引言

饼图作为一种直观的数据可视化工具，常用于展示数据中各部分占总体的比例关系。Matplotlib库的plt.pie()函数提供了绘制饼图的功能，操作简单，易于上手。本文将通过实例教学，帮助您轻松掌握Matplotlib饼图制作，让数据可视化变得不再难。

实例一：基本饼图绘制

数据准备

首先，我们需要准备一些示例数据。以下是一个简单的数据集，用于展示不同类别在总体中的占比。

labels = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']
sizes = [25, 30, 20, 25]

绘制饼图

使用plt.pie()函数绘制基本饼图。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()

输出结果

执行上述代码后，将生成一个基本的饼图，显示各部分占比。

实例二：自定义饼图样式

数据准备

使用与实例一相同的数据。

绘制饼图

在绘制饼图时，我们可以自定义样式，如颜色、标签位置等。

colors = ['red', 'green', 'blue', 'orange']
explode = (0.1, 0, 0, 0)  # 只突出显示Category A

plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

输出结果

执行上述代码后，将生成一个自定义样式的饼图，其中Category A突出显示。

实例三：饼图与柱状图结合

数据准备

使用与实例一相同的数据。

绘制饼图与柱状图

将饼图与柱状图结合，可以更直观地展示数据。

explode = (0.1, 0, 0, 0)
colors = ['red', 'green', 'blue', 'orange']

plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.subplot(111, polar=True)
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.title('Pie Chart with Bar Chart')

plt.show()

输出结果

执行上述代码后，将生成一个饼图与柱状图结合的图表。

总结

通过以上实例教学，您应该已经掌握了Matplotlib饼图制作的基本方法和技巧。在实际应用中，您可以根据自己的需求对饼图进行进一步定制和优化。希望本文能帮助您轻松实现数据可视化，让数据分析更加高效。