python+matplotlib绘制南丁格尔玫瑰图

杨利霞

( D, y2 _' k# H" Xpython+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.

文章目录
, O: c) {2 u# E- \; `! o% G1 t
一、实验目的
6 [/ V" t* Q4 e6 d" ]" v9 q二、实验内容
三、实验环境
7 G) R/ R$ A3 Y. `7 {2 p, C& A四、实验步骤
9 n! n+ `) |8 p五、实验代码及测试
1.源代码
1 C  R6 @/ |- k! y& s5 V2.运行结果
$ G( ]9 j; d2 E; L6 V' O3.excel数据表
8 P+ \3 ~2 |6 d- h# r/ v. r一、实验目的

2 _  k7 |' {# m- c8 Z- p+ Z  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。

3 I. P- O( E4 E' O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。
! X/ k) w& t! m' E# I+ ^  自行选择一组数据，画出基础玫瑰图。

! F) q) ?5 K& p/ d$ ]4 C# C0 _三、实验环境

" F: `: D1 {0 a  ython 3.8

' E/ p, j- }5 z' Y( O四、实验步骤
! U( Q0 Y! J; e0 I3 \4 i* i
查阅文档，了解南丁格尔玫瑰图的原理。
/ E- a9 s+ ^6 h. k2 v选择一组数据，编写程序画出玫瑰图。
4 o/ I1 W' X  l  q$ l; s五、实验代码及测试
4 v7 g7 @9 h. t
4 e  |& b& o7 S% ^1.源代码

) e% [( R7 V" ~  ~% Jimport matplotlib.pyplot as plt
% u; ^/ u% E" i& a( [# bimport numpy as np
# F8 j! g/ f$ n! Zimport xlrd
* d+ W: Y* V7 \0 [" N0 ?# Z% c
'''
5 M; b8 j5 }! a* M+ }9 n    按列读取excel文件并存入两个列表
7 n" x+ b# G& E6 l; O* r3 R2 _) r'''
data=xlrd.open_workbook(r'亚洲国家疫情数据.xlsx')
table  = data.sheets()[0]   #通过索引顺序获取工作表
cols_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
+ ]& S: |: k. N3 L+ Jdata_list = table.col_values(1,start_rowx=1)
6 [' o8 `! i3 z+ N; m# print(data_list)

'''
, [/ T- N, V5 S+ V5 r/ b    计算角度
" w* Q+ r; [, e7 t'''
3 @6 P9 t7 i/ ]# [, Jn = table.nrows-1           #去掉列名
4 {% i# r6 G/ ~8 G3 E& Q% Utheta = np.linspace(0,2*np.pi,len(data_list))    # 360度等分成n份
& X1 R  ]8 J! V" z8 e- A
'''
! O% k; ~& x6 |/ L    作图
& l( g9 E0 L4 N6 h5 Y4 R2 ~& B+ }: H'''
# 设置画布
" P% s$ l% B2 j5 S; pfig = plt.figure(figsize=(12,10))
- D1 J0 a# v3 f' X2 m1 {8 `; k. z# 极坐标
ax = plt.subplot(111,projection = 'polar')
# 顺时针并设置N方向为0度
1 G, T4 y2 u% ~: lax.set_theta_direction(-1)
9 Y2 q- _* Y. G% Z& s4 tax.set_theta_zero_location('N')
) @8 K* `& @/ s& T2 v
& p0 X; x  i; x' H0 x) |( B# 在极坐标中画柱形图
ax.bar(theta,
        data_list,
        width = 0.33,
        color = np.random.random((len(data_list),3)),
4 u( `  E  N2 g+ {, [/ `        # labels=str(country_list),
        align = 'edge')
'''
" T: v3 x- ]" d* `    显示一些简单的中文图例
7 C. s# t: }& a: J% K'''
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 黑体
ax.set_title('亚洲国家现存确诊',fontdict={'fontsize':20})
for angle,data in zip(theta,data_list):
* A6 J) M# i0 c! G( ?+ [) C) V. m    ax.text(angle+0.03,data+100,str(data))
3 i6 l% B' N. @0 D5 H

plt.axis('off')

3 [# C5 E5 @' L& bplt.savefig('Nightingale_rose.png')
* M/ A3 Y& I# mplt.show()
) q$ m. t* U5 [! X
' P" k: T. j5 ], n' l' P$ L
2.运行结果

2 t' [8 a# y$ ~0 s& u* l
8 l1 m- Z6 o& O  \8 h1 o
3.excel数据表
: A& c$ h: ^/ Q/ B
3 c3 e# [- L! [( j2 R
4.说明
! o/ R/ [% C4 l' C& }4 K' B  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.
  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.
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4 b2 H, i, b1 ^/ t" J