python如何同时画两个饼图

使用Python同时画两个饼图的方法是：使用Matplotlib库、使用subplot方法、设置合适的图形布局。 通过这些方法，可以在同一张图中显示两个或更多的饼图。下面详细介绍如何使用这些方法来实现。

一、使用Matplotlib库

Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一。它提供了丰富的绘图功能，包括绘制饼图。要开始使用Matplotlib，首先需要安装该库。如果你还没有安装Matplotlib，可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

安装完成后，你可以开始编写代码来绘制饼图。

二、使用subplot方法

Matplotlib中的subplot方法允许你在同一张图中创建多个子图。每个子图可以包含一个独立的饼图。下面是一个简单的示例，展示如何使用subplot方法绘制两个饼图：

import matplotlib.pyplot as plt
数据
labels1 = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes1 = [15, 30, 45, 10]
labels2 = ['E', 'F', 'G', 'H']
sizes2 = [10, 20, 30, 40]
创建一个图形对象和两个子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
在第一个子图中绘制饼图
ax1.pie(sizes1, labels=labels1, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax1.axis('equal')  # 保证饼图是圆的
在第二个子图中绘制饼图
ax2.pie(sizes2, labels=labels2, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax2.axis('equal')  # 保证饼图是圆的
显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先定义了两个数据集，每个数据集包含标签和对应的大小。然后，我们使用plt.subplots方法创建一个图形对象和两个子图。接下来，我们在每个子图中分别绘制饼图，并使用plt.show()方法显示图形。

三、设置合适的图形布局

在绘制多个子图时，合适的图形布局可以使图形更加美观和易于理解。你可以使用figsize参数来设置图形的大小，并使用subplots_adjust方法来调整子图之间的间距。下面是一个示例，展示如何设置图形布局：

import matplotlib.pyplot as plt
数据
labels1 = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes1 = [15, 30, 45, 10]
labels2 = ['E', 'F', 'G', 'H']
sizes2 = [10, 20, 30, 40]
设置图形大小
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
调整子图之间的间距
fig.subplots_adjust(wspace=0.4)
在第一个子图中绘制饼图
ax1.pie(sizes1, labels=labels1, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax1.axis('equal')  # 保证饼图是圆的
在第二个子图中绘制饼图
ax2.pie(sizes2, labels=labels2, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax2.axis('equal')  # 保证饼图是圆的
显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们使用figsize参数设置了图形的大小为12×6，并使用subplots_adjust方法将两个子图之间的水平间距设置为0.4。这样，可以确保两个饼图之间有足够的空间，使图形更加美观。

四、添加标题和注释

为了使图形更加易于理解，你可以为每个子图添加标题，并在饼图上添加注释。下面是一个示例，展示如何添加标题和注释：

import matplotlib.pyplot as plt
数据
labels1 = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes1 = [15, 30, 45, 10]
labels2 = ['E', 'F', 'G', 'H']
sizes2 = [10, 20, 30, 40]
设置图形大小
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
调整子图之间的间距
fig.subplots_adjust(wspace=0.4)
在第一个子图中绘制饼图，并添加标题
ax1.pie(sizes1, labels=labels1, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax1.axis('equal')  # 保证饼图是圆的
ax1.set_title('饼图 1')
在第二个子图中绘制饼图，并添加标题
ax2.pie(sizes2, labels=labels2, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax2.axis('equal')  # 保证饼图是圆的
ax2.set_title('饼图 2')
显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们使用set_title方法为每个子图添加了标题。你还可以使用annotate方法在饼图上添加注释，以提供更多信息。

五、使用不同的颜色和样式

为了使饼图更加美观和信息丰富，你可以使用不同的颜色和样式。Matplotlib提供了多种颜色映射和样式选项，下面是一个示例，展示如何使用这些选项：

import matplotlib.pyplot as plt
数据
labels1 = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes1 = [15, 30, 45, 10]
colors1 = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']
labels2 = ['E', 'F', 'G', 'H']
sizes2 = [10, 20, 30, 40]
colors2 = ['#c2c2f0','#ffb3e6','#c4e17f','#76d7c4']
设置图形大小
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
调整子图之间的间距
fig.subplots_adjust(wspace=0.4)
在第一个子图中绘制饼图，并使用不同的颜色
ax1.pie(sizes1, labels=labels1, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=colors1)
ax1.axis('equal')  # 保证饼图是圆的
ax1.set_title('饼图 1')
在第二个子图中绘制饼图，并使用不同的颜色
ax2.pie(sizes2, labels=labels2, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=colors2)
ax2.axis('equal')  # 保证饼图是圆的
ax2.set_title('饼图 2')
显示图形
plt.show()