可视化神器Plotly(3)---饼图

一、导入包

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.offline as py                    #保存图表，相当于plotly.plotly as py，同时增加了离线功能
py.init_notebook_mode(connected=True)          #离线绘图时，需要额外进行初始化
import plotly.graph_objs as go                 #创建各类图表
import plotly.figure_factory as ff             #创建table

二、参数说明

1. 本文用到的部分参数说明如下，仅供参考，具体见官方文档；
2. hoverinfo : 设置悬停的信息，默认为all，可以是任意组合："label"， "text"， "value"， "percent"；
3. textinfo : 设置图形标记，可以是任意组合："label"， "text"， "value"， "percent"；
4. textfont : 设置标记字体颜色等格式；
5. marker : 设置饼图每个扇区的颜色、边框的线条、颜色、宽度等；

三、基本饼图

• 代码

labels = ['Oxygen','Hydrogen','Carbon_Dioxide','Nitrogen']
values = [4500,2500,1053,500]
trace = go.Pie(labels=labels, values=values)

py.iplot([trace], filename='basic_pie_chart')

• 效果

四、风格饼图

• 代码

labels = ['Oxygen','Hydrogen','Carbon_Dioxide','Nitrogen']
values = [4500,2500,1053,500]
colors = ['#FEBFB3', '#E1396C', '#96D38C', '#D0F9B1']

trace = go.Pie(labels = labels, 
               values = values,
               hoverinfo = 'label+percent', 
               textinfo='value', 
               textfont = dict(size=15),
               marker=dict(colors=colors, line=dict(color='#000000', width=2))
)

py.iplot([trace], filename='styled_pie_chart')

• 效果