"]

# 繪制外圓

plt.pie(a,autopct = " %1.1f%% ", pctdistance = 0.85,labels = label)

# 繪制內圓

plt.pie(b,radius = 0.7, autopct = " %1.1f%% ",pctdistance = 0.78,)

plt.axis("equal")

# 保存輸出混合面積圖

plt.savefig(r"C:\Users\QDM\Desktop\混合面積圖.png")

可視化結果：

小結：雖然不完美，但是歸納知識的過程很是愉悅！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用python画面积图_Python笔记：用matplotlib绘制面积图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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