Python에서 선을 연결하여 이중 원형 차트를 그리는 방법

1. 필수 라이브러리 가져오기

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.patches import ConnectionPatch
from matplotlib import cm

matplotlib.patches 모듈의 ConnectionPatch 클래스를 사용하여 두 하위 플롯 간의 연결을 그릴 수 있습니다. 이중 원형 차트와 같은 시각화에서 이 클래스를 사용하면 두 하위 그래프 사이의 연결을 그려 두 그래프 간의 관계를 표현할 수 있습니다. 이 클래스는 연결 스타일 및 위치와 같은 속성을 제어하는 ​​데 사용할 수 있는 많은 매개 변수와 메서드를 제공합니다.

ConnectionPatch는 Matplotlib에 연결을 추가하는 데 사용됩니다. 주요 매개변수는 다음과 같습니다.

• xyA: 연결선의 시작점

• xyB: 연결선의 끝점; coordsA: 시작점 좌표계, 기본값은 데이터

• coordsB: 끝점의 좌표계, 기본값은 데이터

• axesA: 시작점이 위치한 축 객체

• axesB: 끝점이 위치한 축 개체

• color: 연결선의 색상

• linewidth: 연결선의 선 너비;

• 일반적으로 사용되는 ConnectionPatch 방법은 다음과 같습니다.

• set_color: 연결선의 색상을 설정합니다.

set_linewidth: 선 너비를 설정합니다. 연결선

• set_linestyle: 연결선의 선 스타일을 설정합니다. set_color：设置连接线的颜色；

• set_linewidth：设置连接线的线宽；

• set_linestyle：设置连接线的线型。

cm是Matplotlib的颜色映射模块，它提供了一系列的颜色方案，包括了单色调，分段调色和连续渐变调色等多种颜色方案，能够更好的满足数据可视化中的需求。

二、准备数据

# 大饼图数据
labels = ['301', '302', '303', '304', '305', '307', '308', '306']
size = [219324, 94739, 75146, 71831, 54051, 21458, 9990, 50843]
# 大饼图分裂距离
explode = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1)
# 小饼图数据
labels2 = ['402', '407']
size2 = [12255, 207069]
width = 0.2

这段代码用于定义大饼图和小饼图的数据，并设置大饼图的分裂距离和小饼图的宽度。

具体解释如下：

• labels：定义大饼图每个分裂块的标签，即分别表示哪个区域。

• size：定义大饼图每个分裂块的大小，即表示每个区域的数量或占比。

• explode：定义大饼图每个分裂块距离饼心的距离，即分裂块是否需要弹出，这里设置为不弹出。

• labels2：定义小饼图每个分裂块的标签，即分别表示哪个区域。

• size2：定义小饼图每个分裂块的大小，即表示每个区域的数量或占比。

• width：定义小饼图的宽度，这里设置为0.2。

三、绘制双饼图

3.1 创建画布和子图对象

fig = plt.figure(figsize=(9, 5))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)

这部分代码创建了一个大小为 (9, 5) 的画布 fig，并在该画布上添加了两个子图 ax1 和 ax2。

其中，fig.add_subplot(121) 表示将画布分为 1 行 2 列的子图，选择第 1 个子图（即左边的子图）；fig.add_subplot(122)

cm은 Matplotlib의 색상 매핑 모듈로, 단일 톤, 분할 색상, 연속 그라데이션 색상 등을 포함하여 데이터 시각화 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있는 일련의 색상 구성표를 제공합니다.

2. 데이터 준비

ax1.pie(size,
        autopct='%1.1f%%',
        startangle=30,
        labels=labels,
        colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)),
        explode=explode)

• 이 코드는 큰 원형 차트와 작은 원형 차트의 데이터를 정의하고, 큰 원형 차트의 분할 거리와 작은 원형 차트의 너비를 설정하는 데 사용됩니다.
  구체적인 설명은 다음과 같습니다.

• 레이블: 원형 차트의 각 분할 블록에 대한 레이블, 즉 각각이 나타내는 영역을 정의합니다.

• 크기: 원형 차트의 각 분할 블록 크기를 정의합니다. 이는 각 영역의 수 또는 비율을 의미합니다.

• explode: 큰 원형 차트의 각 분할 블록과 원형 중심 사이의 거리, 즉 분할 블록이 팝업되어야 하는지 여부를 정의합니다. 여기서는 팝업되지 않도록 설정됩니다.

• labels2: 작은 원형 차트의 각 분할 블록 레이블, 즉 나타내는 영역을 정의합니다.

• size2: 작은 원형 차트의 각 분할 블록 크기를 정의합니다. 이는 각 영역의 수 또는 비율을 의미합니다.

width: 원형 차트의 너비를 정의합니다. 여기서는 0.2로 설정합니다.

3. 이중 원형 차트 그리기

• 3.1 캔버스 및 하위 그림 개체 만들기

  ax2.pie(size2,
          autopct='%1.1f%%',
          startangle=90,
          labels=labels2,
          colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)),
          radius=0.5,
          shadow=False)

  이 코드 부분은 크기가 (9, 5)인 캔버스 그림을 만들고 두 개의 하위 그림 ax1과 ax2를 추가합니다.
• 그 중 fig.add_subplot(121)은 캔버스를 1행 2열의 하위 플롯으로 나누고 첫 번째 하위 플롯(예: 왼쪽의 하위 플롯)을 선택하는 것을 의미합니다. add_subplot( 122)는 두 번째 하위 사진(즉, 오른쪽 하위 사진)을 선택하는 것을 의미합니다. 하위 그래프의 번호 매기기 규칙은 배열 인덱스와 유사합니다. 행 번호는 위에서 아래로 1부터 증가하고, 열 번호는 왼쪽에서 오른쪽으로 1씩 증가합니다. 예를 들어 (1, 1)은 첫 번째 하위 그래프를 나타냅니다. 행과 첫 번째 열, ( 1, 2)는 첫 번째 행과 두 번째 열의 하위 그래프를 나타냅니다. 여기서 121과 122는 각각 첫 번째 행의 첫 번째 하위 그래프와 두 번째 하위 그래프를 나타냅니다.
  3.2 큰 원형 차트 그리기

theta1, theta2 = ax1.patches[-1].theta1, ax1.patches[-1].theta2
center, r = ax1.patches[-1].center, ax1.patches[-1].r
x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta2) + center[0]
y = np.sin(np.pi / 180 * theta2) + center[1]
con1 = ConnectionPatch(xyA=(0, 0.5),
                       xyB=(x, y),
                       coordsA=ax2.transData,
                       coordsB=ax1.transData,
                       axesA=ax2, axesB=ax1)

• 이 코드는 첫 번째 하위 그래프(ax1)에 원형 차트를 그리는 데 사용됩니다. 특정 매개변수의 의미는 다음과 같습니다.

• size: 각 원형 차트 블록의 크기를 나타내는 원형 차트 데이터입니다.

• autopct: 원형 차트 블록의 데이터 레이블 형식인 "%1.1f%%"는 소수점 이하 한 자리를 유지하고 백분율 기호를 추가한다는 의미입니다.

• startangle: 원형 차트의 시작 각도, 30도가 시작점이며 시계 방향으로 회전합니다.

• 레이블: 크기에 해당하는 원형 차트 블록의 레이블입니다.
  🎜🎜colors: cm.Blues() 함수를 사용하여 색상 목록을 생성하는 원형 차트 블록의 색상입니다. 🎜🎜🎜🎜explode: 원형 차트 블록의 분할 거리로, 원형 차트 중심에서 분리되었는지 여부를 나타냅니다. 예를 들어 (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1)은 마지막 원형 조각이 중심에서 반경 0.1만큼 떨어져 있음을 의미합니다. 🎜🎜🎜🎜원하는 효과를 얻기 위해 필요에 따라 이러한 매개변수와 다른 원형 차트의 매개변수를 조정할 수 있습니다. 🎜🎜3.3 원형 차트 그리기🎜

  x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta1) + center[0]
  y = np.sin(np.pi / 180 * theta1) + center[1]
  con2 = ConnectionPatch(xyA=(-0.1, -0.49),
                         xyB=(x, y),
                         coordsA='data',
                         coordsB='data',
                         axesA=ax2, axesB=ax1)

  🎜두 번째 원형 차트를 그리는 데 사용되는 코드입니다. 구체적인 매개변수 의미는 다음과 같습니다. 🎜🎜🎜🎜size2: 작은 원형 차트의 데이터, 즉 [12255, 207069] 🎜🎜🎜🎜autopct: 형식화된 쐐기형 블록의 데이터 레이블 ‘ %1.1f%%’는 소수점 한 자리 뒤에 퍼센트 기호가 붙는 것을 의미합니다. 🎜🎜🎜🎜startangle: 원형 차트의 시작 각도(도 단위로 표시), 즉 수직에서 시작합니다. 방향 🎜🎜🎜🎜labels2: 작은 원형 차트의 레이블, 즉 [‘402’, ‘407’] 🎜🎜🎜🎜colors: 색상을 지정합니다. 여기서는 cm.Blues 함수를 사용하여 파란색 계열 색상 세트; 🎜🎜🎜🎜radius: 작은 파이 이미지의 반경은 0.5로 설정됩니다. 🎜🎜🎜🎜shadow: 그림자 추가 여부는 False로 설정됩니다. 🎜

在这段代码中，我们创建了一个名为 ax2 的子区域对象，并使用 pie 方法绘制了一个小饼图，将 size2 中的数据作为输入数据。其他参数指定了锲形块的格式、颜色、标签等属性，进一步定制了图形的样式。

3.4 连接线1，连接大饼图的上边缘和小饼图的饼块

theta1, theta2 = ax1.patches[-1].theta1, ax1.patches[-1].theta2
center, r = ax1.patches[-1].center, ax1.patches[-1].r
x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta2) + center[0]
y = np.sin(np.pi / 180 * theta2) + center[1]
con1 = ConnectionPatch(xyA=(0, 0.5),
                       xyB=(x, y),
                       coordsA=ax2.transData,
                       coordsB=ax1.transData,
                       axesA=ax2, axesB=ax1)

这部分代码是用来计算连接两个饼图的连接线的起点和终点位置，并创建一个 ConnectionPatch 对象用于绘制连接线。

• theta1 和 theta2 分别表示饼图上最后一个扇形的起始角度和终止角度。

• center 表示饼图中最后一个扇形的中心点位置。

• r 表示饼图的半径。

• x 和 y 表示连接线的终点坐标，其中 x 通过利用三角函数计算出来。

接下来，ConnectionPatch 的参数解释：

• xyA 表示连接线的起点位置，这里设为 (0, 0.5) 表示在小饼图上以它的左边中间位置为起点。

• xyB 表示连接线的终点位置，这里为 (x, y) 表示在大饼图上以计算得到的 x 和 y 为终点位置。

• coordsA 和 coordsB 表示起点和终点所在的坐标系，这里分别为小饼图和大饼图的坐标系。

• axesA 和 axesB 分别表示起点和终点所在的子图对象，这里分别为小饼图和大饼图的子图对象，即 ax2 和 ax1。

3.5 连接线2，连接大饼图的下边缘和小饼图的饼块

x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta1) + center[0]
y = np.sin(np.pi / 180 * theta1) + center[1]
con2 = ConnectionPatch(xyA=(-0.1, -0.49),
                       xyB=(x, y),
                       coordsA='data',
                       coordsB='data',
                       axesA=ax2, axesB=ax1)

这段代码用于创建连接线的第二个对象con2。具体解释如下：

• x 和 y 分别代表了连接线从小饼图中(-0.1,-0.49)这个点出发，到大饼图中theta1角度对应的点的终点坐标。其中，theta1是通过访问ax1.patches[-1].theta1获得的。

• coordsA 和 coordsB 表示终点和起点坐标的坐标系类型。这里都是 ‘data’ 表示使用数据坐标系，即默认的 x 和 y 坐标值。

• axesA 和 axesB 表示终点和起点所在的子图对象。其中，axesA 为小饼图，axesB 为大饼图。

• 这里使用ConnectionPatch函数创建连接线对象。

3.6 添加连接线

for con in [con1, con2]:
    con.set_color('gray')
    ax2.add_artist(con)
    con.set_linewidth(1)

这段代码用于设置连接线的颜色和粗细，并将连接线添加到小饼图的坐标系上。具体来说，循环遍历连接线对象列表 [con1, con2]，并依次对每个连接线进行以下操作：

• 调用 set_color() 方法设置连接线的颜色为灰色。

• 调用 ax2.add_artist() 方法将连接线添加到小饼图的坐标系上。

• 调用 set_linewidth() 方法设置连接线的宽度为 1。

3.7 调整子图布局

fig.subplots_adjust(wspace=0)
plt.show()

这行代码调整了子图之间的水平间距，将间距设置为0，即将子图紧密排列。wspace参数表示子图之间的宽度间距。具体来说，这行代码将第一个子图和第二个子图之间的间距设置为0，使它们之间没有空隙。

四、源代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.patches import ConnectionPatch
from matplotlib import cm
# 大饼图数据
labels = ['301', '302', '303', '304', '305', '307', '308', '306']
size = [219324, 94739, 75146, 71831, 54051, 21458, 9990, 50843]
# 大饼图分裂距离
explode = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1)
# 小饼图数据
labels2 = ['402', '407']
size2 = [12255, 207069]
width = 0.2
# 创建画布和子图对象
fig = plt.figure(figsize=(9, 5))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
# 绘制大饼图
ax1.pie(size,
        autopct='%1.1f%%',
        startangle=30,
        labels=labels,
        colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)),
        explode=explode)
# 绘制小饼图
ax2.pie(size2,
        autopct='%1.1f%%',
        startangle=90,
        labels=labels2,
        colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)),
        radius=0.5,
        shadow=False)
# 连接线1，连接大饼图的上边缘和小饼图的饼块
theta1, theta2 = ax1.patches[-1].theta1, ax1.patches[-1].theta2
center, r = ax1.patches[-1].center, ax1.patches[-1].r
x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta2) + center[0]
y = np.sin(np.pi / 180 * theta2) + center[1]
con1 = ConnectionPatch(xyA=(0, 0.5),
                       xyB=(x, y),
                       coordsA=ax2.transData,
                       coordsB=ax1.transData,
                       axesA=ax2, axesB=ax1)
# 连接线2，连接大饼图的下边缘和小饼图的饼块
x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta1) + center[0]
y = np.sin(np.pi / 180 * theta1) + center[1]
con2 = ConnectionPatch(xyA=(-0.1, -0.49),
                       xyB=(x, y),
                       coordsA='data',
                       coordsB='data',
                       axesA=ax2, axesB=ax1)
# 添加连接线
for con in [con1, con2]:
    con.set_color('gray')
    ax2.add_artist(con)
    con.set_linewidth(1)
# 调整子图布局
fig.subplots_adjust(wspace=0)
# 显示图像
plt.show()

可视化结果为：

위 내용은 Python에서 선을 연결하여 이중 원형 차트를 그리는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!