用pythonh画圆环图，要求显示解释线、数值和百分比

你可以使用Python中的matplotlib库来画圆环图。下面是一个简单的例子，其中包含解释线、数值和百分比。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
sizes = [40, 30, 20, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']

# 画图
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, colors=colors, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax1.axis('equal')

# 添加解释线和数值
plt.legend(labels, loc='center')
for i, v in enumerate(sizes):
    ax1.text(0, -(i+1)/5, '{}: {} ({:.1f}%)'.format(labels[i], v, v/sum(sizes)*100), color=colors[i])

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们使用了`pie`函数来画圆环图，并且设置了autopct参数来显示百分比。然后，我们使用`text`函数添加了解释线和数值，并且为每个部分设置了不同的颜色。最后，我们使用`legend`函数添加了图例，并且使用`show`函数显示图像。

相关问题

画圆环图。 要求：半径为1.5，数值显示小数点后两位，文本字体设置为蓝色，从y轴正方向开始绘制。

画圆环图通常是在数据可视化中用于表示部分与整体的关系，通过颜色填充和内外边界来呈现。在Python的matplotlib库中，可以使用`plt.pie()`函数创建这样的图形。下面是一个简单的例子描述如何满足你的要求：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置半径
radius = 1.5

# 数据列表，这里假设我们有三个部分
data = [30, 40, 30]  # 可以替换为实际的数据值，总和应为100%

# 创建圆环图
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(data, radius=radius, labels=['部分1', '部分2', '部分3'], autopct='%1.2f%%', pctdistance=0.85,
       wedgeprops=dict(width=0.3), textprops={'color': 'blue'})

# 设置百分比格式显示小数点后两位，并从y轴正方向开始
plt.title('圆环图示例')
plt.axis('equal')  # 保持圆形，不是扇形
plt.show()

ax1.text为圆环图添加数值和 引导线

在 matplotlib 中，可以使用 `ax.text()` 方法为图表添加文本注释。对于圆环图，可以在每个扇形的中心位置添加相应的数值，并使用引导线将其连接到相应的扇形边缘。

以下是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
sizes = [30, 40, 20, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow']

# 创建子图
fig, ax = plt.subplots()

# 画圆环图
wedges, _, _ = ax.pie(sizes, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90, counterclock=False, wedgeprops={'width': 0.4})

# 添加数值和引导线
for i, wedge in enumerate(wedges):
    # 计算扇形中心的坐标
    center = (wedge.center[0], wedge.center[1])
    # 计算数值
    value = sizes[i]
    # 添加数值注释
    ax.text(center[0], center[1], str(value), ha='center', va='center', fontweight='bold')
    # 计算引导线的终点坐标
    x, y = wedge.r * 1.1 * np.cos(np.pi / 2 - wedge.theta2), wedge.r * 1.1 * np.sin(np.pi / 2 - wedge.theta2)
    # 添加引导线
    ax.annotate(labels[i], xy=(center[0], center[1]), xytext=(center[0]+x, center[1]+y), ha='center', va='center', arrowprops=dict(arrowstyle='-', color='gray'))

# 设置标题
ax.set_title('Pie Chart with Values and Lines')

# 显示图表
plt.show()

这个示例将在圆环图的每个扇形中心位置添加相应的数值，并使用引导线将其连接到相应的扇形边缘。`ax.text()` 方法用于添加文本注释，`ax.annotate()` 方法用于添加带箭头的引导线。