Graphique à tarte matplotlib

Même si Python a plusieurs packages de visualisation de données, Matplotlib est peut-être le plus préféré. La proéminence de Matplotlib provient de sa fiabilité et de sa fonctionnalité, car elle peut afficher des graphiques simples et compliqués avec un codage minimal. Les graphiques pourraient également être modifiés dans diverses méthodes.

Un graphique à tarte est une disposition quantitative sphérique qui ne pourrait montrer qu'un seul ensemble de données à la fois. L'ensemble de la proportion de l'ensemble de données défini est représenté par la zone du graphique. La proportion d'ensembles de données est indiquée par la zone des segments de tarte. Les coins à tarte seraient les parties de la tarte. La taille de l'arc du coin nécessite la mesure du coin.

Les dimensions d'un coin indiquent la proportion dans cette section des données qui seraient liées à l'ensemble. Parce qu'ils montrent un bref aperçu, les graphiques circulaires sont souvent utilisés dans des réunions professionnelles telles que les revenus, le marketing, les résultats de l'enquête et les finances. Nous expliquerons différentes techniques utilisées pour afficher un graphique à tarte dans Matplotlib dans ce tutoriel.

Générer un graphique à tarte dans Matplotlib

Dans Matplotlib, nous pourrions utiliser la méthode PIE () de la classe Pypllot ou des axes pour dessiner un graphique à tarte. Le paramètre principal requis est l'ensemble de données à afficher, qui pourrait être un élément d'une données:

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Numpy comme NP
y = np.Array ([45, 30, 50, 40])
PLT.tarte (y)
PLT.montrer()

Ce code crée un graphique à tarte clair et simple où chaque autre numéro est alloué à une partie relativement grande de la tarte.

Insérer des étiquettes sur le graphique à tarte

Insérons quelques balises pour rendre pratique de comprendre ce que c'est:

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Labels = [«tomate», «pomme de terre», «chou», «carotte», «oignon»]
Fig, am = plt.sous-intrigues ()
suis.tarte (m, étiquettes = étiquettes)
suis.set_title («graphique à tarte»)
PLT.montrer()

Ici, le graphique à tarte comprendrait désormais plusieurs nouvelles informations qui faciliteront l'analyse.

Personnalisation du graphique à tarte Matplotlib

Lors de la création d'analyses graphiques pour les présentations, les rapports ou simplement pour commencer à partager avec les collègues, les utilisateurs pourraient avoir à les personnaliser et à les modifier un peu plus. Par exemple, tout en utilisant diverses nuances qui correspondent aux segments, afficher des proportions sur les coins plutôt que de dépendre du traitement visuel ou d'éclater des segments pour les illustrer.

Un graphique à secteurs pourrait être ajusté de différentes manières. Le paramètre Startangle tourne autour du graphique de manière dans le sens horaire juste sur l'axe X d'un graphique à tarte à travers le nombre fourni de points. Si le paramètre de l'ombre est réglé sur True, l'ombre se produirait alors juste sous le bord de la tarte.

Les plaques de la tarte peuvent être modifiées en utilisant Wedgeprop, un réseau de python avec des points de valeur de nom spécifiant des attributs de coin tels que la largeur du faisceau, la couleur du bord, etc. Un cadre axes est créé tout autour du graphique à tarte lorsque le cadre = true est appliqué. Les proportions sont représentées sur les bords en utilisant Autopct. Voyons comment Matplotlib nous permet de modifier le graphique à barres:

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Labels = [«tomate», «pomme de terre», «chou», «carotte», «oignon»]
Colors = ['Tab: Gray', 'Tab: Orange', 'Tab: Red', 'Tab: Cyan', 'Tab: Blue']
Fig, am = plt.sous-intrigues ()
suis.tarte (m, étiquettes = étiquettes, couleurs = couleurs)
suis.set_title («graphique à tarte»)
PLT.montrer()

Nous devrons passer un spectre de teintes au paramètre des couleurs lors de l'affichage d'un graphique dans Matplotlib pour modifier les nuances. Dans ce cas, nous avons développé un lien clair entre les commentaires et les actions qui leur sont attribuées. Dans les couleurs de la palette, la tomate sera bleue, la pomme de terre sera orange, le chou sera rouge, la carotte sera cyan et l'oignon sera bleu.

Dans cet exemple, nous ajustons la palette de couleurs du graphique.

Afficher les proportions sur des tranches de graphique à tarte

Jetez un œil au graphique de tarte que nous avons encore créé, il est évident que les réponses incertaines et probablement dépassent plusieurs autres attributs. Cependant, il est beaucoup plus simple pour chacun de nous d'avoir graphiquement et statistiquement un graphique.

Le paramètre AutoPct est utilisé pour ajouter des proportions numériques à chaque segment. Il prend en charge la syntaxe de format de chaîne Python habituel et ajuste dynamiquement les probabilités pour chaque tranche:

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Labels = [«tomate», «pomme de terre», «chou», «carotte», «oignon»]
Colors = ['Tab: Gray', 'Tab: Orange', 'Tab: Red', 'Tab: Cyan', 'Tab: Blue']
Fig, am = plt.sous-intrigues ()
suis.tarte (m, étiquettes = étiquettes, couleurs = couleurs, autopct = '%.0f %% ')
suis.set_title («graphique à tarte»)
PLT.montrer()

Nous avons décidé d'organiser les proportions avec 0 décimal (juste des valeurs entières) puis ajouter un symbole pour cent pour le moment en créant AutoPct à%.0f %%. Si le pourcentage de signes précédent… pour cent était supprimé, les caractères auraient été représentés comme des valeurs réelles plutôt que des fractions.

Exploser ou mettre en évidence les tranches

Il est souvent important d'attirer l'attention sur des entrées spécifiques. Dans notre analyse des données, une très petite fraction de personnes a accepté d'aimer une tomate en fruits. Nous pourrions briser le bord si nous voulons mentionner que plusieurs personnes n'aiment tout simplement pas les tomates.

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Labels = [«tomate», «pomme de terre», «chou», «carotte», «oignon»]
Colors = ['Tab: Gray', 'Tab: Orange', 'Tab: Red', 'Tab: Cyan', 'Tab: Blue']
exploser = [0.4, 0, 0, 0, 0.1]
Fig, am = plt.sous-intrigues ()
suis.tarte (m, étiquettes = étiquettes, couleurs = couleurs, autopct = '%.0f %% ', explosage = explosage)
suis.set_title («graphique à tarte»)
PLT.montrer()

La méthode d'explosage prend un tableau de nombres allant de 0 à 1, les entrées indiquant la distance que le bord pourrait être du centre. Tous les bords contiennent une plage explosive de zéro par défaut, ce qui signifie qu'ils sont toujours attachés au point central.

Essayer de définir ce nombre sur 1 le compensera considérablement à partir du graphique, donc nous explosons généralement les bords de 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, et quelques autres nombres identiques. Nous pouvons exploser beaucoup plus comme nous pouvons l'obtenir, y compris une avec une valeur distincte pour souligner différents niveaux. Lorsque nous exécuterons ce programme, nous obtiendrons les résultats suivants:

Tourne le graphique à tarte

En ajustant l'angle initial, nous pouvions maintenant faire tourner le graphique. Depuis lors, il a rempli des tranches dans le sens antihoraire, à partir de 0 °. Nous allons créer un cercle complet en spécifiant le paramètre startangle à un entier dans 0… 360:

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
M = [10, 30, 40, 50, 60]
Labels = [«tomate», «pomme de terre», «chou», «carotte», «oignon»]
Colors = ['Tab: Gray', 'Tab: Orange', 'Tab: Red', 'Tab: Cyan', 'Tab: Blue']
exploser = [0, 0.3, 0, 0, 0]
Fig, am = plt.sous-intrigues ()
suis.tarte (m, étiquettes = étiquettes, couleurs = couleurs, autopct = '%.0f %% ',
exploser = exploser,
shadow = vrai,
startangle = 90)
suis.set_title («graphique à tarte»)
PLT.montrer()

Ce code produit un graphique à secteurs qui a été tourné de 90 degrés, donc en tournant à son autre bord.

Conclusion

Nous avons couvert comment afficher un graphique à tarte simple dans Matplotlib en utilisant Python dans ce tutoriel. Nous avons également parlé sur les bases des graphiques de tarte avant de plonger dans quelle façon de modifier les graphiques à des fins fonctionnelles et esthétiques. Les graphiques à tarte montrent des données divisées en classes ou annotations. Il s'agit d'une méthode facile et efficace pour représenter des données numériques, y compris certaines proportions.