はじめに
matplotlibを使用した円グラフ（パイチャート）は、データの比率を視覚的に表現するのに適していますが、そのままでは見づらい場合があります。この記事では、円グラフを見やすくするためのテクニックを紹介します。
コード
解説
モジュールのインポート
データの生成
recipeを上記のように記述し、splitを各項目に適用することで、dataとlabelを分離しています。 splitは文字列を区切る関数で、区切り文字を指定しない場合は空白で区切られます。そのため、x.split()[0]で先頭の数字を、x.split()[-1]で末尾の材料名をそれぞれ取得できます。
なお、このデータはサボテン用土のオリジナル配合データです。
色の設定
Set2は、
のQualitative colormapsにあり、０から5番目までの色を選択しました。
円グラフの表示
autopct=lambda p:'{:.0f}%’.format(p) if p>=2 else ” を使用すると、比率が2%未満のデータのパーセンテージ表示を非表示にできます。pctdistanceパラメータは％表示の位置を設定し、0.75と指定すると中心から円周の75%の位置に表示されます（円の外周が1に相当）。
colors=colorsを指定すると、各セグメントに設定した色が適用されます。
textprops=dict(color=”k”)で％表示の文字色を変更できます。セグメントの色に応じて見やすい文字色を選ぶと良いでしょう。 また、plt.setp(autotexts, size=12)を使用すると、％表示の文字サイズを調整できます。
凡例の表示
bbox_to_anchor=(1, 0, .5, 1))で、(1,0)を左下とする位置に、幅.5高さ1の凡例が作成されます。
コードをダウンロード(.pyファイル) コードをダウンロード(.ipynbファイル)まとめ
円グラフの可読性を高めるためには、以下のポイントを意識しましょう：
- 適切な凡例の配置
- パーセンテージの明示
- 重要なセグメントの強調
- 見分けやすい色の使用
- 視覚効果（影など）の適度な活用
- グラフの開始角度の調整
これらのテクニックを活用することで、データを明確に伝える効果的な円グラフを作成できます。
参考
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