Schreiben wir ein "Kreisdiagramm" von Menschen, die von allen in Python gehasst werden. Schreiben Sie außerdem ein "Doppelkreisdiagramm" (double pie_chart) mit Geschlecht im inneren Kreisdiagramm und Generierung im äußeren Kreisdiagramm. So ↓ Wie üblich sind die Argumente von matplotlib verwirrend, daher werde ich sie als Notiz hinterlassen.

pie_chart_#1.png

Daten zum Erstellen eines Kreisdiagramms

Angenommen, Sie haben diese Art von JSON-Daten

`Eingabedaten`


data={
      "cluster": 1, 
      "member_cnt": 21343, 
      "generation": {"11-15": 284, "81-85": 216, "0-5": 10, 
                     "76-80": 486, "16-20": 840, "56-60": 1938, 
                     "unknown": 558, "61-65": 1561, "86-90": 51, 
                     "51-55": 2504, "46-50": 2639, "6-10": 18, 
                     "31-35": 1501, "41-45": 2410, "36-40": 1954, 
                     "66-70": 1486, "91 over": 23, "26-30": 989, 
                     "21-25": 976, "71-75": 899},
      "gender": {"M": 11652, "F": 9691}
     }

--cluster: Clusternummer (in diesem Fall 1) --member_cnt: Anzahl der Personen im gesamten Cluster --generation: Die Altersgruppe und die Anzahl der dazugehörigen Personen werden im Wörterbuchtyp gespeichert (addiert zur Anzahl der Mitglieder). --gender: Geschlecht und jede Anzahl von Personen werden im Wörterbuchtyp gespeichert (addiert zur Anzahl der Mitglieder)

Handlung

Als Zeichnungsfluss

Erstellen Sie ein äußeres Kreisdiagramm (Generierung)
Erstellen Sie ein inneres Kreisdiagramm (Generierung)
Erstellen Sie einen weißen Kreis auf der innersten Seite Es ist wie es ist.

`Laden und Initialisieren des Moduls`


# -*- coding: utf-8 -*-
#Für Jupyter Notebook
from IPython.display import display, HTML
%matplotlib inline 

# pie_Für Diagramm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#Geben Sie die Farben an, die später verwendet werden sollen (geben Sie die gewünschte Farbe an).
c_cycle=("#3498db","#51a62d","#1abc9c","#9b59b6","#f1c40f",
         "#7f8c8d","#34495e","#446cb3","#d24d57","#27ae60",
         "#663399","#f7ca18","#bdc3c7","#2c3e50","#d35400",
         "#9b59b6","#ecf0f1","#ecef57","#9a9a00","#8a6b0e")

`Skriptkörper`


cluster_num = data['cluster']
member_cnt = data['member_cnt']

'''''''''''''''''''''''''''''''''
Erstellen Sie ein Diagramm für den äußeren Kreis zur Generierung
'''''''''''''''''''''''''''''''''

generation_labels = list()
generation_values = list()

for gen_cat,cnt in sorted(data['generation'].items(),reverse=True,key=lambda x:x[1]): #Anzahl der Mitglieder(cnt)Geben Sie die absteigende Reihenfolge von ein(gen_cat)Sortieren
    generation_labels.append(gen_cat)
    generation_values.append(cnt)

plt.figure(figsize=(10,8)) #Bereiten Sie ein Fenster geeigneter Größe vor
x = np.array(generation_values) #Setzen Sie den Wert zum Zeichnen eines Kreisdiagramms auf np.Dem Array-Typ zuweisen

plt.pie(x,
       labels=generation_labels, #Geben Sie die Beschriftung des Kreisdiagramms an
       colors=c_cycle, #Geben Sie die Farbe des Kreisdiagramms an (die zuvor oben festgelegte).
       wedgeprops={'linewidth': 2,'edgecolor':"white"}, #Fügen Sie dem Kreisdiagramm einen weißen Rand mit einer Dicke von 2 hinzu
       textprops={'color': "white", 'weight': "bold"}, #Textfarbe und -stärke
       pctdistance=0.85, #85 zwischen dem Zentrum und dem Umfang basierend auf dem Wert des Zusammensetzungsverhältnisses%Ausgabe an die Position von (Feineinstellung der Position der Textanzeige)
       startangle=90, #Drehen Sie die Richtung des Kreises um 90 Grad
       counterclock=False, #Mit false gegen den Uhrzeigersinn ausgeben
       autopct=lambda p: '{:.1f}%'.format(p) if p >= 2.5 else '' #2.5%Die folgenden Komponenten verbergen numerische Werte (später beschrieben)
      )

plt.axis('equal') #Erforderlich, um ein kreisförmiges Diagramm ohne Verzerrung auszugeben. Wenn dies nicht angegeben ist, ist es oval


'''''''''''''''''''''''''''''
Erstellen Sie ein inneres Kreisdiagramm für das Geschlecht
'''''''''''''''''''''''''''''

gender_labels = list()
gender_values = list()

for gender,cnt in data['gender'].items():
    gender_labels.append(gender)
    gender_values.append(cnt)
y = np.array(gender_values)

plt.pie(y,
        labels=gender_labels,
        colors=("#00a2ad","#ffcccc"), # Male,Farbzuordnung für weiblich
        wedgeprops={'linewidth': 2,'edgecolor':"white"}, #Fügen Sie einen weißen Rand mit einer Dicke von 2 hinzu
        textprops={'color': "#2c3e50", 'weight': "bold"}, #Textfarbe und -stärke
        radius=0.7, #70%Zeichnen Sie einen Kreis von der Größe von. Da das Geschlecht ein innerer Kreisgraph ist, wird es etwas kleiner ausgegeben.
        labeldistance=0.8, #Die Anzeigeposition des Etiketts beträgt 80 vom Umfang%Anzeige an der Position von
        autopct="%1.1f%%", #Geben Sie das Kompositionsverhältnis mit einer Ziffer nach dem Dezimalpunkt aus
        pctdistance=0.6, #60 zwischen dem Zentrum und dem Umfang des Zusammensetzungsverhältnisses%Ausgabe an die Position von
        startangle=90, #Drehen Sie die Richtung des Kreises um 90 Grad
        counterclock=False #Mit false gegen den Uhrzeigersinn ausgeben
       )
plt.axis('equal') #Korrigieren Sie das Seitenverhältnis. Erforderlich, um ein kreisförmiges Diagramm ohne Verzerrung auszugeben


'''''''''''''''''''''''''''''
Zeichnen Sie ein weißes Kreisdiagramm auf der innersten Seite (lassen Sie es wie ein Donutkreisdiagramm aussehen).
'''''''''''''''''''''''''''''

center_circle = plt.Circle((0,0),0.4,color='white', fc='white',linewidth=1.25) #Center(0,0)Bis 40%Zeichnen Sie einen Kreis mit der Größe von
fig = plt.gcf()
fig.gca().add_artist(center_circle)

# generation+Anzeige der Legende des Geschlechts
lgnd=plt.legend(bbox_to_anchor=(1.0, 0.25, 1.55, 0.5), loc="center left", borderaxespad=0.)

#Anzeige des Titels der Figur
plt.suptitle('cluster#%s (UU=%s)' % (cluster_num,member_cnt),fontsize=25)


#Speichern eines Kreisdiagramms
# bbox~~Wenn es keinen solchen Parameter gibt, ragt die Legende aus dem gespeicherten Bild heraus.
#plt.savefig('./hoge/pie_chart_#{}.png'.format(cluster_num),bbox_exstra_artists=(lgnd),bbox_inches='tight') 
plt.show()

Erläuterung

** Mach die Farbe modisch **

Hier wurde als Referenz verwendet.
Die Standardfarbe von plt.pie scheint unangenehm zu sein, also hier, hier und [hier]( Ich fand eine schöne Farbe unter Bezugnahme auf http://colorpalettes.net/) und stellte sie als "c_cycle" ein

** Kurz gesagt, fügen Sie den Wert, den Sie erstellen möchten, in ein Kreisdiagramm in np.array und die Beschriftung in den Listentyp ein **

Zum Beispiel im Fall eines Kreisdiagramms "Generation"
Für Labels speichern Sie es in einem Listentyp mit generation_labels.append (gen_cat) --Für Werte entspricht es der Stelle, an der es einmal im Listentyp mit "generation_values.append (cnt)" gespeichert und dann mit "x = np.array (generation_values)" in den Array-Typ konvertiert wurde
Werfen Sie diese Daten in plt.pie.

** Es scheint, dass die Kuchenfunktion von matplotlib.pyplot Daten automatisch in Prozentwerte konvertiert **

Wie Sie anhand des Codes sehen können, wird der als "Daten" gelesene reale Wert als Array-Typ gespeichert (ohne die Berechnung des Verhältnisses durchzuführen) und als Argument von plt.pie übergeben. Er wird als Verhältniswert beschrieben. Es scheint, dass ――Was ist dann, wenn Sie ein Kreisdiagramm mit dem Eingabewert wie er ist zeichnen möchten, ohne es zu einem Verhältnis zu machen? → Es tut mir leid, ich habe es nicht untersucht. .. ..

** Verstecke Elemente mit einem kleinen Anteil, um das Aussehen zu verbessern **

Die Komponenten unter "\ # 2,5%" entsprechen der Verarbeitung des Teils, in dem der numerische Wert verborgen ist. ――Der Text des Werts überlappt das Element mit einem kleinen Verhältnis und es sieht schlecht aus. ――Ich habe versucht, den Text so anzuzeigen, dass er sich nicht überlappt, aber ich konnte keine gute Methode finden. Deshalb verstecke ich das Element mit einem kleineren Verhältnis (hier ist es angemessen auf 2,5% oder weniger eingestellt).

Für andere plt.pie-Parameter können Sie dies verstehen, indem Sie den Kommentar im Code auslesen oder den relevanten Teil tatsächlich auskommentieren und sehen, wie sich die Beschreibung ändert.

Ein bisschen schlau

Wenn ich ein Kreisdiagramm der "Generation" schreibe und "Weiß" von "Textprops = {'Farbe':" Weiß "," Gewicht ":" Fett "}" in "Schwarz" geändert wird, sieht es tatsächlich so aus. Masu ↓

pie_chart2_#1.png

Ich möchte diese überlappende Beschriftung gut anzeigen oder löschen, aber da es sich nur um Zeichenkettendaten handelt, kann sie unter Bedingungen wie "2,5% oder weniger ausblenden" oben ("nicht ausgeblendet werden). Ich konnte keinen guten Weg finden. Wenn jemand einen guten Weg dazu kennt, lass es mich wissen ... Daher wird dieser Teil vorerst in weiße Buchstaben umgewandelt und im Hintergrund geschmolzen, um zu betrügen.

Referenz

[Kreisdiagramm mit matplotlib (Python)](https://mkacky.wordpress.com/2014/09/28/matplotlib-python-%E3%81%A7%E5%86%86%E3%82%B0% E3% 83% A9% E3% 83% 95 /)
[Zeichnen Sie ein Kreisdiagramm mit matplotlib](http://pythondatascience.plavox.info/matplotlib/%E5%86%86%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95 /)
Zeichnen Sie mit matplotlib ein Kreisdiagramm
Kreisdiagramm in Python
Python Matplotlib figure title overlaps axes label when using twiny
matplotlib savefig() size control

Schreiben Sie ein Kreisdiagramm in Python