用 Matplotlib 繪制餅圖：從基礎語法到實戰美化，全面掌握分類數據可視化技巧

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在數據分析與可視化的世界里，**“圖勝千言”**早已成為共識。而在眾多圖表類型中，餅圖（Pie Chart）以其直觀的比例展示方式，成為展示分類數據分布的常見選擇。無論是業務報表、用戶畫像，還是市場份額分析，餅圖都能快速傳達“誰占了多少”的核心信息。

本文將帶你系統掌握如何使用 Python 中的 Matplotlib 庫繪制餅圖。從基礎語法到樣式美化，從實戰案例到最佳實踐，我們將一步步拆解餅圖的構建過程，幫助你在項目中高效表達分類數據的結構與比例。

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一、為什么選擇 Matplotlib 繪制餅圖？

雖然 Seaborn、Plotly 等高級可視化庫層出不窮，但 Matplotlib 仍是 Python 可視化的基石。它提供了最原始、最靈活的繪圖接口，尤其適合定制化需求較高的場景。

使用 Matplotlib 繪制餅圖的優勢：

• 語法清晰，易于掌握
• 可高度定制顏色、標簽、角度等細節
• 與 Pandas、NumPy 等庫無縫集成
• 支持中文、圖例、動態交互等擴展功能

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二、準備工作：環境與數據

安裝依賴

pip install matplotlib pandas

導入庫

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

示例數據：產品銷售占比

我們構造一個簡單的銷售數據集：

data = {'產品類別': ['電子產品', '服裝', '家居用品', '食品', '圖書'],'銷售額': [35000, 22000, 18000, 15000, 10000]
}
df = pd.DataFrame(data)

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三、基礎餅圖繪制

1. 最簡單的餅圖

plt.pie(df['銷售額'], labels=df['產品類別'])
p