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Matplotlibでネストされた円グラフをプロットする方法は?


Matplotlibでネストされた円グラフをプロットするには、次の手順を実行できます-

  • 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
  • 図とサブプロットのセットを作成します。
  • 変数のサイズを初期化します 、を作成します 、 cmap external_colors inner_colors numpyを使用したデータ。
  • pie()を使用する 円グラフを作成する関数。
  • 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

fig, ax = plt.subplots()
size = 0.3
vals = np.array([[60., 32.], [37., 40.], [29., 10.]])
cmap = plt.get_cmap("tab20c")
outer_colors = cmap(np.arange(3)*4)
inner_colors = cmap([1, 2, 5, 6, 9, 10])

ax.pie(vals.sum(axis=1), radius=1, colors=outer_colors,
   wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))
ax.pie(vals.flatten(), radius=1-size, colors=inner_colors,
   wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w')
plt.show()

出力

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    複数のX軸またはY軸をプロットするには、 twinx()を使用できます。 またはtwiny() メソッドでは、次の手順を実行できます- subplots()の使用 メソッド、図とサブプロットのセットを作成します。 [1、2、3、4、5]のデータポイントを左側のY軸スケールにプロットします。 twinx()の使用 この方法では、X軸は共有されているが、Y軸は独立しているax2の双子の軸を作成します。 [11、12、31、41、15]のデータポイントを右側のY軸スケールに青色でプロットします。 tight_layout()の使用 方法として、サブプロット間および

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    Pythonでカラーバーを使用して2D行列をプロットするには、numpyを使用して2D配列行列を作成し、その行列を imshow()で使用します。 メソッド。 ステップ data2Dを作成します numpyを使用しています。 imshow()を使用する データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示する方法。 ScalarMappableインスタンスのカラーバーを作成する*mappable * colorbar()を使用する メソッドとimshow() スカラーマッピング可能な画像。 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。 例 imp