python+matplotlib绘制南丁格尔玫瑰图

杨利霞

: s6 |8 `$ }1 X7 {python+matplotlib绘制南丁格尔玫瑰图
实验:绘制南丁格尔玫瑰图
2 j$ |* v3 d7 O( ~* N& h( f  本实验有一定难度,有人说matplotlib绘图和matlab大同小异,我看除了一些函数名相同之外,其他的像参数和使用方法很不一样.另外我不知道是不是在matlab中画玫瑰图直接一个"肉丝"函数就成了,为什么matplotlib里面没有~~
( X1 x3 R+ [  {: ~! a4 U  无论如何还是感谢本次实验,虽然费了点时间但是我对函数画图有了一定深度的了解和掌握,草草在python之matplotlib库重要绘图函数简介里面记录了一下,因为内容太多没有一一写成博文,但是附加了一些别人博客的链接,还是很有帮助的.
; L' l1 v- A1 H. T' X" b/ p7 r
" a3 }+ E+ m2 J( }! G0 }- s6 L/ p3 |文章目录
: Q- y% ]! H* m* C( P
一、实验目的
二、实验内容
1 @# C( d3 G- O: p三、实验环境
# N3 T6 s* _* B& N( \5 k四、实验步骤
五、实验代码及测试
0 s$ }! p; w- r: E' k# H  F1.源代码
2.运行结果
) k+ x- ^, I; Z' e5 w2 H: ^; s3.excel数据表
* t$ ~9 F/ ?4 b' b' W" Y一、实验目的
9 G  V$ Y- T$ R
: K' W, v$ Y0 `8 J; n5 b  了解玫瑰图的前世今生；了解matplotlib标准库中的pyplot模块；了解在极坐标系中绘制柱状图。

6 N& s- g# {6 u7 n' D" ]  R二、实验内容

  南丁格尔玫瑰图(Nightingale rose diagram)又名鸡冠花图(Coxcomb Chart)或极坐标区域图(Polar area diagram)。它将柱图转化为更美观饼图形式，是极坐标化的柱图。不同于饼图用角度表现数值或占比，南丁格尔玫瑰图使用扇形的半径表示数据的大小，各扇形的角度则保持一致。
  自行选择一组数据，画出基础玫瑰图。
! Q& n. l0 B6 P4 q. J
# r3 O2 u0 ?4 G% a) a三、实验环境
( k, D+ `( r" u5 e$ F. V: a
  ython 3.8
6 E& X) L0 I- j& i' _+ `# @) z6 j
2 b$ @* K$ l5 y9 A6 y- W四、实验步骤
6 ^' W( I- v5 Z2 k! y6 T
查阅文档，了解南丁格尔玫瑰图的原理。
选择一组数据，编写程序画出玫瑰图。
五、实验代码及测试

& D6 J4 `$ I4 r0 `# X# X1.源代码

2 R: a6 _2 F4 K, C* U+ {5 timport matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
! V3 }( U* {  v2 _  G' u4 X* fimport xlrd

) c. M, l; M3 n7 N'''
2 p  G" |. ^8 p    按列读取excel文件并存入两个列表
& I$ V" a# h" f/ f4 i( n' B'''
data=xlrd.open_workbook(r'亚洲国家疫情数据.xlsx')
$ _6 e" o) w; |0 H$ xtable  = data.sheets()[0]   #通过索引顺序获取工作表
cols_n = table.ncols
" e% l' M7 E( `! S, l( A' l$ \* @country_list = table.col_values(0,start_rowx=1) # start_rowx默认为0，设置为1去掉列名
data_list = table.col_values(1,start_rowx=1)
# print(data_list)

'''
/ o0 d4 \  V# _( j    计算角度
- I" {$ G2 K- L9 |4 i' ?2 m/ X'''
n = table.nrows-1           #去掉列名
# @5 D6 {! j  b% R0 e) m4 @4 g( Wtheta = np.linspace(0,2*np.pi,len(data_list))    # 360度等分成n份
( D: w: |, a3 r. p- Z7 f
& j( x' _' i! H. Y' q% J'''
    作图
'''
# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(12,10))
& |( s% ~& J2 O, o  n# 极坐标
ax = plt.subplot(111,projection = 'polar')
# 顺时针并设置N方向为0度
, e3 L" t; }6 Cax.set_theta_direction(-1)
ax.set_theta_zero_location('N')

  F* t, a, i1 W% H5 Y3 ~: b2 i# 在极坐标中画柱形图
ax.bar(theta,
        data_list,
5 c# L+ A! p7 Q% J. c" ^        width = 0.33,
; t6 L2 i9 b5 E/ K$ d# k3 u1 t        color = np.random.random((len(data_list),3)),
        # labels=str(country_list),
        align = 'edge')
; U+ J' W7 d9 Q6 |- Q  G'''
. I- M8 t8 z$ G    显示一些简单的中文图例
'''
& |! V9 ?# D' o( J5 qplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 黑体
: r& T8 f' ~, G) t0 @" dax.set_title('亚洲国家现存确诊',fontdict={'fontsize':20})
+ v- {9 T6 ?; D& R) z$ T8 r4 ofor angle,data in zip(theta,data_list):
    ax.text(angle+0.03,data+100,str(data))
7 c) Y; G; P1 H: x6 b/ w
$ A! v$ }2 ^" r/ x0 y- K) W0 _
! p8 I2 }2 H8 Lplt.axis('off')

plt.savefig('Nightingale_rose.png')
/ g5 o: P1 K9 C4 u! Yplt.show()
+ X5 o+ L7 W9 S/ H3 L5 q; ~
' v! d8 H) ?/ ?% d
. [& \" T! {9 p: D+ D$ \- R3 h' N2.运行结果

3 w  |' x$ E8 n; [8 Z/ L  M
  {& S! F# V( e; z
3.excel数据表
  {0 @' u! A* O5 x
5 w* d' @( }$ v& {
! y: i" W! ?$ b4.说明
& E* x! _- [7 N4 K9 X" `# o* ]9 h  四位数过长,而对应的图所占比例很小,所以在图上的标注有些重叠.
1 d2 Z. G& X1 V- u2 O8 G  实验让画出基础玫瑰图,并没有图例和标签的要求,而且给玫瑰图设置标签的步骤比较繁琐,所以没有涉及到.
  y. O; r! z6 A1 z1 M————————————————
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5 e- T) a8 Y- R8 k& S. M原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42323041/article/details/106263852
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