Gráficas de pastel con Matplotlib

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Las gráficas de barras nos sirven para representar porcentajes y proporciones. En Python podemos utilizar la librería Matplotlib para desarrollar este tipo de gráficas.

Matplotlib dispone de la función pie, cuya sintaxis depende del grado de personalización y control que se requiera sobre la gráfica de pastel a dibujar.

Para ejemplificar el uso de esta función vamos a suponer que se tienen los siguientes datos sobre algunas personas que tienen cierta cantidad de manzanas en su poder:

Nombre Manzanas
Ana 20
Juan 10
Diana 25
Catalina 30

Para representar el porcentaje del total del cual dispone cada uno, podemos trazar una gráfica de pastel. Para ello realizamos lo siguiente:

In [20]:
import matplotlib.pyplot as plt

manzanas = [20,10,25,30]
nombres = ["Ana","Juan","Diana","Catalina"]
plt.pie(manzanas, labels=nombres)
plt.show()

Observe que lo primero que hacemos es importar la librería matplotlib, enseguida, en utilizando listas definimos los nombres y el número de manzanas correspondientes. Luego, la función pie acepta un primer argumento que contiene los valores absolutos de cada ítem, además, de un keyword argument labels que contiene las etiquetas correspondientes.

El aspecto achatado de la gráfica se puede solucionar utilizando la función axis.

In [31]:
import matplotlib.pyplot as plt

manzanas = [20,10,25,30]
nombres = ["Ana","Juan","Diana","Catalina"]
plt.pie(manzanas, labels=nombres)
plt.axis("equal")
plt.show()

Indicando el porcentaje

El porcentaje correspondiente a cada ítem se puede indicar mediante el argumento autopct:

In [32]:
import matplotlib.pyplot as plt

manzanas = [20,10,25,30]
nombres = ["Ana","Juan","Diana","Catalina"]
plt.pie(manzanas, labels=nombres, autopct="%0.1f %%")
plt.axis("equal")
plt.show()

Cambiando los colores

Los combinación de colores se puede especificar de manera manual, pasando una lista de color en formato hexadecimal o RGB.

In [88]:
import matplotlib.pyplot as plt

manzanas = [20,10,25,30]
nombres = ["Ana","Juan","Diana","Catalina"]
colores = ["#EE6055","#60D394","#AAF683","#FFD97D","#FF9B85"]
plt.pie(manzanas, labels=nombres, autopct="%0.1f %%", colors=colores)
plt.axis("equal")
plt.show()

Los colores también se pueden determinar y autocalcular utilizando un mapa de color específico. Enseguida se muestra un ejemplo donde la variación es sobre colores en tonos azules.

In [89]:
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib import colors

manzanas = [20,10,25,30]
nombres = ["Ana","Juan","Diana","Catalina"]

normdata = colors.Normalize(min(manzanas), max(manzanas))
colormap = cm.get_cmap("Blues")
colores =colormap(normdata(manzanas))

plt.pie(manzanas, labels=nombres, autopct="%0.1f %%", colors=colores)
plt.axis("equal")
plt.show()

Extrayendo rebanadas

Es posible también segmentar o separar del bloque una o más de las rebanadas de la gráfica de pastel. Para ello se debe pasar una lista o tupla con valores entre 0 y n que indican el desfase respecto al centro, 0 indica ningún desfase y n un desfase equivalente a n*r, donde r es el radio de la gráfica de pastel.

In [102]:
import matplotlib.pyplot as plt

manzanas = [20,10,25,30]
nombres = ["Ana","Juan","Diana","Catalina"]
colores = ["#EE6055","#60D394","#AAF683","#FFD97D","#FF9B85"]
desfase = (0, 0, 0, 0.1)
plt.pie(manzanas, labels=nombres, autopct="%0.1f %%", colors=colores, explode=desfase)
plt.axis("equal")
plt.show()

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