使用Python绘制南丁格尔图
南丁格尔图，又称为玫瑰图，是一种极坐标图，以圆形分布直观展示数据的相对比例，尤其在呈现对比时效果显著。它得名于现代护理的创始人佛罗伦斯·南丁格尔，经典的南丁格尔图可用于展示不同类别之间的比较，常见于医学统计、人口普查等领域。在这篇文章中，我们将使用Python的Matplotlib库绘制南丁格尔图，并通过代码示例来演示其实现过程。
绘制南丁格尔图的步骤
绘制南丁格尔图的过程主要包括准备数据、设置极坐标系和绘制图形三个步骤。以下是使用Matplotlib库来绘制南丁格尔图的具体代码示例。
代码示例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据准备
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [4, 2, 5, 3, 6]
# 计算各类的角度
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(categories), endpoint=False).tolist()
# 形成一个完整的循环
values += values[:1]
angles += angles[:1]
# 绘制南丁格尔图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))
ax.fill(angles, values, color='red', alpha=0.25)
ax.plot(angles, values, color='red', linewidth=2)
# 添加标签和标题
ax.set_yticklabels([])
ax.set_xticks(angles[:-1])
ax.set_xticklabels(categories)
ax.set_title("Nightingale Rose Diagram", size=15, color='blue')
# 显示图形
plt.show()
代码分析
- 数据准备：我们定义了两个数组，
categories存储类别名称，values存储对应的数值。 - 计算角度: 使用
np.linspace生成均匀分布的角度，并将第一个值重新添加到数据末尾以形成闭合的图形。 - 绘图：使用Matplotlib的极坐标系 (
polar=True) 来绘制南丁格尔图，通过fill方法填充图形内部，plot方法用于描边。 - 标签与标题：设置每个类别对应的标签和图表标题，调整外观。
类图示例
在南丁格尔图的实现中，我们可以将处理过程抽象为几个基本类。以下是展示这些类及其关系的类图：
classDiagram
class DataPreparation {
+prepare_data()
+calculate_angles()
}
class Plotter {
+create_polar_plot()
+add_labels()
+show_plot()
}
class NightingaleDiagram {
-data : list
-plotly : object
+generate_diagram()
}
DataPreparation --> NightingaleDiagram
Plotter --> NightingaleDiagram
状态图示例
南丁格尔图的生成过程可以被描述为以下状态转移：
stateDiagram
[*] --> DataPreparation
DataPreparation --> CalculateAngles
CalculateAngles --> CreatePolarPlot
CreatePolarPlot --> AddLabels
AddLabels --> [*]
总结
南丁格尔图通过直观的极坐标图形展示数据的相对比例，是数据可视化中不可或缺的工具之一。通过本文的代码示例，读者可以学习如何利用Python的Matplotlib库绘制南丁格尔图，并掌握数据处理、图形绘制与表现技巧。此外，理解类图和状态图有助于我们更好地组织代码结构与逻辑流程。希望本篇文章能为你的数据可视化之旅提供帮助！
