玫瑰图是弗罗伦斯·南丁格尔所发明的。又名为极坐标面积图，是一种圆形的直方图。 南丁格尔自己常昵称这类图为鸡冠花图(coxcomb)，适用于绘制比较、随时间变化的循环现象。和传统的饼图展示形式单一相比，南丁格尔玫瑰图更加绚丽，给人的感觉更直观、深刻，因此，南丁格尔玫瑰图在数据可视化领域的应用十分广泛。
今天，总结了Python代码绘制南丁格尔玫瑰图的方法，代码亲跑无误哦！
另外，还是老样子，值得深入学习的知识，添加了对应的官方文档链接！
1. 利用Matplotlib画南丁格尔玫瑰图
1.1 模块导入
from matplotlib import pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib1.2 设置整体配置
首先，我们需要设置图片大小：dpi参数的大小决定了图片的清晰度。
fig = plt.figure(figsize=(10,6),dpi=400)其次，设置图形位置和投影方式：
ax = plt.subplot(111, projection="polar") # polar 投影(扫描方式，自正北方向顺时针)更多关于matplotlib.projections的知识，请戳官方文档链接：https://matplotlib.org/api/projections_api.html
再有，规定正北方向：
ax.set_theta_zero_location("N")最后，设置扫描方向：顺时针(-1)or逆时针(1)
ax.set_theta_direction(-1)1.3 数据准备
以下数据都是我“绞尽脑汁”随机编的，大家随后可以自由替换数据。
p =['西藏','山东','河南','河北','北京','上海','天津','广东','湖北','湖南','宁夏','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) # 角度numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True)
start：这个参数表示这个序列的开始值。
stop：这个参数表示这个序列的终止值。
num：可选参数，默认值为50，表示要生成的样本数。
endpoint：可选参数，默认值为True，此时stop是最后的样本。为False时，不包含stop的值。
1.4 绘制柱状图
ax.bar(theta,r, # theta角度对应位置，r半径对应高度 width=np.pi/6, # 宽度 color=np.random.random((len(r),3)), # 随机产生颜色 align="edge", # 从指定角度的径向开始绘制 bottom=100 ) # 原理圆心，设置偏离距离1、np.pi是一个常数表示圆周率π，2×np.pi就相当于2π。
2、align：{'center','edge'},可选参数，默认：'center'，控制对其方式。
3、color也可以自定义，只要前面加一个自定义的颜色列表就可以，下一种方法我们用自定义的颜色。
1.5 顶部显示文本
for angle, height, text in zip(theta, r, p): ax.text(angle+0.25, height+120, str(text), fontsize=9) # 设置显示文本的位置以及字体大小matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['simsun'] # 显示字体为宋体matplotlib.pyplot.text(x，y，s，fontdict = None)
向轴添加文本，在字符串中添加文本s到轴的位置，x，y表示数据的坐标。
更多关于matplotlib.pyplot.text的知识，请戳下面官方链接：https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.text
1.6 去掉坐标轴和网格线
plt.axis("off")1.7 保存图片
plt.savefig("南丁格尔图.png")1.8 查看图片
2. 利用Pyecharts画南丁格尔玫瑰图
2.1 模块导入
from pyecharts.charts import Piefrom pyecharts import options as optsfrom snapshot_selenium import snapshot as driverfrom pyecharts.render import make_snapshot2.2 数据准备
没错儿，以下数据也是我“绞尽脑汁”随机编的，大家随后可以自由替换数据。
drink =['可乐','雪碧','咖啡','奶茶','青岛','百威','橙汁','红茶','绿茶','百岁山','农夫山泉','江小白','茅台']price = [10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130]color_series = ['#4e70f0', '#ffce2b', '#00c5d2', '#ff812c', '#ff5a5a','#f95dba','#a64dff']2.3 绘制饼图
pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1200px',height='1000px')) # 设置长和宽2.4 添加数据
pie.add("",[list(z) for z in zip(drink, price)], radius = ["30%","75%"], # 控制饼图半径大小 center = ["50%","60%"], # 设置图中心点的位置坐标 rosetype="area") # 设置展示南丁格尔图2.5 显示标题和图例
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(, sub), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_top="8%", pos_bottom="92%"))2.6 设置标签和颜色
pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, # 是否显示标签 position='outside', # 标签的位置(可选“inside”) font_size=12, # 字体大小 formatter="{b}:{c}", # 显示格式 font_style='italic', # 斜体 font_weight='bold', # 粗体 font_family='Microsoft Yallei')) # 微软雅黑pie.set_colors(color_series) # 设置颜色formatter处的 {b} 和 {c} 均为模板变量，在饼图中，{b}表示数据项名称，{c}表示数值。
2.7 保存图片
==第一种方式==保存为HTML格式
pie.render("meiguitu.html")==第二种方式==保存为PNG格式
make_snapshot(driver, pie.render(), "meiguitu.png")2.8 查看图片
