一个接一个地绘制两个饼图(子图)

要在一个界面上接一个地绘制两个饼图（子图），你可以使用Python中的Matplotlib库来实现。以下是一个完整的示例代码，展示了如何在一个画布上绘制两个饼图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels1 = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes1 = [15, 30, 45, 10]
labels2 = ['E', 'F', 'G', 'H']
sizes2 = [25, 20, 30, 25]

# 创建画布和子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)

# 绘制第一个饼图
ax1.pie(sizes1, labels=labels1, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax1.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.

# 绘制第二个饼图
ax2.pie(sizes2, labels=labels2, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax2.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.

# 显示图形
plt.show()

基础概念

• Matplotlib: 是一个Python的绘图库，用于创建高质量的图表和可视化。
• Pie Chart (饼图): 用于显示数据的比例分布。
• Subplot (子图): 在同一个画布上创建多个独立的图表。

优势

• 灵活性: Matplotlib提供了丰富的配置选项，可以自定义图表的外观和布局。
• 易用性: 代码简洁明了，易于学习和使用。
• 广泛支持: 支持多种图表类型和数据源。

类型

• 静态饼图: 如示例代码所示，用于显示静态数据分布。
• 动态饼图: 可以通过交互式库（如Plotly）实现动态更新和交互。

应用场景

• 数据可视化: 用于展示数据的分布和比例。
• 业务分析: 用于分析业务数据，如市场份额、用户偏好等。
• 报告制作: 用于生成包含数据可视化报告的图表。

常见问题及解决方法

1. 饼图标签重叠: 可以通过调整标签位置或使用plt.pie的labeldistance参数来解决。
2. 饼图显示不全: 确保使用ax.axis('equal')来保持饼图的圆形显示。
3. 颜色不均匀: 可以自定义颜色或使用plt.cm中的颜色映射。

参考链接

• Matplotlib官方文档
• Matplotlib饼图教程

通过以上代码和解释，你应该能够在一个界面上成功绘制两个饼图（子图）。如果遇到其他问题，可以参考Matplotlib的官方文档或相关教程进行进一步的调试和学习。