Plotly 餅圖
我們將討論餅圖並使用 Plotly 的 pie() 函式建立它。
Plotly 餅圖
餅圖在包含不同顏色切片的圓形圖中表示資料。餅圖中每一塊的大小取決於數值資料的比例。
餅圖用於研究數值資料的比例。它顯示了資料佔整體的百分比。
如果一個數量在給定資料中的比例較高，則其切片大小和百分比將大於餅圖中的其他切片。我們必須在 pie() 函式內傳遞一個資料框或值和標籤陣列，以建立給定資料的餅圖。
此程式碼建立一些隨機資料的餅圖。
import plotly.express as px
values = [100, 200, 300]
labels = ['A', 'B', 'C']
fig = px.pie(values=values, names=labels, width=400, height=400)
fig.show()
輸出：
width 和 height 引數用於設定餅圖的寬度和高度（以畫素為單位）。我們可以使用 hover_name 引數設定懸停在每個單元格上顯示的文字，並設定包含文字的字串列表。
我們可以使用 title 引數來設定餅圖的標題。預設情況下，pie() 函式將為每個單元格賦予不同的顏色，但我們可以使用 color 和 color_discrete_map 引數設定每個單元格的顏色。
我們必須在 color 引數中傳遞每個單元格標籤，然後使用 color_discrete_map 引數給每個標籤一個顏色，以更改每個單元格的顏色。如果我們沒有為標籤定義顏色，pie() 函式會自動為其賦予隨機顏色。
此程式碼更改了上述引數。
import plotly.express as px
values = [100, 200, 300,500]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
fig = px.pie(values=values, names=labels, width=400, height=400, hover_name=labels, title='plotly pie Chart', color=labels,color_discrete_map={'A':'green',
'B':'cyan',
'C':'yellow',
'D':'darkblue'})
fig.show()
輸出：
我們可以使用 color_discrete_sequence 引數更改用於設定每個單元格顏色的預設色標或序列。引數的值應該是有效 CSS 顏色的列表。我們可以使用 Plotly 的內建顏色序列，如 RdBu、Inferno、Jet、Hot、Rainbow 和 Sunset。
此程式碼使用 Sunset 顏色序列更改餅圖的顏色。
import plotly.express as px
values = [100, 200, 300,500]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
fig = px.pie(values=values, names=labels, width=400, height=400, hover_name=labels, title='plotly pie Chart', color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Sunset)
fig.show()
輸出：
要更改上面程式碼中的顏色序列，我們必須將顏色序列的名稱從 Sunset 更改為 Rainbow。有關 Plotly 中顏色序列的更多詳細資訊，請訪問此連結。
我們可以使用 fig.update_traces() 函式更新 pie() 函式的軌跡。我們可以使用 textinfo 引數來設定每個單元格內顯示的文字資訊。我們可以使用 textfont_size 引數更改文字的字型大小。
我們可以使用 marker 引數更改標記屬性，例如線寬和顏色。使用 hole 引數，我們可以在餅圖中建立一個孔，使其成為一個甜甜圈，並將其值設定為 0 到 1。
此程式碼顯示每個單元格內的值而不是百分比，並在每個單元格的邊界和圖例的邊界處新增一條紅線。
import plotly.express as px
values = [100, 200, 300,500]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
fig = px.pie(values=values, names=labels, width=400, height=400, hover_name=labels, title='plotly pie Chart', color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Sunset)
fig.update_traces(textinfo='value', textfont_size=20,hole=0.5,
marker=dict(line=dict(color='red', width=3)))
fig.show()
輸出：
訪問此連結瞭解有關 pie() 函式跟蹤的更多詳細資訊。
