基于python數據可視化的繪圖系統matplotlib功能非常強大，按照國際慣例，寫在最開始的是對要介紹對象的定義。喏，這是從維基百科搬運過來的對餅圖的解釋，請安心受下：

餅圖，或稱餅狀圖，是一個劃分為幾個扇形的圓形統計圖表，用于描述量、頻率或百分比之間的相對關系。在餅圖中，每個扇區的弧長（以及圓心角和面積）大小為其所表示的數量的比例。這些扇區合在一起剛好是一個完全的圓形。顧名思義，這些扇區拼成了一個切開的餅形圖案。

當然，文字的解釋永遠沒有一個圖來的直觀：

這也是從維基百科上偷運過來的英語為母語的人口分布餅圖。不客氣的講，這個圖畫的相當簡陋，只能看出來一個大概的比例，像最后三個基本看不出來差別多有多少，所以我們在繪圖的時候盡量加上數量標簽，這樣一眼就能看得出來差距在哪里了。

畫一個餅圖

畫圖第一步是什么？當然是要數據啊，所有的圖都是對數據的一種展現形式而已！ok，先來看下我們的數據長什么樣子：

這是幾個學校語數外平均成績數據的前五行，整個數據源包含21條記錄，也就是有21個學校的平均成績信息，我們計劃查看其中一個學?；蛘邘讉€學校的成績餅圖。

先畫一個最簡單的餅圖看看效果：

plt.figure(figsize=(8,8),dpi=80) #新建畫布，由于餅圖是原型的，所以新建畫布為正方形 plt.pie(data2.iloc[0,1:] #選取數據源為第一小學的成績
        ,labels=['語文','數學','英語']) #設置每一角餅的標簽 plt.title('第1小學各學科成績占比',fontsize=12); #設置餅圖的標題和標題字號

效果圖如下：

是不是和維基百科搬運過來的餅圖很相像？還比那個多了個標題，嘿嘿…但是前邊說好的要顯示比例標簽呢？別急，其實可以設置的內容還有不少，不止是可以設置比例標簽呢！

完善餅圖

plt.figure(figsize=(8,8),dpi=80) #新建畫布 plt.pie(data2.iloc[0,1:]  #選取數據源
        ,labels=['語文','數學','英語'] #增加標簽
        ,autopct='%.2f%%' #設置百分比精度
        ,shadow=True  #顯示陰影，能夠增加立體感
        ,explode=[0.03,0.03,0.03]  #設置餅圖各個扇區之間的間隙
        ,colors=['r','g','b']) #設置餅圖各個扇區的顏色 plt.title('第1小學各學科成績占比',fontsize=12);

每行代碼的含義都以備注的方式解釋明白了，以上只是常用的參數，當然還有一些不常用的參數并沒有全都一一試驗，給有好奇心的小可愛可以自行探索哈。

接下來查看效果的時間到了：

原諒我比較懶，沒有探索更好看的配色，直接粗暴的用了RGB（逃走）。

一次繪制多個餅圖

一次繪制多個餅圖其實對餅圖沒什么要求，只是需要添加幾個子圖而已！所謂子圖是相對于我們建立的整個畫布而言的，整個畫布相當與一張白紙，而子圖就相當于是給整張白紙進行了分區，每個分區里邊放上一個完整的圖形：

pic2 = plt.figure(figsize=(8,8),dpi=80) #新建畫布，由于需要在畫布上增加子圖，所以講新建的畫布賦值一個變量名

fig1 = pic2.add_subplot(2,2,1) #第一個子圖（行數，列數，本子圖位置）
plt.pie(data2.iloc[0,1:] #選取數據源 第1小學各學科成績
        ,labels=['語文','數學','英語']
        ,autopct='%.2f%%' #設置百分比精度
        ,shadow=True #顯示陰影，增加立體感
        ,explode=[0.02,0.02,0.02])  #設置餅圖各個扇區之間的間隙
 #         ,colors=['r','g','b']) #設置餅圖各個扇區的顏色
plt.title('第1小學各學科成績占比',fontsize=12)#設置子圖的名稱

fig2 = pic2.add_subplot(2,2,2) #第二個字圖
plt.pie(data2.iloc[1,1:] #選取數據源,第2小學各學科成績
        ,labels=['語文','數學','英語']
        ,autopct='%.2f%%' #設置百分比精度
        ,shadow=True #顯示陰影，增加立體感
        ,explode=[0.02,0.02,0.02])  #設置餅圖各個扇區之間的間隙
 #         ,colors=['r','g','b']) #設置餅圖各個扇區的顏色
plt.title('第2小學各學科成績占比',fontsize=12)

fig3 = pic2.add_subplot(2,2,3) #第二個字圖
plt.pie(data2.iloc[2,1:] #選取數據源,第3小學各學科成績
        ,labels=['語文','數學','英語']
        ,autopct='%.2f%%' #設置百分比精度
        ,shadow=True #顯示陰影，增加立體感
        ,explode=[0.02,0.02,0.02])  #設置餅圖各個扇區之間的間隙
 #         ,colors=['r','g','b']) #設置餅圖各個扇區的顏色
plt.title('第3小學各學科成績占比',fontsize=12)

fig4 = pic2.add_subplot(2,2,4) #第二個字圖
plt.pie(data2.iloc[3,1:] #選取數據源,第4小學各學科成績
        ,labels=['語文','數學','英語']
        ,autopct='%.2f%%' #設置百分比精度
        ,shadow=True #顯示陰影，增加立體感
        ,explode=[0.02,0.02,0.02])  #設置餅圖各個扇區之間的間隙
 #         ,colors=['r','g','b']) #設置餅圖各個扇區的顏色
plt.title('第4小學各學科成績占比',fontsize=12);

添加子圖需要注意的是在新建畫布的時候，需要給畫布賦值一個變量名，方便添加子圖。另外添加幾個子圖一般是通過子圖的行數和列數來確定的，例如上邊代碼中是2行2列，即一共是4個子圖。

效果圖如下：

代碼中對顏色設定的部分被注釋掉了，所以這里的顏色是默認的顏色，美商高的小可愛們可以自行探索顏色的搭配。

matplotlib之餅圖，你學會了嗎？