乾貨收藏 | 用Matplotlib和Pyecharts畫南丁格爾玫瑰圖（附代碼）

玫瑰圖是弗羅倫斯·南丁格爾所發明的。又名為極座標面積圖，是一種圓形的直方圖。 南丁格爾自己常暱稱這類圖為雞冠花圖（coxcomb），適用於繪製比較、隨時間變化的循環現象。和傳統的餅圖展示形式單一相比，南丁格爾玫瑰圖更加絢麗，給人的感覺更直觀、深刻，因此，南丁格爾玫瑰圖在數據可視化領域的應用十分廣泛。

今天，總結了Python代碼繪製南丁格爾玫瑰圖的方法，代碼親跑無誤哦！

另外，還是老樣子，值得深入學習的知識，添加了對應的官方文檔鏈接！

1. 利用Matplotlib畫南丁格爾玫瑰圖

1.1 模塊導入

<code>
from
 matplotlib 
import
 pyplot 
as
 plt
import
 pandas 
as
 pd
import
 numpy 
as
 np
import
 matplotlib/<code>

1.2 設置整體配置

首先，我們需要設置圖片大小：dpi參數的大小決定了圖片的清晰度。

<code>
fig
 = plt.figure(figsize=(
10
,
6 
),dpi=
400
)/<code>

其次，設置圖形位置和投影方式：

<code>
ax
 = plt.subplot(
111
, projection=
"polar"
)     /<code>

更多關於matplotlib.projections的知識，請戳官方文檔鏈接：https://matplotlib.org/api/projections_api.html

再有，規定正北方向：

<code>
ax
.set_theta_zero_location
(
"N"
)/<code>

最後，設置掃描方向：順時針（-1）or逆時針（1）

<code>
ax
.set_theta_direction
(
-1
)/<code>

1.3 數據準備

以下數據都是我“絞盡腦汁”隨機編的，大家隨後可以自由替換數據。

<code>
p
 =[
'西藏'
,
'山東'
,
'河南'
,
'河北'
,
'北京'
,
'上海'
,
'天津'
,
'廣東'
,
'湖北'
,
'湖南'
,
'寧夏'
,
'山西'
]
r
 = [
10
,
20
,
30
,
40
,
50
,
60
,
70
,
80
,
90
, 
100
,
110
,
120
]
theta
=np.linspace(
0
, np.pi*
2
, len(r), endpoint=
False
)       /<code>

numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True)

start：這個參數表示這個序列的開始值。

stop：這個參數表示這個序列的終止值。

num：可選參數，默認值為50，表示要生成的樣本數。

endpoint：可選參數，默認值為True，此時stop是最後的樣本。為False時，不包含stop的值。

1.4 繪製柱狀圖

<code>ax.bar(theta,r,                                                    
      width=np.pi/6,                                            
      color=np.random.random((len(r),3)),         
      align=
"edge"
,                                             
      bottom=100  )                                            
/<code>

1、np.pi是一個常數表示圓周率π，2×np.pi就相當於2π。

2、align：{'center','edge'},可選參數，默認：'center'，控制對其方式。

3、color也可以自定義，只要前面加一個自定義的顏色列表就可以，下一種方法我們用自定義的顏色。

1.5 頂部顯示文本

<code>
for
 angle, height, 
text 
in
 
zip
(
theta, r, p
):
    ax.
text
(
angle+
0.25
, height+
120
, str(text
), fontsize
=
9
)       
matplotlib.rcParams[
'font.sans-serif'
]=[
'simsun'
]                  /<code>

matplotlib.pyplot.text（x，y，s，fontdict = None）

向軸添加文本，在字符串中添加文本s到軸的位置，x，y表示數據的座標。

更多關於matplotlib.pyplot.text的知識，請戳下面官方鏈接：https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.text

1.6 去掉座標軸和網格線

<code>
plt
.axis
(
"off"
)/<code> 

1.7 保存圖片

<code>
plt
.savefig
("南丁格爾圖
.png
")/<code>

1.8 查看圖片

2. 利用Pyecharts畫南丁格爾玫瑰圖

2.1 模塊導入

<code>
from
 pyecharts.charts 
import
 Pie
from
 pyecharts 
import
 options 
as
 opts
from
 snapshot_selenium 
import
 snapshot 
as
 driver
from
 pyecharts.render 
import
 make_snapshot/<code>

2.2 數據準備

沒錯兒，以下數據也是我“絞盡腦汁”隨機編的，大家隨後可以自由替換數據。

<code>
drink
 =[
'可樂'
,
'雪碧'
,
'咖啡'
,
'奶茶' 
,
'青島'
,
'百威'
,
'橙汁'
,
'紅茶'
,
'綠茶'
,
'百歲山'
,
'農夫山泉'
,
'江小白'
,
'茅臺'
]
price
 = [
10
,
20
,
30
,
40
,
50
,
60
,
70
,
80
,
90
,
100
,
110
,
120
,
130
]
color_series 
 = [
'#4e70f0'
, 
'#ffce2b'
, 
'#00c5d2'
, 
'#ff812c'
, 
'#ff5a5a'
,
'#f95dba'
,
'#a64dff'
]/<code>

2.3 繪製餅圖

<code>
pie
 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width=
'1200px'
,height=
'1000px'
))     /<code>

2.4 添加數據

<code>pie.
add
(
""
,[list(z) 
for
 z 
in
 
zip
(
drink, price
)],
       radius
 = [
"30%"
,
"75%"
],                     
       center = [
"50%"
,
"60%" 
],                    
       rosetype=
"area"
)                              /<code>

2.5 顯示標題和圖例

<code>
pie
.set_global_opts
(title_opts=opts.TitleOpts(title=
"南丁格爾圖（玫瑰圖）"
, subtitle=
"可以添加副標題"
),
                    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_top=
"8%"
, pos_bottom=
"92%"
))/<code>

2.6 設置標籤和顏色

<code>pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=
True
,           
                                              position=
'outside'
,                                
                                              font_size=
12
,                                         
                                              formatter=
"{b}:{c}"
,                                
                                              font_style=
'italic'
,                                   
                                              font_weight=
'bold'
,                               
                                              font_family=
'Microsoft Yallei'
))              
pie.set_colors(color_series)                                                                 /<code>

formatter處的 {b} 和 {c} 均為模板變量，在餅圖中，{b}表示數據項名稱，{c}表示數值。

2.7 保存圖片

==第一種方式==保存為HTML格式

<code>
pie
.render
("
meiguitu
.html
")/<code>

==第二種方式==保存為PNG格式

<code>
make_snapshot
(
driver
, 
pie
.render
(), "
meiguitu
.png
")/<code>

2.8 查看圖片

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參考資料：

1、董付國：《Python數據分析、挖掘與可視化》

2、pyecharts調整圖例與各板塊的位置間距：https://blog.csdn.net/jerurry/article/details/100660056?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2

3、可視化之pyecharts詳細配置繪製圖表：https://blog.csdn.net/miner_zhu/article/details/81949004?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1

4、numpy.linspace函數：https://blog.csdn.net/rainpasttime/article/details/79847674

5、南丁格爾玫瑰圖：https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%97%E4%B8%81%E6%A0%BC%E5%B0%94%E7%8E%AB%E7%91%B0%E5%9B%BE/19510516?fr=aladdin

6、python科學畫圖——bar()函數：https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/82958683