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嵌套饼图#
以下示例展示了在 Matplotlib 中构建嵌套饼图的两种方法。此类图表通常被称为环形图。
另请参阅 左心室靶心图 示例。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
构建饼图最直接的方法是使用 pie 方法。
在这种情况下，pie 接受与组中计数相对应的值。我们首先生成一些伪造数据，对应于三个组。在内圆中，我们将每个数字视为属于其自己的组。在外圆中，我们将它们绘制为其原始 3 组的成员。
通过使用 wedgeprops 参数将 width 设置为饼图的楔形，可以实现环形形状的效果。
fig, ax = plt.subplots()
size = 0.3
vals = np.array([[60., 32.], [37., 40.], [29., 10.]])
cmap = plt.colormaps["tab20c"]
outer_colors = cmap(np.arange(3)*4)
inner_colors = cmap([1, 2, 5, 6, 9, 10])
ax.pie(vals.sum(axis=1), radius=1, colors=outer_colors,
wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))
ax.pie(vals.flatten(), radius=1-size, colors=inner_colors,
wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))
ax.set(aspect="equal", title='Pie plot with `ax.pie`')
plt.show()
但是，您也可以通过在具有极坐标系的 Axes 上使用条形图来完成相同的输出。这可能会让您对图表的精确设计有更多灵活性。
在这种情况下，我们需要将条形图的 x 值映射到圆的弧度上。值的累积和用作条形的边缘。
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection="polar"))
size = 0.3
vals = np.array([[60., 32.], [37., 40.], [29., 10.]])
# Normalize vals to 2 pi
valsnorm = vals/np.sum(vals)*2*np.pi
# Obtain the ordinates of the bar edges
valsleft = np.cumsum(np.append(0, valsnorm.flatten()[:-1])).reshape(vals.shape)
cmap = plt.colormaps["tab20c"]
outer_colors = cmap(np.arange(3)*4)
inner_colors = cmap([1, 2, 5, 6, 9, 10])
ax.bar(x=valsleft[:, 0],
width=valsnorm.sum(axis=1), bottom=1-size, height=size,
color=outer_colors, edgecolor='w', linewidth=1, align="edge")
ax.bar(x=valsleft.flatten(),
width=valsnorm.flatten(), bottom=1-2*size, height=size,
color=inner_colors, edgecolor='w', linewidth=1, align="edge")
ax.set(title="Pie plot with `ax.bar` and polar coordinates")
ax.set_axis_off()
plt.show()
参考资料
本示例演示了以下函数、方法、类和模块的使用