在Python中绘制一张图上显示两个饼图，可以使用Matplotlib库的subplot功能、subplot功能可以将图表分成多个子图、每个子图上可以独立绘制一个饼图。Matplotlib是一个非常强大的数据可视化库，它提供了丰富的图表绘制功能。下面将详细介绍如何在一张图上绘制两个饼图。
一、安装和导入Matplotlib库
要使用Matplotlib库，首先需要安装它。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：
pip install matplotlib
安装完成后，我们可以通过以下代码导入Matplotlib库：
import matplotlib.pyplot as plt
二、创建数据集
在绘制饼图之前，首先需要准备好数据集。假设我们有两个数据集，分别用于绘制两个饼图。以下是一个示例数据集：
labels1 = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes1 = [15, 30, 45, 10]
labels2 = ['E', 'F', 'G', 'H']
sizes2 = [20, 25, 35, 20]
这里我们定义了两个标签列表labels1和labels2，以及对应的数据列表sizes1和sizes2。
三、创建子图
接下来，我们需要使用Matplotlib的subplot功能创建子图。可以通过以下代码实现：
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
这行代码创建了一个包含两个子图的图表，ax1和ax2分别表示第一个和第二个子图。
四、绘制饼图
在创建好子图后，我们可以在每个子图上绘制饼图。以下是具体代码：
ax1.pie(sizes1, labels=labels1, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax1.axis('equal') # 保证饼图为圆形
ax2.pie(sizes2, labels=labels2, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax2.axis('equal') # 保证饼图为圆形
这里我们使用了pie函数来绘制饼图，autopct='%1.1f%%'表示显示百分比，startangle=90表示起始角度为90度，axis('equal')保证饼图为圆形。
五、显示图表
最后，我们可以通过以下代码显示图表：
plt.show()
六、代码汇总
以下是完整代码汇总：
import matplotlib.pyplot as plt
数据集
labels1 = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes1 = [15, 30, 45, 10]
labels2 = ['E', 'F', 'G', 'H']
sizes2 = [20, 25, 35, 20]
创建子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
绘制饼图
ax1.pie(sizes1, labels=labels1, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax1.axis('equal') # 保证饼图为圆形
ax2.pie(sizes2, labels=labels2, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax2.axis('equal') # 保证饼图为圆形
显示图表
plt.show()
七、深入理解和扩展
1、调整子图布局
subplots函数可以接受多个参数，用于调整子图的布局。例如，可以通过以下代码创建2行1列的布局：
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)
2、添加图表标题
可以使用set_title函数为每个子图添加标题，例如：
ax1.set_title('First Pie Chart')
ax2.set_title('Second Pie Chart')
3、自定义颜色
可以通过传递颜色列表来自定义饼图的颜色，例如：
colors1 = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']
ax1.pie(sizes1, labels=labels1, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=colors1)
4、添加图例
可以使用legend函数为饼图添加图例，例如：
ax1.legend(labels1, loc="best")
ax2.legend(labels2, loc="best")
八、总结
通过本文的介绍，我们详细讲解了如何使用Python的Matplotlib库在一张图上绘制两个饼图。从创建数据集、创建子图、绘制饼图到显示图表，我们一步步讲解了整个过程。同时，我们还介绍了如何调整子图布局、添加标题、自定义颜色和添加图例等高级功能。希望本文能帮助你更好地理解和使用Matplotlib库进行数据可视化。如果你对数据可视化有更多的需求，可以进一步学习Matplotlib的其他功能和技巧。
相关问答FAQs：
如何在同一张图中创建两个饼图？
在Python中，可以使用Matplotlib库轻松地在同一张图中绘制两个饼图。通过调整子图的布局，可以将两个饼图并排或上下放置。使用plt.subplot()函数可以实现这种效果，确保每个饼图的数据和标签设置清晰明了。
可以使用哪些库来绘制饼图？
通常，Matplotlib是绘制饼图的首选库，因其功能强大且易于使用。此外，Seaborn和Plotly等库也能够创建饼图，其中Plotly提供了交互式图形的功能，适合需要动态展示数据的场景。
如何自定义饼图的颜色和标签？
在Matplotlib中，可以通过colors参数自定义饼图的颜色，labels参数设置每个扇区的标签。例如，传递一个颜色列表和标签列表到plt.pie()函数中，可以使图表更加美观和易于理解。通过调整autopct参数，还可以显示每个部分的百分比。
饼图的适用场景有哪些？
饼图适合用于展示各部分在整体中所占的比例，尤其是在分类数据不多时。例如，展示市场份额、预算分配或投票结果等情况下，饼图能直观反映各部分的相对大小。然而，当分类过多时，可能不如条形图或其他类型的图表清晰。
