作为一名深耕数据领域多年的工程师，我们见证了数据可视化工具从简单的绘图命令演变为如今高度智能化的系统。在 2026 年，虽然我们拥有了大量炫酷的三维可视化工具和 AI 生成图表，但饼图作为展示“部分与整体”关系最直观的经典方式，依然在我们的分析报告中占据一席之地。你可能在想：在这个 AI 驱动的时代，我们该如何在 MATLAB 中高效、专业地创建这些图表？更重要的是，我们如何将现代的开发理念融入到传统的 MATLAB 编程中？
在这篇文章中，我们将超越基础的语法教学，从 2026 年技术专家的视角，深入探讨 MATLAB 中的 pie() 函数。我们不仅会回顾基础，还会分享我们在实际项目中遇到的“坑”与解决方案，并展示如何利用现代工具链来提升我们的开发效率。
从基础到进阶：核心逻辑与绘图实战
在开始编码之前，让我们先达成一个共识：饼图的核心价值在于它能够瞬间传达比例关系。然而，在 MATLAB 中实现这一点的过程中，数据的归一化处理是初学者最容易感到困惑的地方。
#### 数据归一化的底层逻辑
理解 sum(X) 与 1 的关系，是掌握 MATLAB 饼图绘制的关键所在。这不仅仅是语法，更是数据处理的第一道防线。
- 当 sum(X) > 1 时：MATLAB 会充当一个“聪明”的助手，自动对数据进行归一化。这意味着无论你的数据是总量为 100 还是 10000，饼图永远是一个完整的圆，各部分比例准确。这避免了我们手动编写
X / sum(X)的麻烦，但在某些对精度要求极高的工程计算中，了解这一步隐式操作至关重要。
- 当 sum(X) ≤ 1 时：这是很多资深工程师偶尔也会踩的坑。MATLAB 认为你想要绘制一个“部分饼图”。如果你只想展示 0.3 的比例，它只会画一个小缺口。这种特性在绘制仪表盘进度条时非常有用，但如果你误以为它会自动补全为 100%，结果就会让人大跌眼镜。
#### 实战演练：构建企业级图表
让我们通过一系列实际的例子，看看如何从简单的代码演变为生产级的可视化方案。
##### 示例 1：基础绘图的现代写法
虽然代码简单，但我们可以利用现代 IDE（如 MATLAB R2026a 的 Live Editor 或 VS Code 配合 MATLAB 扩展）来即时预览效果。
% 数据准备：假设这是某季度的销售数据
% 使用语义化的变量名是优秀代码的第一步
quarterly_sales = [20, 30, 40, 30];
% 调用 pie 函数
% MATLAB 会自动计算百分比并分配默认配色
figure(‘Name‘, ‘Sales Analysis‘, ‘Color‘, ‘w‘); % 创建白色背景的窗口，更适合展示
pie(quarterly_sales);
% 添加标题：注意字体设置，防止中文环境下的乱码问题
% 我们在团队中通常封装一个函数来处理字体设置，这里为了演示直接设置
title(‘2026年 Q1 季度销售基础概览‘, ‘FontSize‘, 12, ‘FontWeight‘, ‘bold‘);
##### 示例 2：突出关键业务指标
在业务汇报中，我们经常需要强调某一个特定的异常点或亮点。MATLAB 的“爆炸”效果（偏移）虽然经典，但要用得克制。
data = [20, 30, 40, 30];
% 定义偏移向量：逻辑要清晰
% 0 代表正常，非零值代表偏移距离
% 这里的逻辑是：我们想突出第3个数据点（即数值为40的部分）
% 注意：偏移数组长度必须与数据长度一致
explode_vector = [0, 0, 1, 0];
% 绘制图表
pie(data, explode_vector);
% 添加说明性注释
title(‘关键数据突出显示：产品 C 的市场主导地位‘);
工程经验分享：在我们曾处理的一个金融项目中，我们发现如果一次偏移超过两个扇形，图表会显得支离破碎，反而增加了用户的认知负荷。因此，我们在内部代码规范中规定：explode 参数中非零元素的个数不得超过 1 个（除非数据类别极少）。
##### 示例 3：优雅的标签处理
默认的百分比标签往往信息量不足。结合具体的业务名称，才能让图表具备可读性。
% 数据准备
data = [20, 30, 40, 30];
% 定义标签：推荐使用 string 数组而非旧的 cell 数组
% 这样在后续处理文本时更符合现代 MATLAB 的语法
category_labels = ["研发部", "市场部", "销售部", "客服部"];
% 绘制带标签的饼图
% pie 函数的第三个参数接受标签数组
h = pie(data, category_labels);
% 额外定制：修改标签颜色或字体以符合公司品牌规范
% 这里展示了如何通过句柄操作图形对象
% 这是一个更深入的技巧，我们在下文会详细展开
现代 MATLAB 开发：从脚本到 AI 协作
到了 2026 年，我们的编程方式已经发生了巨大变化。作为技术专家，我们不能只埋头写代码，更要懂得利用工具提升效率。这就是我们在团队中践行的 Vibe Coding（氛围编程） 理念。
#### AI 辅助开发工作流
现在，当我们需要绘制一个复杂的饼图时，我们通常不会从头开始编写每一行代码。我们使用 GitHub Copilot 或 Cursor 这样的 AI 辅助 IDE。以下是我们在实际工作中的操作流程，供你参考：
- 意图描述：我们在编辑器中输入注释
% 读取 excel 文件 ‘data.xlsx‘，绘制部门支出占比饼图，并将占比小于 5% 的部分合并为 ‘其他‘。 - AI 生成初稿：AI 会生成读取数据和预处理的代码。注意，AI 生成的代码通常需要我们在生产环境中进行“安全审查”，比如检查文件是否存在，处理 NaN 值。
- 人工优化：我们负责调整配色和布局，确保符合报告的审美标准。
LLM 驱动的调试技巧：当你遇到 INLINECODE998e67a5 函数报错，或者标签显示不全时，与其翻阅厚重的文档，不如直接将错误信息抛给 AI：“我在 MATLAB 中遇到这个错误，请帮我解释并提供修复方案。” 在 2026 年，这已成为我们解决 INLINECODEcb44a579（边界情况）的首选方式。
#### 深入定制：句柄图形与自动化
真正的专家不仅会画图，还会控制图。MATLAB 的图形系统是基于句柄的，这赋予了我们上帝视角的控制力。
让我们看一个更具挑战性的例子：如何根据公司 VI 自动修改饼图颜色？
% 1. 数据准备
data = [15, 25, 40, 20];
explode = [0 0 1 0];
labels = {‘产品A‘, ‘产品B‘, ‘产品C‘, ‘产品D‘};
% 2. 绘制图
figure;
% 捕获句柄！这是关键的第一步
% pie 函数返回的是图形对象的句柄数组
patch_handles = pie(data, explode, labels);
% 3. 深度解析句柄数组
% pie 返回的句柄数组结构是：[文本1, 扇形1, 文本2, 扇形2, ...]
% 扇形对象都在偶数索引位置
% 我们要提取出所有的“扇形”对象
% 定义一组企业级配色（替换默认的 MATLAB 色卡）
custom_colors = [0.2, 0.4, 0.8; ... % 蓝色
0.9, 0.2, 0.2; ... % 红色
0.3, 0.7, 0.3; ... % 绿色
0.9, 0.6, 0.1]; % 橙色
color_index = 1;
for i = 1:length(patch_handles)
% 判断当前句柄类型是否为 ‘patch‘（即扇形）
if strcmp(get(patch_handles(i), ‘Type‘), ‘patch‘)
% 设置 FaceColor 和 EdgeColor
set(patch_handles(i), ‘FaceColor‘, custom_colors(color_index, :));
set(patch_handles(i), ‘EdgeColor‘, ‘k‘); % 黑色边缘，增强对比度
set(patch_handles(i), ‘LineWidth‘, 1.5); % 稍微加粗边缘线
color_index = color_index + 1;
end
end
% 4. 添加图例和最终润色
title(‘企业级定制配色方案示例‘, ‘FontSize‘, 14);
legend(labels, ‘Location‘, ‘eastoutside‘);
代码深度解析：
在这个例子中，我们没有满足于默认配色。通过 INLINECODE22a590b0 和 INLINECODE5fa908ef 函数操作句柄，我们绕过了 MATLAB 的自动配色机制。这在制作对外发布的报告时非常重要——因为默认的鲜艳配色往往显得不够专业。同时，我们还手动添加了黑色边框 (EdgeColor)，这是一种在投影或黑白打印时保持可读性的经典手段。
生产级开发：深度定制与性能优化
在 2026 年的工程实践中，我们面对的数据规模和复杂性要求我们不仅要“画出来”，还要“画得快”、“画得对”。让我们深入探讨一些高级主题。
#### 性能优化与大规模数据渲染
你可能会遇到这样的情况：当你尝试在饼图中绘制包含数千个类别的数据时，MATLAB 的绘图引擎可能会出现卡顿。这是因为每个扇形本质上是一个多边形对象，渲染成本极高。
最佳实践策略：
- 数据分桶：在将数据传递给 INLINECODE67e438d1 之前，必须在预处理阶段进行聚合。我们通常会编写一个辅助函数，利用 INLINECODE6ddecaee 或
accumarray对数据进行归类，将类别数量控制在 10 个以内。 - 硬件加速：现代 MATLAB (R2024b+) 默认使用基于 OpenGL 的硬件加速。确保你的图形渲染设置为 INLINECODE01aa85e5 或 INLINECODE46c8c1a1。如果你发现图表渲染依然缓慢，检查是否开启了过多的灯光效果或阴影。
#### 智能图表：结合 MATLAB 的 AI 能力
在 2026 年，我们不再只是简单地展示静态图表。我们可以利用 MATLAB 的 INLINECODE3fe685bf 和 INLINECODE7dc416a7 功能，在饼图旁添加预测性的注释。例如，我们可以根据当前的销售分布，利用简单的线性回归预测下一季度的趋势，并将预测结果以文本形式动态标注在饼图上。这种“数据+预测”的组合，是现代数据报告的标准配置。
复杂场景与最佳实践
在实际工程中，数据往往比教科书案例要脏得多。让我们来探讨一些真实场景中的问题。
#### 数据清洗与可视化
你可能遇到过这种情况：数据中有极小的值（例如 0.1%），导致扇形挤在一起，标签重叠。直接绘制这些数据不仅难看，而且没有意义。
最佳实践：在可视化之前，先进行数据聚合。我们在代码库中通常会写一个 preprocess_for_pie 函数，将所有小于 5% 的类别合并为“其他”。这体现了 数据可视化不仅是绘图，更是数据处理 的理念。
% 模拟一个包含微小值的数据集
raw_data = [50, 25, 20, 1, 1, 1, 2];
labels = {‘主业务‘, ‘副业A‘, ‘副业B‘, ‘杂项1‘, ‘杂项2‘, ‘杂项3‘, ‘杂项4‘};
% 阈值设定
threshold = 5;
% 逻辑：将小于阈值的部分提取出来求和，剩下的保留
% 这是一个简单的逻辑演示，实际中请封装为函数
mask = raw_data 0
final_data = [major_data, minor_sum];
final_labels = [major_labels, ‘其他‘];
else
final_data = major_data;
final_labels = major_labels;
end
% 绘制清洗后的干净图表
pie(final_data, final_labels);
title(‘清洗后的数据分布 (已合并微小项)‘);
#### 何时放弃使用饼图
作为专家，我们还需要知道“何时不使用”。在 2026 年的技术语境下，如果数据类别超过 5 个，或者各部分比例非常接近（如 25%, 25%, 25%, 25%），人类的视觉系统很难通过角度感知差异。这时，我们会建议使用 柱状图 或 树状图。
如果必须进行多组数据对比（例如对比 2025 和 2026 年的数据），请绝对避免并排画两个饼图。人类眼球的移动距离太远，很难进行精确对比。更好的做法是使用 百分比堆叠柱状图，或者使用我们在下文中提到的 tiledlayout 进行辅助展示，但依然不如堆叠图直观。
#### 布局的艺术：Tiledlayout 与响应式设计
现代 MATLAB (R2019b+) 引入了 INLINECODE0e9ce9f7，这是比老旧的 INLINECODE69c040dd 强大得多的布局引擎。它支持流式布局和紧凑间距，能让我们轻松创建仪表盘风格的界面。
% 创建一个 1x2 的平铺布局
% ‘Flow‘ 参数支持自适应流式布局，这在数据量不确定时非常有用
t = tiledlayout(1, 2, ‘TileSpacing‘, ‘compact‘, ‘Padding‘, ‘compact‘);
% --- 第一个子图：2025 年 ---
ax1 = nexttile;
pie(ax1, [30 20 50], {‘A‘, ‘B‘, ‘C‘});
title(ax1, ‘2025 财年‘);
% --- 第二个子图：2026 年 ---
ax2 = nexttile;
pie(ax2, [40 30 30], {‘A‘, ‘B‘, ‘C‘});
title(ax2, ‘2026 财年‘);
% --- 全局标题与图例 ---
% 这种全局操作在 tiledlayout 中变得非常简单
% 我们不再需要手动计算坐标位置
title(t, ‘年度业务对比分析‘, ‘FontSize‘, 16);
总结与未来展望
通过这篇文章，我们系统地学习了如何在 MATLAB 中使用 pie() 函数，并融入了 2026 年的技术视角。从基础的数据归一化，到利用 AI 辅助编程 提升效率，再到通过句柄操作实现企业级的定制，我们掌握了一套完整的数据可视化技能。
关键要点回顾：
- 理解数据：清楚
sum(X)对图表形状的影响，避免归一化陷阱。 - 善用工具：不要拒绝 AI 工具，让 Cursor 或 Copilot 帮你生成基础代码，你专注于逻辑和审美。
- 注重细节：通过合并微小数据和定制配色，让你的图表从“截图”变为“专业报告”。
- 知道边界：当饼图无法清晰传达信息时，果断切换到柱状图。
随着 Agentic AI 和多模态技术的发展，未来的图表可能不再是静态的 PNG，而是交互式的、由 AI 实时生成的 HTML 组件。但无论工具如何演变，“清晰传达数据洞察”这一核心目标永远不会改变。
现在，我们建议你打开 MATLAB，尝试导入你自己的一组真实数据。运用我们今天讨论的数据清洗技巧和配色方案，看看能不能发现一些以前被忽略的细节。如果你在调试过程中遇到任何问题，记得尝试利用身边的 AI 伙伴进行辅助排查。Happy Coding!