plotly Express和Go饼状图绘制指南：解读数据，优化显示

Plotly绘制饼状图的两种方式

Plotly为我们提供了两种绘制饼状图的方式，它们分别是：

• plotly Express(px)：它是一个高级接口，专为快速数据可视化而设计，使用起来十分方便。只需几行代码，即可轻松创建出美观的饼状图。
• Plotly Go(go)：它是一个低级接口，提供了更精细的控制选项，可以帮助你定制饼状图的各个方面。

接下来，我们将分别介绍这两种方式的使用方法和技巧。

px.pie

px.pie函数是一个简单的绘图函数，它可以快速创建饼状图。

import plotly.express as px

df = px.data.tips()
fig = px.pie(df, values='tip', names='day')
fig.show()

这个简单的代码就会创建一个饼状图，显示小费金额随日期的变化情况。

px.pie的参数设置

px.pie函数有很多参数可以设置，以下是一些常用的参数：

• values：饼状图中各扇区的数值，对应于数据集中的某个列。
• names：饼状图中各扇区的名称，对应于数据集中的某个列。
• color：饼状图中各扇区的颜色，可以是字符串或颜色值列表。
• hover_name：饼状图中各扇区的悬停名称，对应于数据集中的某个列。
• hover_data：饼状图中各扇区的悬停数据，对应于数据集中的某个列或多个列。
• title：饼状图的标题。
• labels：饼状图中各扇区的标签，可以是字符串或标签值列表。
• legend：饼状图的图例，可以设置图例的位置和样式。
• annotations：饼状图中的注释，可以添加文本、箭头或其他图形元素。
• subplot：将饼状图添加到现有图形中，可以设置子图的位置和大小。

go.Pie

go.Pie函数是一个低级绘图函数，它提供了更精细的控制选项。

import plotly.graph_objects as go

df = px.data.tips()
data = [go.Pie(labels=df['day'], values=df['tip'])]
fig = go.Figure(data=data)
fig.show()

这个代码与px.pie函数生成的饼状图类似，但它使用go.Pie函数提供了更多控制选项。

go.Pie的参数设置

go.Pie函数有很多参数可以设置，以下是一些常用的参数：

• labels：饼状图中各扇区的标签，可以是字符串或标签值列表。
• values：饼状图中各扇区的数值，对应于数据集中的某个列。
• name：饼状图的名称，用于图例和注释。
• hoverinfo：饼状图中各扇区的悬停信息，可以是字符串或悬停信息值列表。
• hovertemplate：饼状图中各扇区的悬停模板，可以自定义悬停信息的显示格式。
• text：饼状图中各扇区的文本，可以是字符串或文本值列表。
• textfont：饼状图中各扇区的文本字体，可以设置字体大小、颜色、样式等。
• opacity：饼状图中各扇区的透明度，可以是数字或透明度值列表。
• marker：饼状图中各扇区的标记，可以设置标记的颜色、大小、形状等。
• insidetextfont：饼状图中各扇区的内部文本字体，可以设置字体大小、颜色、样式等。
• domain：饼状图在绘图区域中的位置和大小，可以设置饼状图的中心位置、半径和宽高比。
• hole：饼状图的中心孔洞大小，可以是数字或百分比值。
• rotation：饼状图的旋转角度，可以是数字或角度值。
• direction：饼状图的绘制方向，可以是顺时针或逆时针。
• sort：饼状图中各扇区的排序方式，可以是升序、降序或按自定义顺序排序。

结语

plotly是一个功能强大的数据可视化库，它提供了多种创建饼状图的方法。我们可以根据自己的需求选择合适的绘图函数和参数，轻松创建出美观的饼状图，清晰呈现数据信息。