在Python中如何绘制带有连接线的双饼图

在数据可视化中，饼图是一种常用的图表类型，用于展示各部分在整体中的占比。然而，当我们需要比较两个相关数据集时，单一的饼图可能无法满足需求。此时，双饼图（也称为双层饼图或嵌套饼图）便成为一种有效的解决方案。本文将介绍如何在Python中使用Matplotlib库绘制带有连接线的双饼图。

1. 准备工作

在开始之前，确保你已经安装了Python和Matplotlib库。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

2. 导入必要的库

首先，我们需要导入Matplotlib库中的pyplot模块，以及用于处理数据的numpy库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

3. 准备数据

假设我们有两个数据集，分别表示两个不同年份的销售数据。每个数据集包含四个类别的销售额。

# 数据准备
categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']
sales_2022 = [30, 25, 20, 25]
sales_2023 = [35, 20, 15, 30]

4. 绘制双饼图

接下来，我们将绘制两个饼图，并将它们连接起来。首先，我们创建一个图形对象，并设置其大小。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))

4.1 绘制第一个饼图

我们使用ax.pie()方法绘制第一个饼图，并设置其位置为左侧。

# 绘制第一个饼图
wedges1, texts1, autotexts1 = ax.pie(sales_2022, labels=categories, autopct='%1.1f%%', startangle=90, radius=1.2)

4.2 绘制第二个饼图

同样地，我们绘制第二个饼图，并将其位置设置为右侧。

# 绘制第二个饼图
wedges2, texts2, autotexts2 = ax.pie(sales_2023, labels=categories, autopct='%1.1f%%', startangle=90, radius=0.8)

4.3 添加连接线

为了在两个饼图之间添加连接线，我们需要计算每个类别的起始和结束角度，并在它们之间绘制线条。

# 计算连接线的起始和结束角度
theta1 = np.deg2rad(np.cumsum(sales_2022) - sales_2022 / 2)
theta2 = np.deg2rad(np.cumsum(sales_2023) - sales_2023 / 2)

# 绘制连接线
for i in range(len(categories)):
    x1 = 1.2 * np.cos(theta1[i])
    y1 = 1.2 * np.sin(theta1[i])
    x2 = 0.8 * np.cos(theta2[i])
    y2 = 0.8 * np.sin(theta2[i])
    ax.plot([x1, x2], [y1, y2], color='black', linestyle='-', linewidth=1)

5. 美化图表

为了使图表更加美观，我们可以添加标题、调整字体大小等。

# 添加标题
ax.set_title('Sales Comparison: 2022 vs 2023', fontsize=16)

# 调整字体大小
for text in texts1 + texts2:
    text.set_fontsize(12)
for autotext in autotexts1 + autotexts2:
    autotext.set_fontsize(10)

6. 显示图表

最后，我们使用plt.show()方法显示图表。

plt.show()

7. 完整代码

以下是完整的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据准备
categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']
sales_2022 = [30, 25, 20, 25]
sales_2023 = [35, 20, 15, 30]

# 创建图形对象
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))

# 绘制第一个饼图
wedges1, texts1, autotexts1 = ax.pie(sales_2022, labels=categories, autopct='%1.1f%%', startangle=90, radius=1.2)

# 绘制第二个饼图
wedges2, texts2, autotexts2 = ax.pie(sales_2023, labels=categories, autopct='%1.1f%%', startangle=90, radius=0.8)

# 计算连接线的起始和结束角度
theta1 = np.deg2rad(np.cumsum(sales_2022) - sales_2022 / 2)
theta2 = np.deg2rad(np.cumsum(sales_2023) - sales_2023 / 2)

# 绘制连接线
for i in range(len(categories)):
    x1 = 1.2 * np.cos(theta1[i])
    y1 = 1.2 * np.sin(theta1[i])
    x2 = 0.8 * np.cos(theta2[i])
    y2 = 0.8 * np.sin(theta2[i])
    ax.plot([x1, x2], [y1, y2], color='black', linestyle='-', linewidth=1)

# 添加标题
ax.set_title('Sales Comparison: 2022 vs 2023', fontsize=16)

# 调整字体大小
for text in texts1 + texts2:
    text.set_fontsize(12)
for autotext in autotexts1 + autotexts2:
    autotext.set_fontsize(10)

# 显示图表
plt.show()

8. 总结

通过本文的介绍，我们学习了如何在Python中使用Matplotlib库绘制带有连接线的双饼图。这种图表类型非常适合用于比较两个相关数据集，并且通过连接线可以清晰地展示各部分之间的关系。希望本文对你有所帮助，祝你在数据可视化的道路上越走越远！