今天给大家介绍一下Python数据可视化中的环形图是怎样的。文章的内容小编觉得不错，现在给大家分享一下，觉得有需要的朋友可以了解一下，希望对大家有所帮助，下面跟着小编的思路一起来阅读吧。
1.引言
环形图（圆环）在功能上与饼图相同，整个环被分成不同的部分，用各个圆弧来表示每个数据所占的比例值。但其中心的空白可用于显示其他相关数据展示，相比于标准饼图提供了更丰富的数据信息输出。
在本文中，我们将介绍 Matplolib中绘制圆环图的两种方法。使用饼图和参数wedgeprops 的简单方法，以及使用极轴和水平条形图的复杂方法。
2.方式一：饼图形式
在 Matplotlib 中没有绘制圆环图的直接方法，但我们可以使用饼图中的参数wedgeprops来快速地将饼图转换为环形图。
首先我们先来画一个简单的饼图：
import matplotlib.pyplot as pltplt.pie([87,13], startangle=90, colors=['#5DADE2', '#515A5A'])plt.show()结果如下：
接着我们添加参数wedgeprops 并定义环形图边缘的宽度,代码如下：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) ax.pie([87,13], wedgeprops={'width':0.3}, startangle=90, colors=['#5DADE2', '#515A5A'])plt.show()结果如下：
这很简单。现在我们可以使用中心的空间来使我们的数据更加明显。
代码如下：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))wedgeprops = {'width':0.3, 'edgecolor':'black', 'linewidth':3}ax.pie([87,13], wedgeprops=wedgeprops, startangle=90, colors=['#5DADE2', '#515A5A'])plt.title('Worldwide Access to Electricity', fontsize=24, loc='left')plt.text(0, 0, "87%", ha='center', va='center', fontsize=42)plt.text(-1.2, -1.2, "Source: ourworldindata.org/energy-access", ha='left', va='center', fontsize=12)plt.show()结果如下：
当我们有一个简单的比较需要显示时，圆环图特别有用。在我看来，使用它们的最佳方式是像一个圆形进度条，比如我们有一个单一的比例要突出显示的例子。
当然，我们可以进一步简化上图图表。
代码如下：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))data = [87, 13]wedgeprops = {'width':0.3, 'edgecolor':'black', 'lw':3}patches, _ = ax.pie(data, wedgeprops=wedgeprops, startangle=90, colors=['#5DADE2', 'white'])patches[1].set_zorder(0)patches[1].set_edgecolor('white')plt.title('Worldwide Access to Electricity', fontsize=24, loc='left')plt.text(0, 0, f"{data[0]}%", ha='center', va='center', fontsize=42)plt.text(-1.2, -1.3, "Source: ourworldindata.org/energy-access", ha='left', va='top', fontsize=12)plt.show()结果如下：
3.方式二：条形图形式
尽管此解决方案比前一个解决方案更复杂，但它为定制提供了一些令人兴奋的选项。
我们还是从一个简单的例子开始，代码如下：
from math import pifig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'projection':'polar'})data = 87 startangle = 90x = (data * pi *2)/ 100 # convert x data from percentageleft = (startangle * pi *2)/ 360 # convert start from angleax.barh(1, x, left=left, height=1, color='#5DADE2')plt.ylim(-3, 3)plt.show()结果如下：
接着我们来处理角度，我们必须先转换每个元素的 x 坐标，然后再将其添加到轴上。
代码如下：
from math import pifig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'projection':'polar'})data = 87startangle = 90x = (data * pi *2)/ 100left = (startangle * pi *2)/ 360 #this is to control where the bar startsplt.xticks([])plt.yticks([])ax.spines.clear()ax.barh(1, x, left=left, height=1, color='#5DADE2') plt.ylim(-3, 3)plt.text(0, -3, "87%", ha='center', va='center', fontsize=42)plt.show()结果如下：
使用此方法我们也达到了上述同样的效果；当然此时我们添加多个进度条、定义它们之间的距离来使得可视化效果更加丰富。
代码如下：
from math import piimport numpy as npfrom matplotlib.patches import Patchfrom matplotlib.lines import Line2Dfig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))ax = plt.subplot(projection='polar')data = [82, 75, 91]startangle = 90colors = ['#4393E5', '#43BAE5', '#7AE6EA']xs = [(i * pi *2)/ 100 for i in data]ys = [-0.2, 1, 2.2]left = (startangle * pi *2)/ 360 #this is to control where the bar starts# plot bars and points at the end to make them roundfor i, x in enumerate(xs): ax.barh(ys[i], x, left=left, height=1, color=colors[i]) ax.scatter(x+left, ys[i], s=350, color=colors[i], zorder=2) ax.scatter(left, ys[i], s=350, color=colors[i], zorder=2) plt.ylim(-4, 4)# legendlegend_elements = [Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Group A', markerfacecolor='#4393E5', markersize=10), Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Group B', markerfacecolor='#43BAE5', markersize=10), Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Group C', markerfacecolor='#7AE6EA', markersize=10)]ax.legend(handles=legend_elements, loc='center', frameon=False)# clear ticks, grids, spinesplt.xticks([])plt.yticks([])ax.spines.clear()plt.show()结果如下：
python可以做什么
Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。
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