如何在Matplotlib中制作带有一个图例的MxN饼图和删除的y轴标题

Question

我有以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
import numpy as np
np.random.seed(123456)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x', 'y','z','w'])

f, axes = plt.subplots(1,4, figsize=(10,5))
for ax, col in zip(axes, df.columns):
    df[col].plot(kind='pie', autopct='%.2f', ax=ax, title=col, fontsize=10)
    ax.legend(loc=3)
    plt.ylabel("")
    plt.xlabel("")

plt.show()

以下情节如下：

如何进行以下操作：

• M = 2 x N = 2绘图，M和N的值可以改变。
• 删除y标题轴
• 删除传说
• 将其保存到文件

Answer 1

具有共享图例的多个饼图

在我看来，在这种情况下，使用matplotlib手动绘制内容比使用pandas数据框绘图方法更容易。这样你就可以获得更多控制权。在绘制所有饼图后，您可以仅向第一个轴添加图例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123456)
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], 
                  columns=['x', 'y','z','w'])

plt.style.use('ggplot')
colors = plt.rcParams['axes.color_cycle']

fig, axes = plt.subplots(1,4, figsize=(10,5))
for ax, col in zip(axes, df.columns):
    ax.pie(df[col], labels=df.index, autopct='%.2f', colors=colors)
    ax.set(ylabel='', title=col, aspect='equal')

axes[0].legend(bbox_to_anchor=(0, 0.5))

fig.savefig('your_file.png') # Or whichever format you'd like
plt.show()

使用pandas绘图方法

但是，如果您更喜欢使用绘图方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123456)
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'],
                  columns=['x', 'y','z','w'])

plt.style.use('ggplot')
colors = plt.rcParams['axes.color_cycle']

fig, axes = plt.subplots(1,4, figsize=(10,5))
for ax, col in zip(axes, df.columns):
    df[col].plot(kind='pie', legend=False, ax=ax, autopct='%0.2f', title=col,
                 colors=colors)
    ax.set(ylabel='', aspect='equal')

axes[0].legend(bbox_to_anchor=(0, 0.5))

fig.savefig('your_file.png')
plt.show()

两者产生相同的结果。

重新排列子图网格

如果你想要一个2x2或其他网格排列的图，plt.subplots将返回一个2D数组的轴。因此，您需要直接迭代axes.flat而不是axes。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123456)
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], 
                  columns=['x', 'y','z','w'])

plt.style.use('ggplot')
colors = plt.rcParams['axes.color_cycle']

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
for ax, col in zip(axes.flat, df.columns):
    ax.pie(df[col], labels=df.index, autopct='%.2f', colors=colors)
    ax.set(ylabel='', title=col, aspect='equal')

axes[0, 0].legend(bbox_to_anchor=(0, 0.5))

fig.savefig('your_file.png') # Or whichever format you'd like
plt.show()

其他网格安排

如果您希望网格排列的轴数多于您拥有的数据量，则需要隐藏任何未绘制的轴。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123456)
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], 
                  columns=['x', 'y','z','w'])

plt.style.use('ggplot')
colors = plt.rcParams['axes.color_cycle']

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)
for ax in axes.flat:
    ax.axis('off')

for ax, col in zip(axes.flat, df.columns):
    ax.pie(df[col], labels=df.index, autopct='%.2f', colors=colors)
    ax.set(ylabel='', title=col, aspect='equal')

axes[0, 0].legend(bbox_to_anchor=(0, 0.5))

fig.savefig('your_file.png') # Or whichever format you'd like
plt.show()

省略标签

如果您不希望外围的标签，请忽略labels的{​​{1}}参数。但是，当我们这样做时，我们需要通过为艺术家传递艺术家和标签来手动建立图例。这也是展示使用pie来对齐单个图例相对于图形的好时机。我们将传奇放在中心，在这种情况下：

fig.legend

移动百分比标签

同样，百分比标签的径向位置由import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(123456) import pandas as pd df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x', 'y','z','w']) plt.style.use('ggplot') colors = plt.rcParams['axes.color_cycle'] fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) for ax, col in zip(axes.flat, df.columns): artists = ax.pie(df[col], autopct='%.2f', colors=colors) ax.set(ylabel='', title=col, aspect='equal') fig.legend(artists[0], df.index, loc='center') plt.show() kwarg控制。值大于1会将百分比标签移到饼外。但是，百分比标签（居中）的默认文本对齐方式假设它们位于饼图内。一旦它们移出馅饼，我们就需要使用不同的对齐约定。

pctdistance