使用 Python 中的 pyWaffle 生成华夫饼图

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数据可视化对于有效的信息理解和呈现至关重要。在众多图表类型中，华夫饼图提供了一种新颖的方式，以网格状结构中的方形图块来显示数据。强大的 Python 模块 PyWaffle 促进了华夫饼图的开发，类似于许多计算和数据分析方法。在本文中，我们将了解如何使用复杂的 Python 模块 PyWaffle 创建华夫饼图。让我们安装 PyWafle 并了解如何用它可视化分类数据。

在您的 cmd 中运行以下命令以安装库，然后将其导入到您的代码中。

pip install pywaffle

示例 1

在本例中，我们检查了购物中心的月度销售报告，以分析每个部门的销售状况。

算法

步骤 1：导入所需的库。现在开始编写代码，创建一个数据集。此数据集将传递给库，华夫饼图将基于此数据集。此处创建的数据集也称为数据字典。

步骤 2：命名数据集中类别并分配值以创建图表。这些类别名称也会显示在图表上，因此请使其具有意义。

步骤 3：使用 plt.figure() 函数传递参数。

步骤 4：添加标题和其他参数来自定义图表。

步骤 5：使用 plt.show() 方法显示图表。

import matplotlib.pyplot as plt
from pywaffle import Waffle

# Data
data = {'Category A': 15,
    'Category B': 35,
    'Category C': 50}

# Plot
fig = plt.figure(
   FigureClass=Waffle,
   rows=5,
   columns=10,
   values=data,
   legend={'loc': 'upper left', 'bbox_to_anchor': (1, 1)},
   colors=['#2196f3', '#ff9800', '#4caf50'],
)

# Add a title
plt.title('Sales Distribution by Category')

# Show the chart
plt.show()

输出

示例 2

在本例中，我们将尝试为锦标赛的四场比赛得分创建另一个图表。

算法

步骤 1：通过创建数据字典列出数据块中的比赛结果。

步骤 2：在数据集中创建类别，并使用获胜团队名称为其命名。

步骤 3：现在分配值以创建图表。这些值是图表的参数。

步骤 4：使用 plt.figure() 函数并在其中添加参数，您还可以添加标题和其他参数来自定义图表。

步骤 5：使用 plt.show() 方法显示图表。

import matplotlib.pyplot as plt
from pywaffle import Waffle

# Data
data = {'Team Australia': 230,
    'Team England': 290,
    'Team India': 250}

# Plot
fig = plt.figure(
   FigureClass=Waffle,
   rows=5,
   columns=10,
   values=data,
   legend={'loc': 'upper left', 'bbox_to_anchor': (1, 1)},
   colors=['#2196f3', '#ff9800', '#4caf50'],
)

# Add a title
plt.title('Tournament Match Score')

# Show the chart
plt.show()

输出

结论

PyWaffle 使在 Python 中创建华夫饼图变得简单，使用户能够轻松地可视化分类数据。有许多自定义选项可用，包括图标、icon_legend、block_aspect 和大小。包含这些因素的华夫饼图往往更具指导意义，并且对观看者更具吸引力。在数据可视化方面，PyWaffle 可能是一个有用的工具，因此尝试通过使用此库为您的应用程序添加更多功能。