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如何在Python的Matplotlib中绘制嵌套饼图?

在Python的Matplotlib中绘制嵌套饼图可以使用plt.pie()函数。嵌套饼图可以展示数据的层次结构,适用于显示多个类别的占比关系。

下面是一个实现嵌套饼图的示例代码:

代码语言:txt
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import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
sizes_outer = [30, 20, 50]  # 外层饼图数据
sizes_inner = [15, 10, 5]   # 内层饼图数据

# 颜色
colors_outer = ['red', 'green', 'blue']  # 外层饼图颜色
colors_inner = ['yellow', 'orange', 'purple']  # 内层饼图颜色

# 绘制嵌套饼图
fig, ax = plt.subplots()

# 外层饼图
ax.pie(sizes_outer, colors=colors_outer, radius=1, wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='w'))

# 内层饼图
ax.pie(sizes_inner, colors=colors_inner, radius=0.7, wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='w'))

# 设置图形属性
ax.set(aspect="equal")

# 添加图例
ax.legend(["A", "B", "C"], loc="upper right")

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中,我们首先定义了外层饼图和内层饼图的数据和颜色。然后,使用ax.pie()函数分别绘制外层饼图和内层饼图,通过设置radius参数控制饼图的大小,通过wedgeprops参数设置饼图的边框样式。最后,添加图例并显示图形。

嵌套饼图适用于展示多个类别的占比关系,并且每个类别中还包含细分的子类别。例如,在金融行业中,可以用嵌套饼图展示各个投资组合的资产配置情况,外层饼图表示整个投资组合的资产分布,内层饼图表示每个资产类别的子类别分布。

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请注意,以上链接仅供参考,具体产品选择应根据实际需求进行评估。

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