Bài 17: Pie Chart ( Biểu đồ tròn )

Bài 17: Pie Chart ( Biểu đồ tròn ) - Matplotib Cơ Bản

Đăng bởi: Admin | Lượt xem: 10160 | Chuyên mục: AI

1. Khái niệm chung :

Biểu đồ tròn có thể hiển thị một chuỗi dữ liệu. Biểu đồ tròn hiển thị kích thước của các mục (được gọi là wedge) trong một chuỗi dữ liệu, tỷ lệ với tổng của các mục. Các điểm dữ liệu trong biểu đồ tròn được hiển thị dưới dạng phần trăm của toàn bộ hình tròn.

Matplotlib API có một hàm pie () tạo ra một biểu đồ tròn đại diện cho dữ liệu trong một mảng. Diện tích phần của mỗi hình wedge được cho bởi x / sum (x). Nếu sum (x) <1, thì các giá trị của x cung cấp trực tiếp diện tích phân số và mảng sẽ không được chuẩn hóa. Bánh kết quả sẽ có một hình wedge trống có kích thước 1 - sum (x).

Biểu đồ hình tròn trông đẹp nhất nếu hình và trục là hình vuông hoặc khía cạnh Axes bằng nhau.

Các tham số cần biết :

x	giống mảng. Các kích thước wedge.
labels	danh sách. Một chuỗi các chuỗi cung cấp các label cho mỗi wedge.
Colors	Một chuỗi các vòng màu matplotlib mà qua đó biểu đồ tròn sẽ xoay vòng. Nếu Không, sẽ sử dụng các màu trong chu kỳ hiện đang hoạt động.
Autopct	chuỗi, được sử dụng để gắn label các wedge với giá trị số . Label sẽ được đặt bên trong wedge. Chuỗi định dạng sẽ là fmt% pct.

Đoạn code sau sử dụng hàm pie () để hiển thị biểu đồ tròn của danh sách sinh viên đăng ký các khóa học ngôn ngữ máy tính khác nhau. Tỷ lệ phần trăm tương ứng được hiển thị bên trong nêm tương ứng với sự trợ giúp của tham số autopct được đặt thành% 1.2f%.

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.axis('equal')
langs = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP']
students = [23,17,35,29,12]
ax.pie(students, labels = langs,autopct='%1.2f%%')
plt.show()

2. Ví dụ minh hoạ :

Ví dụ 1 : Demo của biểu đồ tròn trên một trục cực.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

# Compute pie slices
N = 20
theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, N, endpoint=False)
radii = 10 * np.random.rand(N)
width = np.pi / 4 * np.random.rand(N)
colors = plt.cm.viridis(radii / 10.)

ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0, color=colors, alpha=0.5)

plt.show()

Kết quả :

Ví dụ 2 : Bar of pie

Tạo biểu đồ "Bar of pie" trong đó lát đầu tiên của hình tròn được "exploded" thành biểu đồ thanh với sự phân tích sâu hơn về các đặc điểm của lát đó. Ví dụ minh họa bằng cách sử dụng một hình có nhiều bộ trục và sử dụng danh sách các bản vá trục để thêm hai Bản vá kết nối để liên kết các biểu đồ subplot.

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

# make figure and assign axis objects
fig = plt.figure(figsize=(9, 5.0625))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
fig.subplots_adjust(wspace=0)

# pie chart parameters
ratios = [.27, .56, .17]
labels = ['Approve', 'Disapprove', 'Undecided']
explode = [0.1, 0, 0]
# rotate so that first wedge is split by the x-axis
angle = -180 * ratios[0]
ax1.pie(ratios, autopct='%1.1f%%', startangle=angle,
        labels=labels, explode=explode)

# bar chart parameters

xpos = 0
bottom = 0
ratios = [.33, .54, .07, .06]
width = .2
colors = [[.1, .3, .5], [.1, .3, .3], [.1, .3, .7], [.1, .3, .9]]

for j in range(len(ratios)):
    height = ratios[j]
    ax2.bar(xpos, height, width, bottom=bottom, color=colors[j])
    ypos = bottom + ax2.patches[j].get_height() / 2
    bottom += height
    ax2.text(xpos, ypos, "%d%%" % (ax2.patches[j].get_height() * 100),
             ha='center')

ax2.set_title('Age of approvers')
ax2.legend(('50-65', 'Over 65', '35-49', 'Under 35'))
ax2.axis('off')
ax2.set_xlim(- 2.5 * width, 2.5 * width)

# use ConnectionPatch to draw lines between the two plots
# get the wedge data
theta1, theta2 = ax1.patches[0].theta1, ax1.patches[0].theta2
center, r = ax1.patches[0].center, ax1.patches[0].r
bar_height = sum([item.get_height() for item in ax2.patches])

# draw top connecting line
x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta2) + center[0]
y = np.sin(np.pi / 180 * theta2) + center[1]
con = ConnectionPatch(xyA=(- width / 2, bar_height), xyB=(x, y),
                      coordsA="data", coordsB="data", axesA=ax2, axesB=ax1)
con.set_color([0, 0, 0])
con.set_linewidth(4)
ax2.add_artist(con)

# draw bottom connecting line
x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta1) + center[0]
y = np.sin(np.pi / 180 * theta1) + center[1]
con = ConnectionPatch(xyA=(- width / 2, 0), xyB=(x, y), coordsA="data",
                      coordsB="data", axesA=ax2, axesB=ax1)
con.set_color([0, 0, 0])
ax2.add_artist(con)
con.set_linewidth(4)

plt.show()

Ví dụ 3 :

import matplotlib.pyplot as plt

# Pie chart, where the slices will be ordered and plotted counter-clockwise:
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)  # only "explode" the 2nd slice (i.e. 'Hogs')

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
        shadow=True, startangle=90)
ax1.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.

plt.show()

Bài tiếp theo: Scatter Plot ( Biểu đồ phân tán ) >>

Theo dõi VnCoder trên Facebook, để cập nhật những bài viết, tin tức và khoá học mới nhất!