如何在Matplotlib中绘制嵌套饼图？

饼图是一种常用的数据可视化方式，其适用于展现部分占整个数据的比例关系。而嵌套饼图则在饼图的基础上，实现了不同分类的层次关系展示，为更复杂的数据提供更清晰的可视化。

本文将介绍如何在Matplotlib中绘制嵌套饼图。我们将使用一个示例数据集：八月份某跨境电商平台的销售数据，该数据集包含了不同物品的销售额数据和部分物品的子类别销售额数据。

准备数据

在我们开始绘制饼图之前，需要先准备好数据。为了绘制嵌套饼图，我们需要一个包含多个层次分类的数据集。

本例中，我们使用以下数据：

类别	销售额（千元）
电子产品	18000
家具	9000
食品饮料	15000
其他	2500

其中，电子产品、家具和食品饮料是一级分类，其他是二级分类。我们还需要二级分类的数据，为简化起见，我们只分析食品饮料类别下面的子类别数据：

子类别	销售额（千元）
饮料	5000
食品	6000
其他	4000

为了绘制嵌套饼图，我们需要统计出每个分类的销售额百分比。可以使用以下代码计算出：

import matplotlib.pyplot as plt

categories = ['电子产品', '家具', '食品饮料', '其他']
sales = [18000, 9000, 15000, 2500]

subcategories = ['饮料', '食品', '其他']
subsales = [5000, 6000, 4000]

category_pct = [x/sum(sales) for x in sales]
subcategory_pct = [x/sum(subsales) for x in subsales]

绘制饼图

接下来，我们可以绘制出一级分类的饼图。可以使用Matplotlib的pie函数进行绘制。在绘制之前，需要设置一些参数，如：分类名称、分类百分比、分类颜色等。

颜色可以使用Matplotlib的color模块的ListedColormap函数来生成。ListedColormap可以将多个颜色映射为某个范围内的离散颜色。

category_colors = plt.cm.Set3(category_pct)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
_, _, autotexts = ax.pie(sales, labels=categories, autopct='%1.1f%%',
                         startangle=90, colors=category_colors)
for text in autotexts:
    text.set_color('white')
plt.show()

绘制出的饼图如上图所示。其中，autopct参数控制百分比显示的格式，startangle参数控制开始绘图的角度，autopct参数控制百分比显示的格式，colors参数控制分类颜色。

绘制嵌套饼图

绘制嵌套饼图，可以用Matplotlib的pie函数的嵌套版本pie(pieces, ...)。该函数的第一个参数pieces，用于指定每个分类的大小和颜色。pieces应该是一个形如[(分片1大小, 分片1颜色), (分片2大小, 分片2颜色), ...]的列表，其中，大小可以在两个饼图之间共享，颜色也是如此。

对于本例中的二级分类，我们需要将其制作为一个嵌套在一级分类的饼图里的小图表。因此，需要计算出二级分类的百分比，以便嵌套在一级分类中。

在计算和绘制二级分类百分比时，需要注意以下几点：

每个二级分类应该对应到一级分类的特定扇形内。这可以通过在绘图时传递wedgeprops参数来完成。该参数应该是一个字典，包含.circle属性和.linewidth属性。例如，wedgeprops=dict(width=0.5, edgecolor='w')可以设置二级分类的饼图分片宽度为 0.5 百分比（即覆盖前一级）。而edgecolor='w'则使边缘线与前一级分类线颜色相同。
每个一级分类的饼图大小应该根据所含二级分类之和而定。这可以通过将二级分类的大小添加到相应的pie中以进行分组来完成。例如，[(电子产品, 家具, 食品饮料), 其他]将它们分为两个组。每个组的大小应该是相应一级分类和其子分类的总和。

subcategory_colors = plt.cm.Set3(subcategory_pct)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))

# 绘制一级分类饼图
outer_colors = category_colors
labels = categories
ax.pie(sales, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=outer_colors,
       wedgeprops=dict(width=0.5, edgecolor='w'))

# 绘制二级分类饼图，嵌套在一级分类饼图中
inner_colors = subcategory_colors
ax.pie(subsales, radius=0.75, colors=inner_colors,
       wedgeprops=dict(width=0.5, edgecolor='w'))

# 添加标签
ax.set(aspect="equal", title='Sales data for August 2021')
ax.legend(labels, loc='center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.1))
plt.show()