Fonction pie() de Matplotlib

Matplotlib 参考文档 Documentation de référence de Matplotlib

pie()Utilisé pour dessiner des diagrammes circulaires, montrant la relation proportionnelle de chaque partie par rapport au tout.

Les diagrammes circulaires conviennent pour afficher les proportions d’un petit nombre de catégories (généralement entre 5 et 8).

Définition de fonction

Interface pyplot

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None,
    autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1,
    startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None,
    textprops=None, center=(0, 0), frame=False, rotatelabels=False, *,
    normalize=True, hatch=None, **kwargs)

Interface Axes

Axes.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None,
    pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0,
    radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None,
    center=(0, 0), frame=False, rotatelabels=False, *,
    normalize=True, hatch=None, **kwargs)

Description du paramètre

Paramètre	Type	Description
x	Tableau 1D de type array-like	La valeur de chaque secteur (obligatoire), normalisée automatiquement.
explode	de type tableau	La distance dont chaque secteur est décalé par rapport au centre ; 0 signifie aucun décalage.
labels	liste	Texte d’étiquette pour chaque secteur.
colors	liste	Couleur de chaque secteur.
autopct	str ou callable	Affiche automatiquement les pourcentages, par ex. '%1.1f%%' signifie une décimale ; None le masque.
pctdistance	float	Rapport de distance du texte de pourcentage par rapport au centre, par défaut 0,6.
shadow	bool	Indique s'il faut ajouter un effet d'ombre.
labeldistance	float	Rapport de distance des étiquettes par rapport au centre, par défaut 1.1.
startangle	float	Angle de départ du premier secteur (sens antihoraire) ; 0 signifie partir de la direction de 3 heures.
radius	float	Rayon du diagramme circulaire, par défaut 1.
counterclock	bool	Sens des secteurs : True correspond au sens antihoraire (par défaut), False au sens horaire.
wedgeprops	dict	Paramètres passés à chaque secteur (Wedge), par exemple, {'edgecolor':'white', 'linewidth':1}
textprops	dict	Paramètres passés au texte, par exemple, {'fontsize':12, 'color':'gray'}
center	tuple	Coordonnées du centre du diagramme circulaire, par défaut (0, 0).
normalize	bool	Indique s'il faut normaliser x afin que le total soit 1, True par défaut.

pie() renvoie trois listes :(patches, texts, autotexts)patches sont les objets de secteur, texts sont les textes des libellés et autotexts sont les textes des pourcentages.

Exemples d'utilisation

Exemple 1 : Diagramme circulaire de base

Exemple

import matplotlib.pyplot as plt

# Données
sizes = [30, 25, 20, 15, 10]
labels = ['Python', 'Java', 'JavaScript', 'C++', 'Go']
colors = ['#3498db', '#e74c3c', '#f39c12', '#2E7DCC', '#9b59b6']

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')

# Tracer le diagramme circulaire
ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors,
autopct='%1.1f%%', # Afficher les pourcentages, en conservant une décimale
startangle=90, # Commencer à partir de la direction de 12 heures
wedgeprops={'edgecolor': 'white', 'linewidth': 1})

ax.set_title('Utilisation des langages de programmation')
plt.show()

Exemple 2 : Mise en évidence d'un secteur spécifique (explode)

Exemple

import matplotlib.pyplot as plt

sizes = [35, 25, 20, 12, 8]
labels = ['Recherche', 'Social', 'Direct', 'E-mail', 'Référence']
explode = (0.1, 0, 0, 0, 0) # Décaler le premier secteur (Recherche) de 0.1

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')

wedges, texts, autotexts = ax.pie(
sizes, labels=labels, explode=explode,
autopct='%1.1f%%', startangle=90,
colors=['#2E7DCC', '#3498db', '#9b59b6', '#f39c12', '#e74c3c'],
wedgeprops={'edgecolor': 'white', 'linewidth': 1},
textprops={'fontsize': 11})

# Modifier la couleur du texte de pourcentage
for autotext in autotexts:
autotext.set_color('white')
autotext.set_fontweight('bold')

ax.set_title('Sources de trafic du site Web', fontsize=14)
plt.show()

Exemple 3 : Diagramme en anneau (Diagramme en beignet)

Exemple

import matplotlib.pyplot as plt

sizes = [40, 30, 20, 10]
labels = ['Chrome (40%)', 'Safari (30%)', 'Firefox (20%)', 'Autre (10%)']

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')

# Utilisez wedgeprops pour définir la largeur afin de créer un diagramme en anneau
wedges, texts = ax.pie(
sizes, labels=labels,
startangle=90,
colors=['#4285F4', '#346EA8', '#FBBC05', '#EA4335'],
wedgeprops={'width': 0.4, # Largeur du secteur (0~1) ; si <1, il devient un diagramme en anneau
'edgecolor': 'white', 'linewidth': 2})

ax.set_title('Part de marché des navigateurs (diagramme en anneau)', fontsize=14)
plt.show()

Exemple 4 : Diagramme en anneau à plusieurs niveaux

Exemple

import matplotlib.pyplot as plt

# Données de la couche externe et données de la couche interne
outer_sizes = [35, 30, 20, 15]
inner_sizes = [40, 30, 30]

outer_labels = ['Asie', 'Europe', 'Amérique', 'Afrique']
inner_labels = ['Mobile', 'Ordinateur', 'Tablette']

outer_colors = ['#FF6B6B', '#4ECDC4', '#45B7D1', '#71A0CE']
inner_colors = ['#FFE0B2', '#BBDEFB', '#C8D7E6']

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')

# Anneau externe
ax.pie(outer_sizes, radius=1.3,
labels=outer_labels,
labeldistance=1.1,
colors=outer_colors,
wedgeprops={'width': 0.3, 'edgecolor': 'white', 'linewidth': 2})

# Anneau intérieur
ax.pie(inner_sizes, radius=1.0,
labels=inner_labels,
labeldistance=0.75,
colors=inner_colors,
wedgeprops={'width': 0.3, 'edgecolor': 'white', 'linewidth': 2})

ax.set_title('Diagramme en anneau à niveaux multiples', fontsize=14)
plt.show()

FAQ

Diagramme circulaire vs diagramme à barres : quand utiliser lequel ?

Les diagrammes circulaires conviennent pour représenter les proportions lorsqu'il y a jusqu'à 5-8 catégories, ce qui permet aux lecteurs de saisir intuitivement la part de l'ensemble.

Lorsqu'il y a trop de catégories (plus de 8) ou qu'une comparaison numérique précise est nécessaire, préférez un diagramme à barres.

Explication du format autopct ?

'%1.1f%%'Désigne un nombre à virgule flottante avec une largeur totale minimale de 1 chiffre et 1 décimale, suivi de%%(signe de pourcentage).

Vous pouvez également passer une fonction, telle queautopct=lambda pct: f'{pct:.1f}%'。

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