自适应网站设计稿icp备案流程
【Plotly-驯化】一文教您画出Plotly中动态可视化饼图：pie技巧
本次修炼方法请往下查看
🌈 欢迎莅临我的个人主页 👈这里是我工作、学习、实践 IT领域、真诚分享 踩坑集合，智慧小天地！
🎇 免费获取相关内容文档关注：微信公众号，发送 pandas 即可获取
🎇 相关内容视频讲解 B站
🎓 博主简介：AI算法驯化师，混迹多个大厂搜索、推荐、广告、数据分析、数据挖掘岗位 个人申请专利40+，熟练掌握机器、深度学习等各类应用算法原理和项目实战经验。
🔧 技术专长： 在机器学习、搜索、广告、推荐、CV、NLP、多模态、数据分析等算法相关领域有丰富的项目实战经验。已累计为求职、科研、学习等需求提供近千次有偿|无偿定制化服务，助力多位小伙伴在学习、求职、工作上少走弯路、提高效率，近一年好评率100% 。
📝 博客风采： 积极分享关于机器学习、深度学习、数据分析、NLP、PyTorch、Python、Linux、工作、项目总结相关的实用内容。
🌵文章目录🌵
- 🎯 1. 基本介绍
- 🔍 2. 原理介绍
- 🔍 3. 画图实践
- 3.1 数据准备
- 3.2 画图实践
- 🔍 4. 注意事项
- 🔍 5. 总结
下滑查看解决方法
🎯 1. 基本介绍
饼图是一种用于展示数据占比的图表，通过将圆分成多个扇形，每个扇形的角度和面积表示数据的比例。Plotly是一个流行的图表库，它能够创建交互式的饼图，允许用户探索数据的分布。
🔍 2. 原理介绍
饼图的每个扇形由中心角决定，中心角的大小与数据值成比例。如果θ表示中心角，v表示数据值，n表示数据总数，那么：
σ = v n ∗ 360 \sigma=\frac{v}{n}*360 σ=nv∗360
🔍 3. 画图实践
3.1 数据准备
我们准备的数据格式如下所示：
# plotly standard imports
import plotly.graph_objs as go
import chart_studio.plotly as py# Cufflinks wrapper on plotly
import cufflinks# Data science imports
import pandas as pd
import numpy as np# Options for pandas
pd.options.display.max_columns = 30# Display all cell outputs
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"from plotly.offline import iplot
import time
cufflinks.go_offline()# Set global theme
cufflinks.set_config_file(world_readable=True, theme="pearl")claps days_since_publication fans link num_responses publication published_date read_ratio read_time reads started_date tags text title title_word_count type views word_count claps_per_word editing_days <tag>Education <tag>Data Science <tag>Towards Data Science <tag>Machine Learning <tag>Python
119 2 574.858594 2 https://medium.com/p/screw-the-environment-but... 0 None 2017-06-10 14:25:00 41.98 7 68 2017-06-10 14:24:00 [Climate Change, Economics] Screw the Environment, but Consider Your Walle... Screw the Environment, but Consider Your Wallet 8 published 162 1859 0.001076 0 0 0 0 0 0
118 18 567.540639 3 https://medium.com/p/the-vanquishing-of-war-pl... 0 None 2017-06-17 22:02:00 32.93 14 54 2017-06-17 22:02:00 [Climate Change, Humanity, Optimism, History] The Vanquishing of War, Plague and Famine Part... The Vanquishing of War, Plague and Famine 8 published 164 3891 0.004626 0 0 0 0 0 0
121 50 554.920762 19 https://medium.com/p/capstone-project-mercedes... 0 None 2017-06-30 12:55:00 20.19 42 215 2017-06-30 12:00:00 [Machine Learning, Python, Udacity, Kaggle] Capstone Project: Mercedes-Benz Greener Manufa... Capstone Project: Mercedes-Benz Greener Manufa... 7 published 1065 12025 0.004158 0 0 0 0 1 1
122 0 554.078160 0 https://medium.com/p/home-of-the-scared-5af0fe... 0 None 2017-07-01 09:08:00 35.85 9 19 2017-06-30 18:21:00 [Politics, Books, News, Media Criticism] Home of the Scared A review of A Culture of Fe... Home of the Scared 4 published 53 2533 0.000000 0 0 0 0 0 0
114 0 550.090507 0 https://medium.com/p/the-triumph-of-peace-f485... 03.2 画图实践
我们根据上述的数据画出不同种类的统计柱状图，具体的代码如下所示：
df.groupby("publication", as_index=False)["word_count"].sum().iplot(kind="pie",labels="publication",values="word_count",title="Percentage of Words by Publication",
)
🔍 4. 注意事项
- 饼图适用于展示分类数据的比例，但当分类过多时，饼图可能变得难以阅读。
- 使用go.Pie创建饼图时，labels参数表示分类标签，values参数表示每个分类的数值。
- Plotly饼图支持多种自定义选项，如颜色、标题、图例等。
- 交互式饼图允许用户悬停查看每个扇形的具体数值。
🔍 5. 总结
Plotly的饼图为展示数据占比提供了一种直观且交互性强的方式。通过本博客的代码示例，我们学习了如何使用Plotly绘制饼图，并定制图表的样式和布局。希望这篇博客能够帮助你更好地利用饼图进行数据可视化，使你的数据展示更加生动和有趣。