【饼图和环形图基础】：matplotlib中坐标轴极坐标设置教程


参考资源链接：[Python matplotlib.plot坐标轴刻度与范围设置教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b46ebe7fbd1778d3f92a?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. matplotlib库简介与安装

## 1.1 matplotlib库概述
matplotlib 是一个用于创建静态、动画和交互式可视化的 Python 库。它支持各种格式的二维图表生成，并且在科学计算和数据分析领域广为应用。

## 1.2 matplotlib的重要性
对于数据科学家和工程师来说，matplotlib 提供了与Python生态系统的无缝集成，允许用户快速从数据到可视化的转换。它不仅是学习数据可视化的起点，也是进行复杂数据分析和图形定制的强大工具。

## 1.3 安装matplotlib
要安装matplotlib库，推荐使用pip包管理器。在命令行中输入以下指令：

pip install matplotlib

执行完毕后，matplotlib库将被安装到Python环境中。你可以通过导入matplotlib模块并使用其功能来验证安装是否成功。

通过遵循这些步骤，你可以顺利开始利用matplotlib进行数据可视化探索。

# 2. 极坐标的基础理论

极坐标系是一种重要的二维坐标系统，它与我们熟知的笛卡尔坐标系不同，不是通过横纵坐标来定位点的位置，而是通过一个角度和一个距离来确定。在数据可视化领域，极坐标系尤其适用于展示数据的比例和分布情况，常常与饼图、环形图等图表形式相结合，为数据解读提供了独特的视角。

### 2.1 极坐标的定义和特点

#### 2.1.1 极坐标与笛卡尔坐标的比较

笛卡尔坐标系使用两个垂直的轴（通常是x轴和y轴）来描述点的位置，每个点由一对数值定义。而极坐标系则使用一个角度和一个半径来确定一个点的位置。在极坐标系中，点的位置由一个角度（θ）和一个距离（r）来描述，这个距离是从原点到该点的直线段的长度，而角度是这条线段与一个参考轴（通常是正x轴）的夹角。

极坐标与笛卡尔坐标的最大区别在于，极坐标更适用于表达对称性分布的数据，而笛卡尔坐标则可以直观地表达线性关系。在某些情况下，极坐标可以更简洁地表达数据的某些属性，比如在制作饼图时，它能够直观地显示不同数据段占总体的比例。

#### 2.1.2 极坐标在数据可视化中的作用

极坐标在数据可视化中的作用主要体现在其独特的展示方式和处理数据对称性分布的能力。在某些特定的应用场景中，比如需要展示环形数据分布或者周期性数据，极坐标系能够提供直观的视觉效果。例如，在绘制饼图和环形图时，极坐标系为图表提供了清晰的中心点和向外扩展的放射性结构，使得观察者能够容易地将数据片段与中心进行比较和关联。

### 2.2 极坐标下的图形绘制原理

极坐标下的图形绘制涉及到将极坐标转换为笛卡尔坐标，然后在笛卡尔坐标系中绘制图形，并最终将绘制的图形转换回极坐标系进行展示。本节我们将详细探讨极坐标下两个最常用的图形绘制原理：饼图和环形图。

#### 2.2.1 饼图的绘制原理

饼图是一种用圆形表示数据集的各个部分的图表。在极坐标系中，绘制饼图通常从原点开始，向外延伸每个扇区的半径，其角度大小与该数据段在总体中的比例相对应。每个扇区的角度大小可以通过公式 `角度 = (值/总和值) * 360°` 计算得出。

#### 2.2.2 环形图的绘制原理

环形图是饼图的一种变体，它在饼图的基础上创建了一个中心为空心的圆形。环形图的绘制原理与饼图相似，不同的是它在半径上使用了两个值：一个是内半径，一个是外半径。内半径决定了环形图空心部分的大小，而外半径则和饼图的半径一样，决定了每个扇区的外边缘。

### 2.3 matplotlib中的极坐标设置

matplotlib是一个强大的Python绘图库，它提供了广泛的极坐标绘制功能。本节将介绍在matplotlib中创建极坐标轴的方法，以及如何配置和调整极坐标参数。

#### 2.3.1 创建极坐标轴的方法

在matplotlib中创建极坐标轴非常简单，主要使用`plt.subplot()`函数时设置参数`projection='polar'`。这样可以创建一个极坐标系下的子图，然后在这个子图上绘制数据。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建极坐标子图
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})

#### 2.3.2 极坐标参数的配置和调整

配置和调整极坐标参数时，通常会涉及到设置极坐标的刻度、标签、标题等元素。比如，可以通过`ax.set_xticks()`和`ax.set_xticklabels()`来设置角度的刻度和标签，`ax.set_title()`来设置标题。此外，还可以通过`ax.yaxis.grid(True)`来开启极坐标下的网格线。

# 设置极坐标下的网格线
ax.grid(True)
# 设置极坐标轴的标题
ax.set_title("示例极坐标图", va='bottom')

以上为本章节的详细内容介绍，为确保理解本节内容，建议读者自己动手实践以上代码，并尝试调整不同的参数，观察极坐标图表的变化情况。在下一章中，我们将进入实践环节，学习如何利用matplotlib绘制极坐标下的饼图和环形图，并介绍相关的美化和定制技巧。

# 3. 饼图和环形图的绘制实践

在数据可视化领域，饼图和环形图是两种常用的图表类型，它们通过将数据分类到扇形区域中来表达各部分占总体的比例关系。本章节将深入探讨如何在极坐标下绘制这两种图表，并提供实用的实践技巧和实例分析，从而帮助读者更好地理解和应用这些图表。

## 3.1 极坐标下的饼图绘制

### 3.1.1 饼图的基本绘制步骤

在极坐标系中绘制饼图，首先需要掌握matplotlib库的基础使用方法。接下来，我们将一步步演示如何从零开始创建一个饼图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
labels = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄']
sizes = [215, 130, 245, 210]

# 创建一个圆形的画布和一个极坐标轴
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})

# 绘制饼图
ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，我们首先导入了`matplotlib.pyplot`模块。然后定义了数据标签和数据大小，并创建了一个圆形画布和极坐标轴。使用`ax.pie`方法绘制饼图，其中`autopct`参数用于显示数据的百分比，`startangle`参数用于设置饼图起始的角度。

### 3.1.2 饼图的美化和定制技巧

绘制基本的饼图之后，我们可以通过多种方式对图表进行美化和定制，以适应不同的展示需求。

# 继续使用上段代码的fig和ax

# 设置饼图的起始和结束角度
explode = (0.1, 0, 0, 0)  # 只突出显示第一个扇形区域
ax.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)

# 添加颜色
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']
ax.pie(sizes, colors=colors, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)

# 添加图例
plt.legend(labels, loc='upper right')

# 显示图形
plt.show()

在该代码块中，我们通过`explode`参数定义了一个元组，其中第一个元素非零，使得第一个饼图扇区突出显示。我们还通过`colors`参数为每个扇区设置了不同的颜色，并添加了图例。这样的定制可以增强图表的视觉效果和信息传递效率。

## 3.2 极坐标下的环形图绘制

### 3.2.1 环形图的基本绘制步骤

环形图是饼图的一种变体，它在饼图的基础上增加了环形的深度，从而可以展示更多的数据层次。在极坐标系中绘制环形图可以按照以下步骤进行：

# 示例数据，增加了额外的数据层级
sizes = [215, 130, 245, 210]
inner_radius = 0.