如何使用一个图例制作 MxN 饼图并在 Matplotlib 中删除 y 轴标题

Question

我有以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
import numpy as np
np.random.seed(123456)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x', 'y','z','w'])

f, axes = plt.subplots(1,4, figsize=(10,5))
for ax, col in zip(axes, df.columns):
    df[col].plot(kind='pie', autopct='%.2f', ax=ax, title=col, fontsize=10)
    ax.legend(loc=3)
    plt.ylabel("")
    plt.xlabel("")

plt.show()

这使得下面的情节：

我怎样才能做到以下几点：

• M=2 x N=2 绘图，M 和 N 的值可以改变。
• 移除 y 标题轴
• 删除图例
• 将其保存到文件中

Answer 1

具有共享图例的多个饼图

在我看来，在这种情况下，使用 matplotlib 手动绘制事物比使用 pandas 数据框绘图方法更容易。这样你就有更多的控制权。绘制完所有饼图后，您可以仅在第一个轴上添加图例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123456)
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], 
                  columns=['x', 'y','z','w'])

plt.style.use('ggplot')
colors = plt.rcParams['axes.color_cycle']

fig, axes = plt.subplots(1,4, figsize=(10,5))
for ax, col in zip(axes, df.columns):
    ax.pie(df[col], labels=df.index, autopct='%.2f', colors=colors)
    ax.set(ylabel='', title=col, aspect='equal')

axes[0].legend(bbox_to_anchor=(0, 0.5))

fig.savefig('your_file.png') # Or whichever format you'd like
plt.show()

改用pandas 绘图方法

但是，如果您更喜欢使用绘图方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123456)
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'],
                  columns=['x', 'y','z','w'])

plt.style.use('ggplot')
colors = plt.rcParams['axes.color_cycle']

fig, axes = plt.subplots(1,4, figsize=(10,5))
for ax, col in zip(axes, df.columns):
    df[col].plot(kind='pie', legend=False, ax=ax, autopct='%0.2f', title=col,
                 colors=colors)
    ax.set(ylabel='', aspect='equal')

axes[0].legend(bbox_to_anchor=(0, 0.5))

fig.savefig('your_file.png')
plt.show()

两者产生相同的结果。

---

重新排列子图网格

如果您想要 2x2 或其他网格排列的绘图，plt.subplots 将返回一个二维轴数组。因此，您需要直接迭代 axes.flat 而不是 axes。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123456)
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], 
                  columns=['x', 'y','z','w'])

plt.style.use('ggplot')
colors = plt.rcParams['axes.color_cycle']

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
for ax, col in zip(axes.flat, df.columns):
    ax.pie(df[col], labels=df.index, autopct='%.2f', colors=colors)
    ax.set(ylabel='', title=col, aspect='equal')

axes[0, 0].legend(bbox_to_anchor=(0, 0.5))

fig.savefig('your_file.png') # Or whichever format you'd like
plt.show()

其他网格排列

如果您希望网格排列的轴数多于您拥有的数据量，则需要隐藏您未在其上绘制的所有轴。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123456)
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], 
                  columns=['x', 'y','z','w'])

plt.style.use('ggplot')
colors = plt.rcParams['axes.color_cycle']

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)
for ax in axes.flat:
    ax.axis('off')

for ax, col in zip(axes.flat, df.columns):
    ax.pie(df[col], labels=df.index, autopct='%.2f', colors=colors)
    ax.set(ylabel='', title=col, aspect='equal')

axes[0, 0].legend(bbox_to_anchor=(0, 0.5))

fig.savefig('your_file.png') # Or whichever format you'd like
plt.show()

---

省略标签

如果您不希望标签环绕在外面，请省略 pie 的 labels 参数。但是，当我们这样做时，我们需要通过为艺术家传递艺术家和标签来手动构建图例。这也是演示使用fig.legend 将单个图例相对于图形对齐的好时机。我们将把图例放在中心，在这种情况下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123456)
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'],
                  columns=['x', 'y','z','w'])

plt.style.use('ggplot')
colors = plt.rcParams['axes.color_cycle']

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
for ax, col in zip(axes.flat, df.columns):
    artists = ax.pie(df[col], autopct='%.2f', colors=colors)
    ax.set(ylabel='', title=col, aspect='equal')

fig.legend(artists[0], df.index, loc='center')

plt.show()

将百分比标签移到外面

同样，百分比标签的径向位置由pctdistance kwarg 控制。大于 1 的值会将百分比标签移出饼图。但是，百分比标签（居中）的默认文本对齐方式假定它们在饼图中。将它们移出饼图后，我们将需要使用不同的对齐约定。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(123456)
import pandas as pd

def align_labels(labels):
    for text in labels:
        x, y = text.get_position()
        h_align = 'left' if x > 0 else 'right'
        v_align = 'bottom' if y > 0 else 'top'
        text.set(ha=h_align, va=v_align)

df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(4, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'],
                  columns=['x', 'y','z','w'])

plt.style.use('ggplot')
colors = plt.rcParams['axes.color_cycle']

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
for ax, col in zip(axes.flat, df.columns):
    artists = ax.pie(df[col], autopct='%.2f', pctdistance=1.05, colors=colors)
    ax.set(ylabel='', title=col, aspect='equal')
    align_labels(artists[-1])

fig.legend(artists[0], df.index, loc='center')

plt.show()