一、餅狀圖介紹

餅狀圖（Pie Chart）是數(shù)據(jù)可視化中的一種常見(jiàn)形式，可用于表示不同部分與整體的數(shù)量比例。通過(guò)將數(shù)據(jù)劃分為不同的部分，餅狀圖可以呈現(xiàn)各部分對(duì)總體的貢獻(xiàn)程度。

Python提供了多個(gè)庫(kù)用于繪制餅圖，其中最常用的是Matplotlib和Seaborn。下面，我們將以Matplotlib為例，介紹如何使用Python繪制餅狀圖。

二、繪制基本餅狀圖

在Matplotlib中，繪制餅狀圖需要先導(dǎo)入pyplot模塊，并使用pie()函數(shù)來(lái)創(chuàng)建圖形。下面是一段示例代碼：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定義數(shù)據(jù)
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
data = [30, 20, 10, 40]

# 繪制基本餅狀圖
plt.pie(data, labels=labels)

# 顯示圖形
plt.show()

首先，我們定義了一個(gè)包含標(biāo)簽和數(shù)據(jù)的列表。然后，使用pie()函數(shù)繪制圖形，其中data參數(shù)表示各部分的數(shù)據(jù)，labels參數(shù)表示各部分的標(biāo)簽。

最后，我們使用show()函數(shù)來(lái)顯示圖形。在運(yùn)行這段代碼之后，我們可以看到一個(gè)基本的餅狀圖呈現(xiàn)在屏幕上。

三、調(diào)整餅狀圖樣式

雖然Matplotlib默認(rèn)的餅狀圖已經(jīng)足夠清晰易懂，但是我們還可以通過(guò)一些函數(shù)來(lái)調(diào)整圖形的樣式，增強(qiáng)可視化效果。下面是一些常用的函數(shù)：

四、使用餅狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

餅狀圖不僅可以作為一種數(shù)據(jù)可視化工具，還可以用于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。例如，在下面的示例中，我們將使用餅狀圖來(lái)比較兩個(gè)班級(jí)的數(shù)學(xué)成績(jī)分布情況。

import matplotlib.pyplot as plt

# 定義數(shù)據(jù)
classA = [40, 30, 15, 15]
classB = [20, 25, 30, 25]
labels = ['<60', '60-70', '70-80', '>=80']

# 繪制兩個(gè)餅狀圖
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
ax[0].pie(classA, labels=labels, autopct='%.2f%%')
ax[0].set_title('Class A')
ax[1].pie(classB, labels=labels, autopct='%.2f%%')
ax[1].set_title('Class B')

# 顯示圖形
plt.show()

在這段代碼中，我們首先定義了兩個(gè)班級(jí)的數(shù)學(xué)成績(jī)分布，然后將它們繪制在同一個(gè)圖形中。使用subplots()函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)包含兩個(gè)子圖的圖形，各自代表一個(gè)班級(jí)，然后在每個(gè)子圖中使用pie()函數(shù)繪制餅狀圖。

運(yùn)行這段代碼后，我們可以看到一個(gè)包含兩個(gè)餅狀圖的圖形，它們分別代表兩個(gè)不同班級(jí)的數(shù)學(xué)成績(jī)分布情況。通過(guò)比較這兩個(gè)圖形，我們可以發(fā)現(xiàn)Class A班級(jí)的成績(jī)相對(duì)較為均衡，而Class B班級(jí)的成績(jī)則呈現(xiàn)出較為集中的趨勢(shì)。