不只是餅狀圖，Matplotlb的官網上Example頁面下有各種圖表的例子（Matplotlib-Examples），因此，如果想要繪製圖表，建議先到官網上看一看，挑選合適的圖表，如果不懂的話，再找其他資料學習。
最近需要繪製餅狀圖（其實是環狀圖），其實簡單繪製的話是很簡單的，但是對參數進行一些調整的話會使圖表變得很好看，這裏重點記錄一下pie()函數的一些重要參數，同時記錄一下這份代碼作爲Demo，方便之後改動使用，這份代碼是根據官方代碼改動的：
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# 指定本地字體 使用 fontproperties=myfont 調用 沒有這個屬性的無法使用
# myfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=r"times.ttf")
# 創建、返回 Figure 對象和 Axes 子圖對象
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
recipe_data = [375, 75, 250, 300, 200]
recipe_labels = ['dataa', 'datab', 'datac', 'datad', 'datae']
# 凸顯的塊偏離的程度 例如 0.5就是顯示在離中心點 1.5r的位置
explode = [0, 0.3, 0, 0, 0]
# 用來規定輸出格式的函數
def func(pct, allvals):
absolute = int(pct/100.*np.sum(allvals))
return "{:.1f}%\n({:d})".format(pct, absolute)
# 顏色列表
colors=['#06799f', '#4c8e9e','#3aaacf','#33cccc', '#91cdcb']
# colors = ['#7bcdca','#499b98','#467472', '#89a1d5', '#9dafd5']
'''
函數調用格式：
matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None,
pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None,
radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None,
center=(0, 0), frame=False, rotatelabels=False, hold=None, data=None)
其中：
x：數據
labels: 每個塊的標記列表 在legend和作爲圖表外標記使用
colors: string list顏色參數列表
explode: float list 每個塊偏移的程度 如果是0.5 就表示偏離中心 1.5r 用來凸顯某一塊
autopct: string format 標註 或者是使用函數方式（一般傳入一個lambda函數用來匹配數據和不同的標註）
pctdistance: float 塊上標記文字距離中心的程度（0，1）
textprops：dict 用來設置文本對象的一些屬性例如：textprobs = dict(color='w') 或者 textprobs = {color:'w'} 表示標註文字的顏色是白色
wedgeprops：dict 設置wedge對象的一些參數 例如 wedgeprops={'linewidth':3, 'width':0.5, 'edgecolor':'w'}
圖表線條寬 設置是否圈的環的比例（0，1）， 不同塊的邊界顏色
counterclock：bool 指定指針方向，順時針或者逆時針。
startangle: float 從x軸開始逆時針開始偏移的角度
shadow: bool 是否添加陰影
center：float list 圖標中心位置。
labeldistance：float 被畫餅標記的直徑。
frame：bool 表的軸框架。
rotatelabels：bool 旋轉每個label到指定的角度。
radius: float 半徑
返回值:
patches：list matplotlib.patches.Wedge對象列表。
text：list 餅（圈）內部的文字
autotexts：list 餅（圈）外部的文字
'''
wedges, texts, autotexts = ax.pie(x=recipe_data,
labels=recipe_labels,
# autopct='%1.1f%%', autopct後面跟的兩種形式 這種格式就是 像12.3%的百分比一位小數
autopct=lambda pct: func(pct ,recipe_data),
explode=explode,
colors=colors,
pctdistance=0.7,
textprops=dict(color="w"), # 設置白色會看不到圓外部的文字（背景是白色）
# 設置環的比例佔一半
wedgeprops = {'width': 0.5, 'linewidth': 1, 'edgecolor':'w'}
)
# 設置圖例中的一些屬性
ax.legend(wedges, recipe_labels,
title="legends",
title_fontsize=15,
fontsize=17,
loc="center left",
bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1))
plt.setp(autotexts, size=12, weight="bold") # 文字的大小之類
ax.set_title("Pie Chart", fontdict={'fontsize':15, 'fontweight':15})
# 如果直接對figure對象設置的話，會有一個參數fontproperties，後面跟的就是自己定義使用的字體
# plt.title("Matplotlib bakery: A pie", fontproperties=myfont, fontsize=15)
# plt.savefig('test01') 保存
plt.show()
效果：
實際上，繪製好看的圖表的一個重要方面就是圖表的配色，這個配色我是根據很多論文常用的顏色設置的，網絡上會有很多配色的網站，可以簡單學習一下配色的方法，例如這個網站：Color Scheme Designer，會幫助你選擇更合理的顏色搭配來讓你的圖表更好看。