python+matplotlib绘制南丁格尔玫瑰图

杨利霞

python+matplotlib绘制南丁格尔玫瑰图
实验:绘制南丁格尔玫瑰图
  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~~
  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.
# P! N( C; U, w' y( L. ^
文章目录

一、实验目的
二、实验内容
( N3 a* a/ g  z三、实验环境
四、实验步骤
4 }) `; u* L' c: D五、实验代码及测试
1.源代码
% Q  T$ M6 U+ ]$ K2 \$ s5 f2.运行结果
3.excel数据表
一、实验目的

' x- O, I" o4 {6 \7 D5 ^! P3 O/ D2 p  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。
) B* `% D+ j$ R+ X# `4 b* v& G
二、实验内容

$ N+ Y9 Q6 b0 f) e2 Q  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。
2 y" P$ o2 {' i$ N  s, \' A% b* K6 C0 Y1 j
三、实验环境
. B2 Y3 _* d7 o$ a
  ython 3.8

2 A6 Y& ^8 [7 O/ u" q四、实验步骤

$ _( s$ ]! k) t" _" P9 l6 Y( G* U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。
( ]- d6 H7 x: m6 S五、实验代码及测试
2 p* |. m5 p( [) g
1.源代码
, ^( q- R, r( P
import matplotlib.pyplot as plt
9 I5 ]: H2 E3 eimport numpy as np
import xlrd

'''
    按列读取excel文件并存入两个列表
& _, n2 p0 y; s4 u( t'''
* b( h7 B  N+ T# l, Gdata=xlrd.open_workbook(r'亚洲国家疫情数据.xlsx')
9 L& r" D% `- M" u" Ptable  = data.sheets()[0]   #通过索引顺序获取工作表
- v) W8 R: @, s. [0 zcols_n = table.ncols
country_list = table.col_values(0,start_rowx=1) # start_rowx默认为0，设置为1去掉列名
& W1 W  U! S0 B) U( r( Ldata_list = table.col_values(1,start_rowx=1)
) h, [' `$ ~1 j- Q1 a( U0 Z# print(data_list)
" i6 H$ D; q  K1 L2 S3 _
) P2 P& x/ }" n  W. _( B2 N* b'''
1 \5 h( T* K, N2 w! X% V6 f    计算角度
'''
! ~) t7 O$ T1 y  Fn = table.nrows-1           #去掉列名
5 T- O7 h8 U0 r$ ftheta = np.linspace(0,2*np.pi,len(data_list))    # 360度等分成n份

# F; N0 f9 }; M'''
8 K, F/ e: c- g7 \7 H    作图
'''
+ z5 F2 U, s7 I5 [# {# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(12,10))
# 极坐标
ax = plt.subplot(111,projection = 'polar')
# 顺时针并设置N方向为0度
, y( u, C% I& H$ C9 Zax.set_theta_direction(-1)
ax.set_theta_zero_location('N')

# 在极坐标中画柱形图
ax.bar(theta,
        data_list,
# }/ v9 N$ a0 k; p6 n( b        width = 0.33,
6 ]* y# r  Y" S, K0 j8 j        color = np.random.random((len(data_list),3)),
- j4 s, ^6 N& u8 w1 v1 J$ s        # labels=str(country_list),
6 `* e3 F( \. Y        align = 'edge')
'''
    显示一些简单的中文图例
$ U6 \9 g6 Y; @; B( e'''
+ J9 l+ ^- z+ G% {$ v& k- _plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 黑体
ax.set_title('亚洲国家现存确诊',fontdict={'fontsize':20})
( q7 f  l) }' ~" q( B% e/ N! ~for angle,data in zip(theta,data_list):
    ax.text(angle+0.03,data+100,str(data))
( }9 ?+ ^1 @% N+ C2 z
# G: R. T; I! k! J) ~/ Z3 J
plt.axis('off')
% H: O5 B8 k6 D: N- X
  D& j  o% |: _, v6 U" W3 z: Xplt.savefig('Nightingale_rose.png')
- j5 A! o9 A3 \; ?( @plt.show()

- p3 l8 `+ P' Z3 t: D
2.运行结果
, @* f! Q/ d+ N% P2 _9 z: g
: Q# @. O- s& g3 r" v" k* q4 D4 W
! d) [# N7 t! Q1 o" T$ }
- J2 f/ C6 ?! A0 q% I: |! h/ o; [3.excel数据表


4.说明
! W6 V7 }0 b. ~: z- f# @4 K  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.
: a' w0 _4 {2 g: h; w2 t  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.
$ j* h7 E9 r4 p8 z6 s————————————————
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  ^8 A3 @6 O7 e$ F3 s9 |" d' }: T原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42323041/article/details/106263852

4 N8 E# p) ?/ ~, r. k6 J