Matplotlibの円グラフ#

公開日

Matplotlibで円グラフを出力するには、ax.pieを使用します。ax.pieの引数に数値の配列を与えます。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [9, 7, 5, 3]

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x)
plt.show()
../_images/c9e458c798b37fafb0678278b6ea5d8670cfd80c71045454936ce8497a728ec1.png

デフォルトの設定では、時計の3時の位置を0度として、半時計周りにプロットします。また、円グラフの中心座標は(0, 0), 半径は1となります。

ax.pieのオプション#

ax.pieの主なオプションを以下に示します。

  • labels (list): データのラベル

  • labeldistance (float): ラベルの中心からの距離(デフォルト:1.1)

  • textprops (dict): テキストの書式を指定

  • colors (list): グラフの色

  • explode (list): グラフの要素を中心から切り離す

  • pctdistance (float): 数値の中心からの距離(デフォルト:0.6)

  • autopct (str): 割合を表示する

  • shadow (bool): Trueの場合、グラフに影を付ける(デフォルト:False

  • startangle (float): グラフの開始角度(degree, デフォルト:0)

  • counterclock (bool): Trueの場合、データを半時計回りに並べる(デフォルト:True

  • wedgeprops (dict): グラフの要素の書式を指定

  • radius (float): 円グラフの半径(デフォルト:1)

データのラベル#

labelsオプションにデータのラベルを配列で与えることができます。

labels = ["Alice", "Bob", "Carol", "Dave"]

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=labels)
plt.show()
../_images/a5e7538d021b6ffa6b2023bac208507a7631ffb219d147298b46eeceaf7c5661.png

フォントの設定を変更するには、textpropsオプションを用います。文字の大きさを変更する場合、以下のようにfontsizeをキーとした辞書形式で与えます。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=labels, textprops={"fontsize": 15})
plt.show()
../_images/c674044a7080f0158dd3bd84406c1f2bb9e62b91e7887559152528a6926631d9.png

グラフの色を変更#

グラフの色を変更するには、色のリストをcolorsオプションに渡します。colorオプションの詳細は以下の記事を参考にして下さい。

Matplotlib 色の書式

colors = ["black", "brown", "pink", "purple"]

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=labels, colors=colors)
plt.show()
../_images/334fe5f7b59a40b3e3883842fbe61cde18bfd5bcc0870fe16ffbc4abcb65d663.png

グラフの要素を切り離す#

グラフの要素を中心から切り離した円グラフを作成するには、explodeオプションを用います。グラフの中心からのオフセット量を配列として与えます。位置を変更しない要素については0とします。

explode = [0.2, 0.1, 0, 0]

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=labels, explode=explode)
plt.show()
../_images/4e17cd6e0c4db315a7a4c4234879c9403d3fdab58822845a871fe69b8d5a8ae0.png

データの割合を表示#

データの割合を円グラフ内に表示するには、autopctオプションを用います。autopctに書式を渡します。書式の例を以下の表に示します。

autopct

%1.0f

38, 29

%1.1f

37.5, 29.2

%1.2f

37.52, 29.21

%1.1f%%

37.5%, 29.2%

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=labels, autopct="%1.1f%%")
plt.show()
../_images/8f760ae90d179040a1efa2c0b161c6a279b1dd99165cf7f3b05192723e3d70a7.png

また、数値の中心からの距離はpctdistanceオプションで指定可能です(デフォルト値は0.6)。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=labels, autopct="%1.1f%%", pctdistance=0.8)
plt.show()
../_images/7a02cc5db2d1f066e8b8d30c9b1b00957dcef9257d054a3d8e10e2e812ee36d5.png

グラフに影を付ける#

グラフに影を付けるには、shadow=Trueとします。

explode = [0.1, 0, 0, 0]

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=labels, shadow=True, explode=explode)
plt.show()
../_images/dd42c70bef7ad4e75d0bb809ec65346a6d0ffdfbdf928acfcd7ba115f17e75f9.png

開始角度を変更#

円グラフの開始角度を変更するには、startangleオプションに開始角度(度)を与えます。デフォルト値は0で、時計の3時の方向です。startangleの値が大きいほど、開始角度は半時計回りに増えます。 なお、counterclock=Falseとしてグラフを時計回りとした場合でも、startangleオプションには影響しません。

以下は開始角度を90度(時計の12時の位置)とした例です。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=labels, startangle=90)
plt.show()
../_images/f14a64aba61aa14f0b2f626d43dd5b3777d9913db03fee562f0cb1469d4fed0b.png

時計回りのグラフ#

グラフを時計回りにするには、counterclock=Falseと設定します。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=labels, counterclock=False)
plt.show()
../_images/e5b75b3a473418f91341557bf5d8424cd65d894555aa666dd099c03a9c73fc48.png

時計回りとして、さらに開始角度を90度(時計の12時の位置)とした円グラフの例を以下に示します。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=labels, startangle=90, counterclock=False)
plt.show()
../_images/ccb3c3c6e44b0aada76de021614a7140ef3225ba414fc5c91c5659e608a6cc84.png

枠線を付ける#

グラフに枠線を付けるには、wedgepropsオプションを用います。wedgepropsは辞書形式で指定し、linewidthキーに枠線の太さ、edgecolorキーに枠線の色をそれぞれ指定します。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x, labels=labels, wedgeprops={"linewidth": 1.5, "edgecolor": "black"})
plt.show()
../_images/81f102817e1417d3ae5a408b1f3c26c7148c997972211a131195fdac20e32b86.png

凡例を表示#

グラフに反映を表示するには、ax.legendにラベルを渡します。また、bbox_to_anchorオプションで位置を調整できます。

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x)
ax.legend(labels, bbox_to_anchor=(1, 0.9))
plt.show()
../_images/e02d7569c8fbee5ad2c70cea3473a354af20729da8cd388142b2617783e2b687.png

ax.legendの詳細については、以下の記事を参照ください。

Matplotlibの凡例の設定