我理解此处引用的对饼图的批评：饼图 问题
但是，上述响应（和 R 手册）总是引用克利夫兰的点图作为替代方案。我的问题是为什么点图被认为是一种替代方法？点图似乎只适用于：
数据集相对较小（因此您甚至可以通过眼睛计算图中的点，每个点对应一个数据点，并且
它们并非旨在显示数据的百分比/密度估计。
在我看来，饼图的主要目标是（即使它做得很糟糕）强调类别总和必须为 1 或 100% 的事实。使用点图可以显示每个类别的基值，但特定值在所有类别中的比例并不明显。此外，对于饼图，您有 10 个数据点还是 1,000,000 个数据点都没有关系，因为具有一百万个点的点图（即使类别数量很少）看起来很奇怪，并且可能只是折叠成条形图。
有人可以解释为什么点图被视为一种替代方案，并可能提供一些点图示例来替代饼图的其他定量替代方案（如条形图？）
有两种不同类型的图表被称为“点图”，我认为您将两者混淆了。看起来您正在考虑的点图类型实际上是直方图的变体，并且不会传达与饼图相同类型的信息。
Cleveland 的点图类型本质上是一个条形图，在每个条形的末尾放置一个点，然后删除该条形图。因此，即使有数百万个数据点，它们也会像创建饼图一样被列出，然后为每个类别绘制一个点。在饼图和点图中，为绘图做准备的摘要是相同的：区别在于饼图中您试图比较未对齐的角度或区域（以及添加图表垃圾或以其他方式扭曲对值的感知的诱惑高得多）并且在点图中，您正在比较对齐比例上的点。
如果您希望查看者能够轻松判断整体的百分比，那么只需确保点位置的轴从 0 变为总数。您还可以轻松地添加另一个轴（或替换主轴）来显示百分比而不是计数，然后可以比在饼图中估计角度和面积更准确地从该轴读取百分比。
下面是几个使用 R 的例子：
这是我认为您正在考虑的点图类型，它不会取代饼图：
library(TeachingDemos)
dots(round( rnorm(100),0 ) )
但这是在克利夫兰被称为替代饼图的点图类型：
# steal data from ?pie
pie.sales <- c(0.12, 0.3, 0.26, 0.16, 0.04, 0.12)
names(pie.sales) <- c("Blueberry", "Cherry",
"Apple", "Boston Cream", "Other", "Vanilla Cream")
par(mfrow=c(2,1))
dotchart(pie.sales*100)
# or
par(xaxs='i')
dotchart( pie.sales*100, xlim=c(0,100) )
Greg Snow 的回答涵盖了很多关于点图的内容。我只是想提出一个替代方案，您可以进一步压缩尺寸：
对不起，传说不见了，但这个想法几乎就在这里。与其将四条数据显示在四条水平线上，我们可以将它们放在一条线上，以累积百分比为刻度。这样，点之间的差异将允许像通常的点图一样进行定量比较。此外，它可以克服比较多个饼图的困难：如果我们需要显示来自另一个实体的数据，我们可以在插图中再添加一条水平线。
参考代码：
library(lattice)
perc <- c(100, 60, 30, 10)
setnum <- rep(1,4)
category <- c("A", "B", "C", "D")
dotplot(setnum ~ perc, group=category, xlim=c(-5,105),ylab="", xlab="Cumulative %", pch=16)