基本绘图：饼图

饼图用于展示各类别占总体的比例，每个扇区的大小代表该类别的占比。 Matplotlib 的 plt.pie() 函数提供了丰富的定制选项，可以轻松创建从基础到高级的饼图。

🥧 1. 基础饼图

最简单的饼图只需要传入一组数值，默认会按照数值大小分配扇区：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据：各产品的销售额占比
sizes = [35, 25, 20, 15, 5]
labels = ['产品A', '产品B', '产品C', '产品D', '其他']

plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.title('基础饼图 - 销售额占比')
plt.show()

✔️ labels 指定扇区标签，默认从(0°)开始逆时针排列。

💯 2. 显示百分比

使用 autopct 参数在扇区内显示百分比：

sizes = [35, 25, 20, 15, 5]
labels = ['产品A', '产品B', '产品C', '产品D', '其他']

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')  # 显示一位小数的百分比
plt.title('显示百分比的饼图')
plt.show()

✔️ autopct 可以是格式字符串或函数。

🎨 3. 饼图样式定制

pie() 支持丰富的样式参数：

参数	说明	示例
`colors`	扇区颜色序列	`colors=['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99','#c2c2f0']`
`startangle`	第一个扇区的起始角度（度数）	`startangle=90` (从顶部开始)
`shadow`	是否显示阴影	`shadow=True`
`explode`	突出显示某些扇区，传入与数据长度相同的序列，数值表示突出距离	`explode=[0.1, 0, 0, 0, 0]` (突出第一个扇区)
`labeldistance`	标签距离圆心的比例	`labeldistance=1.1`
`pctdistance`	百分比文字距离圆心的比例	`pctdistance=0.6`

示例：综合样式

sizes = [35, 25, 20, 15, 5]
labels = ['产品A', '产品B', '产品C', '产品D', '其他']
colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99', '#c2c2f0']
explode = [0.1, 0, 0, 0, 0]  # 突出产品A

plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, explode=explode,
        autopct='%1.1f%%', startangle=90, shadow=True)
plt.title('定制样式的饼图')
plt.show()

✨ 4. 突出显示扇区

使用 explode 参数可以将某些扇区拉出，强调重点：

sizes = [35, 25, 20, 15, 5]
labels = ['产品A', '产品B', '产品C', '产品D', '其他']
explode = [0.1, 0.05, 0, 0, 0]  # 产品A突出0.1，产品B突出0.05

plt.pie(sizes, labels=labels, explode=explode, autopct='%1.1f%%', shadow=True)
plt.title('突出显示扇区')
plt.show()

✔️ explode 值越大，扇区离圆心越远。

🍩 5. 环形图

通过在饼图中心添加一个白色圆盘可以制作环形图，更简洁美观：

sizes = [35, 25, 20, 15, 5]
labels = ['产品A', '产品B', '产品C', '产品D', '其他']
colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99', '#c2c2f0']

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)

# 添加中心圆
centre_circle = plt.Circle((0,0), 0.70, fc='white')
fig = plt.gcf()
fig.gca().add_artist(centre_circle)

plt.title('环形图')
plt.show()

✔️ 使用 plt.Circle 在中心添加白色圆形。

🥧🥧 6. 嵌套饼图

通过叠加两个不同半径的饼图，展示层级数据：

# 数据：大类与小类
group_sizes = [60, 40]  # 大类占比
group_labels = ['类别A', '类别B']
sub_sizes = [30, 20, 10, 25, 15]  # 小类占比（需对应大类细分）
sub_labels = ['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2']

fig, ax = plt.subplots()

# 内层饼图（大类）
ax.pie(group_sizes, labels=group_labels, radius=1, autopct='%1.0f%%',
       pctdistance=0.8, labeldistance=1.1, colors=['#ff9999', '#66b3ff'])

# 外层饼图（小类）
ax.pie(sub_sizes, labels=sub_labels, radius=0.7, autopct='%1.0f%%',
       pctdistance=0.6, labeldistance=1.2, colors=['#ffcccc', '#ffb3b3', '#ff9999', '#b3d9ff', '#99c2ff'])

ax.set_title('嵌套饼图 - 多级占比')
plt.show()

✔️ radius 参数控制饼图半径，小半径覆盖在大半径之上。

🔲 7. 在子图中绘制饼图

使用 subplots 创建多个饼图进行比较：

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))

# 第一季度销售占比
sizes1 = [40, 30, 20, 10]
labels1 = ['产品A', '产品B', '产品C', '产品D']
axes[0].pie(sizes1, labels=labels1, autopct='%1.1f%%')
axes[0].set_title('第一季度')

# 第二季度销售占比
sizes2 = [30, 25, 25, 20]
labels2 = ['产品A', '产品B', '产品C', '产品D']
axes[1].pie(sizes2, labels=labels2, autopct='%1.1f%%')
axes[1].set_title('第二季度')

plt.tight_layout()
plt.show()

📦 8. 获取饼图对象

pie() 返回三个对象：wedges (扇区对象), texts (标签文本), autotexts (百分比文本)，可用于进一步定制：

sizes = [35, 25, 20, 15, 5]
labels = ['产品A', '产品B', '产品C', '产品D', '其他']

wedges, texts, autotexts = plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

# 设置百分比文字颜色为白色
for autotext in autotexts:
    autotext.set_color('white')

plt.title('定制百分比文字颜色')
plt.show()

⚪ 9. 使饼图为正圆

默认情况下，饼图可能显示为椭圆。添加 plt.axis('equal') 或 ax.axis('equal') 可使饼图为正圆：

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')   # 确保饼图为圆形
plt.title('正圆饼图')
plt.show()

📌 10. 综合案例

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
sizes = [38, 27, 18, 12, 5]
labels = ['市场营销', '产品研发', '行政管理', '客户支持', '其他']
colors = ['#2ecc71', '#3498db', '#9b59b6', '#f1c40f', '#e74c3c']
explode = (0.05, 0, 0, 0, 0)  # 突出市场营销

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
wedges, texts, autotexts = ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors,
                                   explode=explode, autopct='%1.1f%%',
                                   startangle=90, shadow=True,
                                   textprops={'fontsize': 12})

# 设置百分比文字颜色和样式
for autotext in autotexts:
    autotext.set_color('white')
    autotext.set_fontweight('bold')

ax.axis('equal')  # 正圆
ax.set_title('2023年度公司支出构成', fontsize=16, pad=20)

plt.tight_layout()
plt.show()

💾 11. 保存图表

使用 savefig() 保存：

plt.savefig('pie_chart.png', dpi=300, bbox_inches='tight')   # PNG
plt.savefig('pie_chart.pdf', bbox_inches='tight')            # 矢量PDF

饼图是展示占比数据的直观选择，掌握突出显示、环形图、嵌套饼图等技巧，能让你的数据故事更加生动。下一章我们将学习箱线图，用于展示数据的分布和异常值。

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