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我们将讨论饼图并使用 Plotly 的 pie() 函数创建它。

Plotly 饼图

饼图在包含不同颜色切片的圆形图中表示数据。饼图中每一块的大小取决于数值数据的比例。

饼图用于研究数值数据的比例。它显示了数据占整体的百分比。

如果一个数量在给定数据中的比例较高，则其切片大小和百分比将大于饼图中的其他切片。我们必须在 pie() 函数内传递一个数据框或值和标签数组，以创建给定数据的饼图。

此代码创建一些随机数据的饼图。

import plotly.express as px

values = [100, 200, 300]
labels = ['A', 'B', 'C']
 
fig = px.pie(values=values, names=labels, width=400, height=400)
fig.show()

输出：

width 和 height 参数用于设置饼图的宽度和高度（以像素为单位）。我们可以使用 hover_name 参数设置悬停在每个单元格上显示的文本，并设置包含文本的字符串列表。

我们可以使用 title 参数来设置饼图的标题。默认情况下，pie() 函数将为每个单元格赋予不同的颜色，但我们可以使用 color 和 color_discrete_map 参数设置每个单元格的颜色。

我们必须在 color 参数中传递每个单元格标签，然后使用 color_discrete_map 参数给每个标签一个颜色，以更改每个单元格的颜色。如果我们没有为标签定义颜色，pie() 函数会自动为其赋予随机颜色。

此代码更改了上述参数。

import plotly.express as px

values = [100, 200, 300,500]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
 
fig = px.pie(values=values, names=labels, width=400, height=400, hover_name=labels, title='plotly pie Chart', color=labels,color_discrete_map={'A':'green',
                                 'B':'cyan',
                                 'C':'yellow',
                                 'D':'darkblue'})
fig.show()

输出：

我们可以使用 color_discrete_sequence 参数更改用于设置每个单元格颜色的默认色标或序列。参数的值应该是有效 CSS 颜色的列表。我们可以使用 Plotly 的内置颜色序列，如 RdBu、Inferno、Jet、Hot、Rainbow 和 Sunset。

此代码使用 Sunset 颜色序列更改饼图的颜色。

import plotly.express as px

values = [100, 200, 300,500]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
 
fig = px.pie(values=values, names=labels, width=400, height=400, hover_name=labels, title='plotly pie Chart', color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Sunset)
fig.show()

输出：

要更改上面代码中的颜色序列，我们必须将颜色序列的名称从 Sunset 更改为 Rainbow。

我们可以使用 fig.update_traces() 函数更新 pie() 函数的轨迹。我们可以使用 textinfo 参数来设置每个单元格内显示的文本信息。我们可以使用 textfont_size 参数更改文本的字体大小。

我们可以使用 marker 参数更改标记属性，例如线宽和颜色。使用 hole 参数，我们可以在饼图中创建一个孔，使其成为一个甜甜圈，并将其值设置为 0 到 1。

此代码显示每个单元格内的值而不是百分比，并在每个单元格的边界和图例的边界处添加一条红线。

import plotly.express as px

values = [100, 200, 300,500]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
 
fig = px.pie(values=values, names=labels, width=400, height=400, hover_name=labels, title='plotly pie Chart', color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Sunset)
fig.update_traces(textinfo='value', textfont_size=20,hole=0.5,
                  marker=dict(line=dict(color='red', width=3)))
fig.show()

输出：