【Plotly-驯化】一文教您画出Plotly中动态可视化饼图：pie技巧
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🌵文章目录🌵
- 🎯 1. 基本介绍
- 🔍 2. 原理介绍
- 🔍 3. 画图实践
- 3.1 数据准备
- 3.2 画图实践
- 🔍 4. 注意事项
- 🔍 5. 总结
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🎯 1. 基本介绍
饼图是一种用于展示数据占比的图表，通过将圆分成多个扇形，每个扇形的角度和面积表示数据的比例。Plotly是一个流行的图表库，它能够创建交互式的饼图，允许用户探索数据的分布。
🔍 2. 原理介绍
饼图的每个扇形由中心角决定，中心角的大小与数据值成比例。如果θ表示中心角，v表示数据值，n表示数据总数，那么：
σ
=
v
n
∗
360
\sigma=\frac{v}{n}*360
σ=nv∗360
🔍 3. 画图实践
3.1 数据准备
我们准备的数据格式如下所示：
# plotly standard imports
import plotly.graph_objs as go
import chart_studio.plotly as py
# Cufflinks wrapper on plotly
import cufflinks
# Data science imports
import pandas as pd
import numpy as np
# Options for pandas
pd.options.display.max_columns = 30
# Display all cell outputs
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
from plotly.offline import iplot
import time
cufflinks.go_offline()
# Set global theme
cufflinks.set_config_file(world_readable=True, theme="pearl")
claps days_since_publication fans link num_responses publication published_date read_ratio read_time reads started_date tags text title title_word_count type views word_count claps_per_word editing_days <tag>Education <tag>Data Science <tag>Towards Data Science <tag>Machine Learning <tag>Python
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3.2 画图实践
我们根据上述的数据画出不同种类的统计柱状图，具体的代码如下所示：
df.groupby("publication", as_index=False)["word_count"].sum().iplot(
kind="pie",
labels="publication",
values="word_count",
title="Percentage of Words by Publication",
)
🔍 4. 注意事项
- 饼图适用于展示分类数据的比例，但当分类过多时，饼图可能变得难以阅读。
- 使用go.Pie创建饼图时，labels参数表示分类标签，values参数表示每个分类的数值。
- Plotly饼图支持多种自定义选项，如颜色、标题、图例等。
- 交互式饼图允许用户悬停查看每个扇形的具体数值。
🔍 5. 总结
Plotly的饼图为展示数据占比提供了一种直观且交互性强的方式。通过本博客的代码示例，我们学习了如何使用Plotly绘制饼图，并定制图表的样式和布局。希望这篇博客能够帮助你更好地利用饼图进行数据可视化，使你的数据展示更加生动和有趣。
