极客笔记如何在Python Plotly中绘制具有自定义大小的子饼图？
在数据可视化中，饼图是一个常用的图表类型。当具有大量的数据，且可以分成许多类别时，使用饼图可以将它们可视化为一组占比。然而，如果需要在饼图中包含子集，我们需要将饼图分成几个部分，并在其中插入子集。本文将介绍如何使用Plotly绘制具有自定义大小的子饼图。
准备数据
在我们开始绘制子饼图之前，我们需要准备数据。在本例中，使用以下数据：
import plotly.graph_objs as go
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [50, 20, 10, 5, 15]
children_labels = ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'B3', 'D1']
children_values = [10, 15, 10, 5, 10, 2]
这组数据包含主要饼图的标签和值。我们还定义了一组子集标签和值。现在让我们开始绘制饼图。
绘制饼图
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Pie(labels=labels, values=values,
hole=0.3, sort=False))
fig.update_layout(title='Main Pie Chart')
fig.show()
此处使用的是go.Pie()方法。该方法的主要参数是标签（labels）和值（values）。我们还设置了一个汇合（hole）参数以制作中间的空洞。
运行此代码将使我们得到一个包含标签A，B，C，D和E的饼图。
在下一节中，我们将向饼图添加子集。
添加子饼图
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue']
children_colors = ['pink', 'purple']
subplots = []
sub_labels = []
sub_values = []
index = 0
for value in values:
if value in children_values:
sub_labels.append(labels[index])
sub_values.append(value)
subplot = go.Pie(labels=children_labels[0:children_values.index(value)+1],
values=children_values[0:children_values.index(value)+1],
hole=0.5, sort=False,
showlegend=False,
marker_colors=children_colors)
subplots.append(subplot)
index += 1
main_subplot = go.Pie(labels=sub_labels, values=sub_values,
hole=0.3, sort=False,
showlegend=False,
marker_colors=colors)
fig = go.Figure(data=[main_subplot, *subplots])
fig.update_layout(title='Custom-sized Subsets in a Pie')
fig.show()
在此代码片段中，我们首先定义标签和值，并添加主要饼图。接下来，我们迭代主要饼图的值，并查找是否存在子集。当找到子集时，我们添加其标签和值，并为子集创建一个新的饼图。最后，我们将主要饼图和子饼图组合在一起，以创建自定义大小的子饼图。
我们可以看到我们的饼图包含由红、橙、黄、绿和蓝色标记的主要部分。每个主要部分都有一个或多个子部分。子部分的颜色为粉色和紫色。我们的饼图现在成功地完成了。
结论
本文介绍了如何使用Python中的Plotly库来制作自定义子饼图。我们通过给出示例使用方法来说明如何为主饼图添加子集，以及如何为子集创建自定义大小的饼图。如果您需要在您的数据可视化中包含子集，那么这篇文章将是一个很好的起点。好的数据可视化可以帮助您更好地表达数据背后的故事，而Plotly可以帮助您实现这一目标。