南丁格尔图（Nightingale rose diagram）是一种用来可视化多维数据的图表，通过将数据分布在一个圆形区域内的不同扇区中来展示数据的分布情况。这种图表以英国护士南丁格尔（Florence Nightingale）的名字命名，她是19世纪著名的护士，也是统计图表的先驱之一。
南丁格尔图通常由多个同心圆环组成，每个环表示一个变量，每个扇区表示一个类别。扇区的面积大小代表了该类别在相应变量下的数值大小，颜色通常用来区分不同类别。南丁格尔图有助于直观地比较不同类别在不同变量下的数值大小关系。
在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制南丁格尔图。下面是一个简单的示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values1 = [20, 30, 25, 35, 27]
values2 = [15, 22, 18, 30, 20]
# 绘制南丁格尔图
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
ax.pie(values1, labels=categories, radius=1.2, startangle=90, counterclock=False)
ax.pie(values2, radius=1.2, startangle=90, counterclock=False)
plt.show()
在这段代码中，我们首先导入matplotlib库，然后定义了两组数据values1和values2，分别表示两个变量下的数值。接着我们创建了一个matplotlib的Figure对象和一个Axes对象，然后使用ax.pie()函数来绘制南丁格尔图，其中传入的参数包括数据values、类别labels、半径radius、起始角度startangle等。
通过运行这段代码，我们可以得到一个简单的南丁格尔图，其中展示了两个变量在不同类别下的数值大小关系。可以看到，南丁格尔图的扇区大小反映了数据的相对大小，帮助我们更直观地理解数据分布情况。
除了基本的南丁格尔图，我们还可以对图表进行进一步的定制化，比如调整颜色、添加图例、调整标签等，以更好地呈现数据。另外，我们也可以使用南丁格尔图来比较不同时间点或不同组的数据变化，帮助我们观察数据的趋势和变化情况。
总的来说，南丁格尔图是一种简洁直观的多维数据可视化方式，适用于展示数据的分布情况、比较不同类别的数值大小等。通过Python中的matplotlib库，我们可以轻松绘制出漂亮的南丁格尔图，帮助我们更好地理解数据。
希望通过本文的介绍，读者对南丁格尔图有了更深入的了解，也能够在实际数据分析和可视化中应用这种图表，提升数据分析的效率和准确性。让我们一起来探索数据的奥秘，用图表来讲述数据背后的故事！
