使用autopct
关键字
我们知道显示的百分比乘以所有实际值的总和必须是实际值，我们可以将其定义为一个函数，并
plt.pie使用
autopct关键字将此函数提供给该函数。
import matplotlib.pyplot as pltimport numpylabels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs'sizes = numpy.array([5860, 677, 3200])colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue']def absolute_value(val): a = numpy.round(val/100.*sizes.sum(), 0) return aplt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct=absolute_value, shadow=True)plt.axis('equal')plt.show()由于计算涉及一些错误，因此必须小心，因此提供的值仅精确到小数点后一位。
下面的函数可能会更高级一些，该函数尝试通过比较计算值和输入数组之间的差异，从输入数组中获取原始值。该方法不存在不准确性的问题，而是依赖于彼此足够不同的输入值。
def absolute_value2(val): a = sizes[ numpy.abs(sizes - val/100.*sizes.sum()).argmin() ] return a
创建饼图后更改文本
另一种选择是先用百分比值绘制饼图，然后再替换它们。为此，可以存储由返回的autopct标签，
plt.pie()并在其上循环以用原始数组中的值替换文本。注意，提供关键字
plt.pie()时，仅返回三个参数，最后一个是感兴趣的标签，
autopct因此在此将其设置为空字符串。
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs'sizes = numpy.array([5860, 677, 3200])colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue']p, tx, autotexts = plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct="", shadow=True)for i, a in enumerate(autotexts): a.set_text("{}".format(sizes[i]))plt.axis('equal')plt.show()
