Clase Matplotlib.patches.Wedge en Python

Matplotlib es una increíble biblioteca de visualización en Python para gráficos 2D de arrays. Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos multiplataforma basada en arrays NumPy y diseñada para funcionar con la pila SciPy más amplia. 
 

matplotlib.patches.Wedge

La clase matplotlib.patches.Wedge se usa para agregar parches en forma de cuña en el gráfico. La cuña está centrada en xy = (x, y) con un radio r y barre theta1 a theta2 (en grados). La cuña parcial se dibuja desde el radio interior r – ancho hasta el radio exterior r si se da el ancho.
 

Sintaxis: class matplotlib.patches.Wedge(center, r, theta1, theta2, width=None, **kwargs)
Parámetros: 
 

1. centro: El punto central de la cuña.
    
2. r: Radio de la cuña.
    
3. theta1: Primer ángulo de barrido.
    
4. theta2: Segundo ángulo de barrido.
    
5. ancho: Ancho del barrido
    

Los atributos de los kwargs se dan en la siguiente tabla: 
 

Ejemplo 1: 
 

import numpy as np
from matplotlib.patches import Circle, Wedge, Polygon
from matplotlib.collections import PatchCollection
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
 
fig, ax = plt.subplots()
 
resolution = 50  # the number of vertices
N = 3
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
radii = 0.1 * np.random.rand(N)
patches = []
 
for x1, y1, r in zip(x, y, radii):
    circle = Circle((x1, y1), r)
    patches.append(circle)
 
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
radii = 0.1 * np.random.rand(N)
theta1 = 360.0 * np.random.rand(N)
theta2 = 360.0 * np.random.rand(N)
 
for x1, y1, r, t1, t2 in zip(x, y, radii,
                             theta1, theta2):
    wedge = Wedge((x1, y1), r, t1, t2)
    patches.append(wedge)
 
# Some limiting conditions on Wedge
patches += [
    Wedge((.3, .7), .1, 0, 360),             # Full circle
    Wedge((.7, .8), .2, 0, 360, width = 0.05),  # Full ring
    Wedge((.8, .3), .2, 0, 45),              # Full sector
    Wedge((.8, .3), .2, 45, 90, width = 0.10),  # Ring sector
]
 
for i in range(N):
    polygon = Polygon(np.random.rand(N, 2), True)
    patches.append(polygon)
 
colors = 100 * np.random.rand(len(patches))
p = PatchCollection(patches, alpha = 0.4)
p.set_array(np.array(colors))
ax.add_collection(p)
fig.colorbar(p, ax = ax)
 
plt.show()

Producción: 
 

Ejemplo 2: 
 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
fig, ax = plt.subplots(figsize =(6, 3),
                       subplot_kw = dict(aspect ="equal"))
 
recipe = ["375 g flour",
          "75 g sugar",
          "250 g butter",
          "300 g berries"]
 
data = [float(x.split()[0]) for x in recipe]
ingredients = [x.split()[-1] for x in recipe]
 
 
def func(pct, allvals):
    absolute = int(pct / 100.*np.sum(allvals))
     
    return "{:.1f}%\n({:d} g)".format(pct, absolute)
 
 
wedges, texts, autotexts = ax.pie(data,
                                  autopct = lambda pct: func(pct, data),
                                  textprops = dict(color ="w"))
 
ax.legend(wedges, ingredients,
          title ="Ingredients",
          loc ="center left",
          bbox_to_anchor =(1, 0, 0.5, 1))
 
plt.setp(autotexts, size = 8, weight ="bold")
 
ax.set_title("Recipe for a pie")
 
plt.show()

Producción: