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/591f15e7c28310e7e052afbbea079ceb2c35186a0a9cda8aeff7580025e9d938.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/eeddf6ae1fc62f6fa1f2c57719fb263ea4c9b7fcfc7202d1f313d4b035abbae8.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/c4bfe88e18f8005be862fbec20acd23cdca18cc82b2360ccc41d6ecd35d09b32.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/d9402d7ec3a6d42aaa7419ca52d3c8aaa4110f9f2d1b9c0170172b49fdda158a.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/d6aa63e319052270e12090ce16bf718e4c38effc88fdf7c2a08058771a38a982.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/c1b6c91f12db5ac938510bf4783655436f0eda66e5cc8499e427f79331aca08b.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/6e7bdfde92fe0f150cbabb3268720926a5e77288a8e2355a8243e84dae53cab7.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/ccd471b28a3eab99a155bd391ee902d9b2a0dd9ac80648f58c4fe4ebe3d87a21.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/8cb07e2f007d6cebd71dbe863f6c80317a152a4d85d9f323ef8022ee8414cba6.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/3d04fd9f2070c5682ea1bef5f3dc29d1320407fe0a3e29df13aa922ab7fdc8bf.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/d7d853e54b9b63eb05c2c88d82977b252a3c44a2b1215f069c50b5797d8358ea.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/45a8b26ac3702cc566e617912b3bd1c3b37480fe133c5d8f3cf2fd4f95dc0615.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/3579dce77f8f7357bb6aeb29d17dc4efb207bdb49b8f730d0689ad5f6bbfe958.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