Pie Chart ➰

Pie Chart

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• 원을 부채꼴로 분할하여 표현하는 통계 차트
• 가장 많이 사용하는 차트지만 지양하자..!!
  • Why? 비교하기 어렵고 유용성이 떨어짐
  • 오히려 bar plot이 유용하다!
• Pie Chart vs Bar chart
  • 장점: 비율정보에 대한 정보를 제공
  • 단점: 구체적인 양의 비교가 어려움

labels = ['A', 'B', 'C', 'D','E']
data = np.array([60, 90, 45, 85,80]) # 총합 360

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(7, 7))
ax.pie(data,labels=labels,
       #startangle=90 x축 기준 90도(y축)에서부터 그래프 시작
       #explode = [0, 0, 0.2, 0] 세번째 값만 20% 튀어나오게
       #shadow=True 파이차트에 그림자 넣기
       #autopct='%1.1f%%' 각 데이터가 몇%인지 표시해줌
       #rotatelabels=90 label 글자 90도 회전
       #counterclock=False 반시계방향으로 그래프 출력
       #radius=[1, 0.8,~~] 그래프 반지름 크기 조절
      )
plt.show()

 

Donut Chart

• 중간이 비어있는 Pie Chart
• 디자인적으로 선호, 인포그래픽에서 종종 사용
• 정보 전달 목적이면 별로...

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(7, 7))

ax.pie(data, labels=labels, startangle=90,
      shadow=True, autopct='%1.1f%%')

# 좌표 0, 0 r=0.5(중간에 얼마나 비울건지), fc=중간 원 색깔
#pctdistance: 글씨 적을 위치 (r기준)
#textprops: 글씨 색깔
centre_circle = plt.Circle((0,0),0.5,fc='white', pctdistance=0.75, textprops={'color':"w"})
ax.add_artist(centre_circle)

plt.show()

 

Sunburst Chart

• 햇살을 닮은 차트
• 계층적 데이터 시각화하는데 사용 (구현 난이도에 비해 화려함)