一、餅狀圖介紹

餅狀圖（Pie Chart）是數據可視化中的一種常見形式，可用于表示不同部分與整體的數量比例。通過將數據劃分為不同的部分，餅狀圖可以呈現各部分對總體的貢獻程度。

Python提供了多個庫用于繪制餅圖，其中最常用的是Matplotlib和Seaborn。下面，我們將以Matplotlib為例，介紹如何使用Python繪制餅狀圖。

二、繪制基本餅狀圖

在Matplotlib中，繪制餅狀圖需要先導入pyplot模塊，并使用pie()函數來創建圖形。下面是一段示例代碼：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定義數據
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
data = [30, 20, 10, 40]

# 繪制基本餅狀圖
plt.pie(data, labels=labels)

# 顯示圖形
plt.show()

首先，我們定義了一個包含標簽和數據的列表。然后，使用pie()函數繪制圖形，其中data參數表示各部分的數據，labels參數表示各部分的標簽。

最后，我們使用show()函數來顯示圖形。在運行這段代碼之后，我們可以看到一個基本的餅狀圖呈現在屏幕上。

三、調整餅狀圖樣式

雖然Matplotlib默認的餅狀圖已經足夠清晰易懂，但是我們還可以通過一些函數來調整圖形的樣式，增強可視化效果。下面是一些常用的函數：

四、使用餅狀圖進行數據分析

餅狀圖不僅可以作為一種數據可視化工具，還可以用于進行數據分析。例如，在下面的示例中，我們將使用餅狀圖來比較兩個班級的數學成績分布情況。

import matplotlib.pyplot as plt

# 定義數據
classA = [40, 30, 15, 15]
classB = [20, 25, 30, 25]
labels = ['<60', '60-70', '70-80', '>=80']

# 繪制兩個餅狀圖
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
ax[0].pie(classA, labels=labels, autopct='%.2f%%')
ax[0].set_title('Class A')
ax[1].pie(classB, labels=labels, autopct='%.2f%%')
ax[1].set_title('Class B')

# 顯示圖形
plt.show()

在這段代碼中，我們首先定義了兩個班級的數學成績分布，然后將它們繪制在同一個圖形中。使用subplots()函數創建一個包含兩個子圖的圖形，各自代表一個班級，然后在每個子圖中使用pie()函數繪制餅狀圖。

運行這段代碼后，我們可以看到一個包含兩個餅狀圖的圖形，它們分別代表兩個不同班級的數學成績分布情況。通過比較這兩個圖形，我們可以發現Class A班級的成績相對較為均衡，而Class B班級的成績則呈現出較為集中的趨勢。