利用Python绘制带偏移的饼图

目录

• 一、为什么需要偏移效果的饼图
• 二、实战：制作全球森林覆盖率偏移饼图
• 1. 导入必要的库
• 2. 准备数据
• 3. 设计配色方案
• 4. 核心：设置偏移参数
• 5. 绘制饼图
• 6. 美化与完善
• 三、效果解析：偏移带来的信息聚焦
• 四、拓展技巧：让你的偏移饼图更出彩
• 五、总结

数据可视化的魅力在于让冰冷的数字变得直观易懂，而一点点创意就能让图表从 “看得懂” 升级为 “记得住”。今天我们就来探讨如何用 python 的 matplotlib 库制作带偏移效果的饼图，让重点数据从图表中 “跳出来”，瞬间抓住读者的注意力。

一、为什么需要偏移效果的饼图

常规饼图能展示各部分的占比关系，但当我们需要强调某几个关键类别时，单纯的颜色区分往往不够醒目。这时候，偏移效果就派上用场了 —— 通过将特定扇形从饼图主体中 “拉开” 一段距离，能自然引导视线聚焦到这些重点数据上，让信息传递更高效。

比如在全球森林覆盖率分析中，南美洲和非洲的森林资源占比显著领先，我们就可以通过偏移效果突出这两个大洲的数据，让读者一眼 get 到核心信息。

二、实战：制作全球森林覆盖率偏移饼图

下面我们一步步实现这个带偏移效编程客栈果的饼图，代码已为你准备好，每一步都有详细解析：

1. 导入必要的库

首先需要导入 matplotlib（绘图核心）和 numpy（辅助配色）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 准备数据

我们使用全球各大洲的森林覆盖率百分比数据，包含两个关键部分：

• sizes：各部分的数值（占比）
• labels：对应类别的名称

# 数据：全球不同大洲的森林覆盖率百分比
sizes = [31, 25, 12, 9, 7, 5, 1]
labels = ['South America', 'Africa', 'North America', 'Russia', 'Australia', 'Asia', 'Europe']

3. 设计配色方案

好的配色能让图表既美观又专业。这里我们使用 matplotlib 的tab20c配色方案，它能自动为多个类别生成协调且有区分度的颜色：

colors = plt.cm.tab20c(np.linspace(0, 1, len(sizes)))  # 按类别数量生成对应颜色

4. 核心：设置偏移参数

这是实现偏移效果的关键！explode参数是一个与sizes长度相同的元组，每个元素代表对应扇形的偏移距离（0 表示不偏移）。我们让南美洲和非洲偏移 0.05 个单位，其他保持原位：

explode = (0.05, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0)  # 索引0（南美编程洲）和1（非洲）将被偏移

5. 绘制饼图

调用plt.pie()函数绘制图表，重点关注explode参数的应用，同时设置标签、百分比显示、起始角度等细节：

plt.figure(figsize=(10, 7))  # 设置图形尺寸为10x7英寸
wedges, texts, autotexts = plt.pie(
    sizes, 
    labels=labels,  # 显示类别标签
    colors=colors,  # 应用前面定义的颜色
    startangle=90,  # 从90度角开始编程绘制（让饼图更对称）
    autopct='%1.1f%%',  # 显示百分比，保留1位小数
    pctdistance=0.85,  # 百分比标签距离圆心的距离（0-1）
    explode=explode  # 应用偏移设置
)

6. 美化与完善

最后添加标题、确保饼图为正圆形，并显示图表：

# 设置标题，增加内边距、加粗字体
plt.title('Global Forest Coverage by Continent', pad=20, fontsize=14, fontweight='bold')
plt.axis('equal')  # 保证饼图是圆形（否则可能变成椭圆）
plt.show()  # 显示图表

三、效果解析：偏移带来的信息聚焦

运行上述代码后，你会看到一个清晰的饼图：南美洲（31%）和非洲（25%）的扇形略微向外偏移，与其他大洲形成视觉区分，如图所示：

这种设计的优势在于：

• 无需文字说明，读者能立刻识别出这两个是重点区域
• 保留了整体占比关系（其他大洲的比例仍清晰可见）
• 视觉层次感更强，图表更具吸引力

四、拓展技巧：让你的偏移饼图更出彩

动态调整偏移距离：偏移值（如 0.05）可以根据需要修改，值越大偏移越明显（建议不超过 0.2，否则可能破坏整体感）

多组偏移：可以同时偏移多个类别，比如explode=(0.1, 0.1, 0, 0, 0.1, 0, 0)，突出多个重点

美化标签：通过plt.setp()调整标签字体和颜色，例如：

plt.setp(texts, size=10, color='darkbluepython')  # 类别标签设为深蓝色
plt.setp(autotexts, size=8, color='white', weight='bold')  # 百分比标签白色加粗

五、总结

带偏移饼图的核心在于偏移参数的使用，通过合理设置各部分的偏移距离，可以突出展示关键数据。整个实现过程分为三个主要步骤：

• 导入库并准备数据（数值、标签、颜色）
• 使用plt.pie()绘制饼图，重点设置explode参数实现偏移效果
• 完善图表细节（标题、形javascript状校正等）

掌握了这些代码细节后，你可以将这种方法应用于任何需要展示比例关系并突出重点类别的场景，只需替换sizes和labels数据即可。

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