利用自己的祖源成分结果画祖源成分饼图

方法一：编程法

概述

编程语言：python3.8
模块：matplotlib（当然如果要是通过读取csv或excel表格的话肯定还少不了pandas）
可选：jupyter notebook
整体思路：祖源成分数据的可视化
优势：在数据量较大的时候较方法二速度快

代码如下图所示：

import matplotlib.pyplot as plt# 设置显示中文
plt.rcParams['font.sans_serif'] = ['SimHei']# 准备数据
labels = ['北方汉族','蒙古语族群','南方汉族','日本人','韩国人','畲族','其他']
values = [48.12, 26.16, 12.05, 11.78, 1.31, 0.51, 0.07]# 画图
plt.pie(values)
plt.title('yhlhhhhh的微基因祖源成分饼图')
plt.show()

图片展示：

说明：

pie函数是这个脚本的最重要的部分，其中参数values可以是个数的数据，当然直接输入百分比…问题也不大，labels是标签，在这里也就是各种祖源成分名称了。这俩参数都支持numpy和pandas直接输入（注意pandas的不可以是数据帧哈）
title函数是用来设置标题的，这个没啥好说的
一定要记得前面那个设置中文的语句！！！否则文字部分会是乱码（用Windows和Mac的小盆友的设置方法有差异！当时我弄这个弄了俩小时…）
记得最后要写show函数，不然咋弄都不显示的233333

但这时候我们发现：因为有一些数据由于占比过小，导致一些成分名称会聚集在一起而看不清成分名称。
所以这个时候，我们的解决方案是：设立一个图例
经过对图例的设定以及位置的调整，我们得到的饼图是这样的：

看起来舒服多了吧

代码在这里：

import matplotlib.pyplot as plt# 设置显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 准备数据
labels = ['北方汉族','蒙古语族群','南方汉族','日本人','韩国人','畲族','其他']
values = [48.12, 26.16, 12.05, 11.78, 1.31, 0.51, 0.07]
# 开始画图
plt.pie(values)
plt.legend(loc="center left", bbox_to_anchor=(0.91, 0, 0.3, 1), labels = labels)
plt.title('yhlhhhhh的微基因祖源成分饼图')
plt.show()

说明：

legend函数是专门用来添加图例的，其中的参数loc bbox_to_anchor labels的作用分别是粗略调整图例位置，详细调整图例位置以及图例的内容

方法二：excel法

概述

软件：WPS
方法：直接在WPS里输数据直接画，这个不多说了
优势：数据较少的时候，比方法一速度快

图片展示：

最后提醒大家：要在不同情况下选择合理的解决方案，可千万别轴！！！

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代码如下图所示：

图片展示：

代码在这里：

方法二：excel法

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图片展示：

最后提醒大家：要在不同情况下选择合理的解决方案，可千万别轴！！！

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