import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import ConnectionPatch from matplotlib import cm
matplotlib.patches 模組中的 ConnectionPatch 類別可以用來繪製兩個子圖之間的連線。在雙餅圖等視覺化中，可以利用這個類別來繪製兩個子圖之間的連線，用以表達它們之間的關係。這個類別提供了許多參數和方法，可以用來控制連線的樣式和位置等屬性。
ConnectionPatch 用於在Matplotlib 中新增連線，其主要參數如下：
xyA：連接線的起始點；
xyB：連接線的結束點；
coordsA：起始點的座標系，預設為data;
：設定連接線的顏色；
：設定連接線的線寬；
：設定連接線的線型。
二、準備數據
# 大饼图数据 labels = ['301', '302', '303', '304', '305', '307', '308', '306'] size = [219324, 94739, 75146, 71831, 54051, 21458, 9990, 50843] # 大饼图分裂距离 explode = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1) # 小饼图数据 labels2 = ['402', '407'] size2 = [12255, 207069] width = 0.2
具體解釋如下：
fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122)
其中，
fig.add_subplot(121) 表示將畫布分成1 行2 列的子圖，選擇第1 個子圖（即左邊的子圖）；fig .add_subplot(122) 則表示選擇第2 個子圖（即右邊的子圖）。子圖的編號規則類似陣列索引，行號從上到下從1 開始遞增，列號從左到右從1 開始遞增，如(1, 1) 表示第一行第一列的子圖，( 1, 2) 表示第一行第二列的子圖。這裡 121 和 122 分別表示第一行的第一個子圖和第二個子圖。 3.2 繪製大餅圖
ax1.pie(size,
autopct='%1.1f%%',
startangle=30,
labels=labels,
colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)),
explode=explode)3.3 繪製小餅圖
ax2.pie(size2,
autopct='%1.1f%%',
startangle=90,
labels=labels2,
colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)),
radius=0.5,
shadow=False)在这段代码中，我们创建了一个名为 ax2 的子区域对象，并使用 pie 方法绘制了一个小饼图，将 size2 中的数据作为输入数据。其他参数指定了锲形块的格式、颜色、标签等属性，进一步定制了图形的样式。
theta1, theta2 = ax1.patches[-1].theta1, ax1.patches[-1].theta2
center, r = ax1.patches[-1].center, ax1.patches[-1].r
x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta2) + center[0]
y = np.sin(np.pi / 180 * theta2) + center[1]
con1 = ConnectionPatch(xyA=(0, 0.5),
xyB=(x, y),
coordsA=ax2.transData,
coordsB=ax1.transData,
axesA=ax2, axesB=ax1)这部分代码是用来计算连接两个饼图的连接线的起点和终点位置，并创建一个 ConnectionPatch 对象用于绘制连接线。
theta1 和 theta2 分别表示饼图上最后一个扇形的起始角度和终止角度。
center 表示饼图中最后一个扇形的中心点位置。
r 表示饼图的半径。
x 和 y 表示连接线的终点坐标，其中 x 通过利用三角函数计算出来。
接下来，ConnectionPatch 的参数解释：
xyA 表示连接线的起点位置，这里设为 (0, 0.5) 表示在小饼图上以它的左边中间位置为起点。
xyB 表示连接线的终点位置，这里为 (x, y) 表示在大饼图上以计算得到的 x 和 y 为终点位置。
coordsA 和 coordsB 表示起点和终点所在的坐标系，这里分别为小饼图和大饼图的坐标系。
axesA 和 axesB 分别表示起点和终点所在的子图对象，这里分别为小饼图和大饼图的子图对象，即 ax2 和 ax1。
x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta1) + center[0]
y = np.sin(np.pi / 180 * theta1) + center[1]
con2 = ConnectionPatch(xyA=(-0.1, -0.49),
xyB=(x, y),
coordsA='data',
coordsB='data',
axesA=ax2, axesB=ax1)这段代码用于创建连接线的第二个对象con2。具体解释如下：
x 和 y 分别代表了连接线从小饼图中(-0.1,-0.49)这个点出发，到大饼图中theta1角度对应的点的终点坐标。其中，theta1是通过访问ax1.patches[-1].theta1获得的。
coordsA 和 coordsB 表示终点和起点坐标的坐标系类型。这里都是 ‘data’ 表示使用数据坐标系，即默认的 x 和 y 坐标值。
axesA 和 axesB 表示终点和起点所在的子图对象。其中，axesA 为小饼图，axesB 为大饼图。
这里使用ConnectionPatch函数创建连接线对象。
for con in [con1, con2]:
con.set_color('gray')
ax2.add_artist(con)
con.set_linewidth(1)这段代码用于设置连接线的颜色和粗细，并将连接线添加到小饼图的坐标系上。具体来说，循环遍历连接线对象列表 [con1, con2]，并依次对每个连接线进行以下操作：
调用 set_color() 方法设置连接线的颜色为灰色。
调用 ax2.add_artist() 方法将连接线添加到小饼图的坐标系上。
调用 set_linewidth() 方法设置连接线的宽度为 1。
fig.subplots_adjust(wspace=0) plt.show()
这行代码调整了子图之间的水平间距，将间距设置为0，即将子图紧密排列。wspace参数表示子图之间的宽度间距。具体来说，这行代码将第一个子图和第二个子图之间的间距设置为0，使它们之间没有空隙。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.patches import ConnectionPatch
from matplotlib import cm
# 大饼图数据
labels = ['301', '302', '303', '304', '305', '307', '308', '306']
size = [219324, 94739, 75146, 71831, 54051, 21458, 9990, 50843]
# 大饼图分裂距离
explode = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1)
# 小饼图数据
labels2 = ['402', '407']
size2 = [12255, 207069]
width = 0.2
# 创建画布和子图对象
fig = plt.figure(figsize=(9, 5))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
# 绘制大饼图
ax1.pie(size,
autopct='%1.1f%%',
startangle=30,
labels=labels,
colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)),
explode=explode)
# 绘制小饼图
ax2.pie(size2,
autopct='%1.1f%%',
startangle=90,
labels=labels2,
colors=cm.Blues(range(10, 300, 50)),
radius=0.5,
shadow=False)
# 连接线1，连接大饼图的上边缘和小饼图的饼块
theta1, theta2 = ax1.patches[-1].theta1, ax1.patches[-1].theta2
center, r = ax1.patches[-1].center, ax1.patches[-1].r
x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta2) + center[0]
y = np.sin(np.pi / 180 * theta2) + center[1]
con1 = ConnectionPatch(xyA=(0, 0.5),
xyB=(x, y),
coordsA=ax2.transData,
coordsB=ax1.transData,
axesA=ax2, axesB=ax1)
# 连接线2，连接大饼图的下边缘和小饼图的饼块
x = r * np.cos(np.pi / 180 * theta1) + center[0]
y = np.sin(np.pi / 180 * theta1) + center[1]
con2 = ConnectionPatch(xyA=(-0.1, -0.49),
xyB=(x, y),
coordsA='data',
coordsB='data',
axesA=ax2, axesB=ax1)
# 添加连接线
for con in [con1, con2]:
con.set_color('gray')
ax2.add_artist(con)
con.set_linewidth(1)
# 调整子图布局
fig.subplots_adjust(wspace=0)
# 显示图像
plt.show()可视化结果为：
以上是在Python中怎麼繪製連接線的雙餅圖的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
