Python 从dict创建饼图并更改箭头

我在dict中有一些计数数据，如下所示：

data = {'a_column': 20, 'b_column': 130, 
        'c_column': 140, 'd_column': 300, 'e_column': 150,
        'f_column': 170, 'g_column': 10, 'h_column': 20, 'i_column': 250,'j_column': 54}

我想画一个饼图，像这样：

data = {'a_column': 20, 'b_column': 130, 
        'c_column': 140, 'd_column': 300, 'e_column': 150,
        'f_column': 170, 'g_column': 10, 'h_column': 20, 'i_column': 250,'j_column': 54}

我所尝试的：

base_d = sum(list(data.values()))
final_data = {k:m/base_d*100 for k,m in data.items()}
final_data

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5), subplot_kw=dict(aspect="equal"))
recipe = list(final_data.keys())
data = list(final_data.values())
wedges, texts = ax.pie(data, wedgeprops=dict(width=0.5), startangle=-40)
bbox_props = dict(boxstyle="square,pad=0.3", fc="w", ec="k", lw=0.72)
kw = dict(arrowprops=dict(arrowstyle="-"),
          bbox=bbox_props, zorder=0, va="center")

for i, p in enumerate(wedges):
    ang = (p.theta2 - p.theta1)/2. + p.theta1
    y = np.sin(np.deg2rad(ang))
    x = np.cos(np.deg2rad(ang))
    horizontalalignment = {-1: "right", 1: "left"}[int(np.sign(x))]
    connectionstyle = "angle,angleA=0,angleB={}".format(ang)
    kw["arrowprops"].update({"connectionstyle": connectionstyle})
    ax.annotate(recipe[i], xy=(x, y), xytext=(1*np.sign(x), 1.4*y),
                horizontalalignment=horizontalalignment, **kw)


plt.show()

但这给了我这样的感觉：

data = {'a_column': 20, 'b_column': 130, 
        'c_column': 140, 'd_column': 300, 'e_column': 150,
        'f_column': 170, 'g_column': 10, 'h_column': 20, 'i_column': 250,'j_column': 54}

如何使箭头像预期的图像一样，并删除标签周围的边框？

我做了两件事

1.计算添加到标签的百分比
2.删除框样式

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
def组合列名称（列名称、当前值、总和）：
百分比=四舍五入（当前值/总和*100,2）
name=“{}{}%.”格式（列名称，百分比）
返回名称
数据={'a_列]：20，'b_列]：130，
“c_列”：140，“d_列”：300，“e_列”：150，
“f_列”：170，“g_列”：10，“h_列”：20，“i_列”：250，“j_列”：54}
base_d=总和（列表（data.values（））
final_data={combine_column_names（k，m，base_d）：m/base_d*100表示data.items（）中的k，m
图，ax=plt.子批次（figsize=（12,5），子批次（aspect=“equal”））
配方=列表（最终数据.keys（））
数据=列表（最终数据值（））
楔形，text=ax.pie（数据，楔形操作=dict（宽度=0.5），startangle=-40）
kw=dict（arrowprops=dict（arrowstyle=“-”），zorder=0，va=“center”）
对于枚举中的i，p（楔形）：
ang=（p.theta2-p.theta1）/2+p、 θ1
y=np.sin（np.deg2rad（ang））
x=np.cos（np.deg2rad（ang））
水平对齐={-1:“右”，1:“左”}[int（np.sign（x））]
connectionstyle=“angle，angleA=0，angleB={}”。格式（ang）
kw[“arrowprops”].update（{“connectionstyle”：connectionstyle}）
ax.注释（配方[i]，xy=（x，y），xytext=（1*np.符号（x），1.4*y），
水平对齐=水平对齐，**千瓦）
plt.show（）

第1部分（共3部分）

根据@JohanC的建议，注释掉

#bbox=bbox_props

以移除框，将

1*np.sign（x）

更改为

1.4*np.sign（x）

以沿x更宽地分布标签，计算百分比

perc[i]

，并将其添加到

ax.annotate（…）

内的标签中。最终图片看起来像（图片下面的代码）：

---

最终代码：

---

第2部分（共3部分）

若你们有很多数据条目，那个么饼图的默认颜色看起来不太好，它只有10-15种独特的颜色。我决定根据彩虹的颜色制作自己的定制颜色。在我的着色中，即使有100个数据条目，所有颜色都是唯一的。在下面的代码中，着色是在

ax.pie（…colors=..）

内部完成的。我制作了彩虹着色的示例图像和代码：

---

第3部分（共3部分）

还决定改进非常多条目（大约100条条目）的情况。做了下一步的改进：1）沿着X个奇数和偶数条目分开。2） 沿Y方向均匀放置所有标签（在沿角度均匀放置之前）。3） 使字体变小

---

省略

bbox=bbox_props

如何省略边界框？和

ax.annotate（…，xytext=（1.2*np.符号（x），…），…）

来增加水平距离？

import numpy as np, math, random
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
random.seed(0)

data = {f'dat_{str(i).zfill(2)}' : random.random() for i in range(98)}

base_d = sum(list(data.values()))
final_data = {k:m/base_d*100 for k,m in data.items()}

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5), subplot_kw=dict(aspect="equal"))
recipe = list(final_data.keys())
data = list(final_data.values())
perc = [str(round(e / s * 100., 2)) + '%' for s in (sum(data),) for e in data]
wedges, texts = ax.pie(data, wedgeprops=dict(width=0.5), startangle=-40, radius = 0.8,
    colors = (lambda C = 7: [plt.cm.gist_rainbow((i % C) / C + i // C * 1 / C / math.ceil(len(data) / C)) for i in range(len(data))])())
bbox_props = dict(boxstyle="square,pad=0.3", fc="w", ec="k", lw=0.72)
kw = dict(arrowprops=dict(arrowstyle="-"),
          #bbox=bbox_props,
          zorder=0, va="center")

for i, p in enumerate(wedges):
    ang = (p.theta2 - p.theta1) / 2. + p.theta1
    y = np.sin(np.deg2rad(ang))
    x = np.cos(np.deg2rad(ang))
    yc = np.arcsin(y) / (np.pi / 2)
    horizontalalignment = {-1: "right", 1: "left"}[int(np.sign(x))]
    connectionstyle = f'angle,angleA=0,angleB={ang}'
    kw["arrowprops"].update({"connectionstyle": connectionstyle})
    ax.annotate(recipe[i] + ' ' + perc[i], xy = (0.8 * x, 0.8 * y), xytext = ((1.0 + (i % 2) * 0.4) * np.sign(x), 1.4 * yc),
                horizontalalignment = horizontalalignment, fontsize = 'x-small', **kw)

plt.show()