python - 如何在matplotlib饼图中显示实际值(Python)？

我有一个饼图，绘制了从CSV文件提取的值。当前显示值的比例，并显示百分比“autopct ='％1.1f %%'”。有没有一种方法可以显示每个切片在数据集中表示的实际值。

#Pie for Life Expectancy in Boroughs
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# show plots inline
%matplotlib inline

# use ggplot style
matplotlib.style.use('ggplot')

#read data
lifeEx = pd.read_csv('LEpie.csv')

#Select columns
df = pd.DataFrame()
df['LB'] = lifeEx[['Regions']]
df['LifeEx'] = lifeEx[['MinLF']]
colorz = ['#B5DF00','#AD1FFF', '#BF1B00','#5FB1FF','#FFC93F']
exploda = (0, 0, 0, 0.1, 0)


#plotting
plt.pie(df['LifeEx'], labels=df['LB'], colors=colorz, autopct='%1.1f%%', explode = exploda, shadow = True,startangle=90)

#labeling
plt.title('Min Life expectancy across London Regions', fontsize=12)

最佳答案

使用autopct关键字

我们知道显示的百分比乘以所有实际值的总和必须是实际值，我们可以将其定义为一个函数，然后使用plt.pie关键字将此函数提供给autopct。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs'
sizes = numpy.array([5860, 677, 3200])
colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue']

def absolute_value(val):
    a  = numpy.round(val/100.*sizes.sum(), 0)
    return a

plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors,
        autopct=absolute_value, shadow=True)

plt.axis('equal')
plt.show()

由于计算涉及一些错误，因此必须小心，因此提供的值仅精确到小数点后一位。

下面的函数可能会更高级一些，该函数尝试通过比较计算值和输入数组之间的差异来从输入数组中获取原始值。该方法不存在不准确性的问题，而是依赖于彼此足够不同的输入值。

def absolute_value2(val):
    a  = sizes[ numpy.abs(sizes - val/100.*sizes.sum()).argmin() ]
    return a

创建饼图后更改文本

另一种选择是先用百分比值绘制饼图，然后再替换它们。为此，可以存储plt.pie()返回的autopct标签，并在它们上循环以用原始数组中的值替换文本。注意，当提供plt.pie()关键字时，autopct仅返回三个参数，最后一个是感兴趣的标签，因此我们在此处将其设置为空字符串。

labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs'
sizes = numpy.array([5860, 677, 3200])
colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue']

p, tx, autotexts = plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors,
        autopct="", shadow=True)

for i, a in enumerate(autotexts):
    a.set_text("{}".format(sizes[i]))

plt.axis('equal')
plt.show()