一、函数原型
plt.pie(x, explode=none, labels=none, colors=none, autopct=none, pctdistance=0.6, shadow=false, labeldistance=1.1, startangle=none, radius=none, counterclock=true, wedgeprops=none, textprops=none, center=(0, 0), frame=false)
参数：
x：绘图的数据
explode：指定饼图突出的部分以及突出距离
colors：制定饼图的填充颜色
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labels：指定每个分片的标签，类似于图例说明
autopct：自动添加百分比显示，可以利用格式化
pctdistance：设置百分比标签和圆心的距离
labeldistance：标签距饼中心距离
shadow：饼图是否添加阴影效果
startangle：设置饼图初始摆放角度
radius：饼图的半径大小
counterclock：是否让饼图按照逆时针顺序呈现
wedgeprops：设置饼图内外边界属性
textprops：设置饼图中文本的属性，例如字体大小、颜色等
center：制定饼图中心位置
frame：是否显示饼图背后的图框
二、使用
1.基本饼图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as py
fig = plt.figure()
labels =['vivo','meizu','huawei','apple']
values=[10,20,50,80] colors=['yellow','red','green','blue']
本文档主要讲述的是基于MFC的OpenGL编程；GDI是通过设备句柄（Device Context以下简称"DC"）来绘图，而OpenGL则需要绘制环境（Rendering Context，以下简称"RC"）。每一个GDI命令需要传给它一个DC，但与GDI不同，OpenGL使用当前绘制环境(RC)。一旦在一个线程中指定 了一个当前RC，在此线程中其后所有的OpenGL命令都使用相同的当前RC。虽然在单一窗口中可以使用多个RC，但在单一线程中只有一个当前RC。下面我将
plt.pie(values,labels=labels,colors=colors,startangle=180,shadow=True)
plt.title('pip chart')
plt.show()
优化1
通过设置 explode参数使各部分扇形占比分离。
explode=[0.1,0.1,0.1,0.1]
通过设置autopct显示各个扇形部分占比
autopct='%1.1f%%'
优化2
设置画布大小以及dpi
plt.figure(figsize=(6,8),dpi=200)
添加图例
plt.legend(loc='upper left',bbox_to_anchor=(-0.1,1))
这样得到的饼图更加清晰，更能说明所描述的信息（有点大，别慌）
2.绘制内嵌环形饼图
通过设置wedgeprops参数实现
plt.pie(values,radius=1,pctdistance=0.9,colors=colors,wedgeprops=dict(width=0.3,edgecolor="w"),autopct='%1.1f%%') plt.pie(values,radius=0.7,colors=colors,pctdistance=0.7,startangle=180,wedgeprops=dict(width=0.3,edgecolor="w"),autopct='%1.1f%%')
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