n个城市,完整图表(n-1)!/2

假设有n个城市，每两个城市之间都有一条路直接相连。根据完整图表的性质，任意两个城市之间都有一条直接的路径相连，因此可以构成一个完整图表。完整图表的边数可以由公式(n-1)!/2求得。

在完整图表中，任意两个城市之间都有一条直接的路径相连，因此图中的边数可以通过组合C(n, 2)来计算，其中n为城市的数量。而C(n, 2)表示从n个城市中选取2个城市的组合数，即n个城市之间的连接关系。根据组合的公式，C(n, 2) = n! / (2!(n-2)!) = n*(n-1)/2，即n个城市组成的完整图表的边数为n*(n-1)/2。

因此，n个城市构成的完整图表的边数为(n-1)!/2。这个公式表明了完整图表的边数跟城市数量呈平方关系，也就是说随着城市数量的增加，完整图表的边数将呈指数级增长。这个性质在城市规划、网络设计等领域中具有重要的意义，可以帮助人们更好地理解和规划城市之间的连接关系。

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南丁格尔玫瑰图绘制某城市每年气温变化图表

南丁格尔玫瑰图是一种将数据以扇形的方式表示的图表，用于显示数据在不同类别或区间中的频率分布。对于气温变化数据，你可以使用南丁格尔玫瑰图来显示每年不同温度范围的天数。下面是一个用Python中的Matplotlib库绘制南丁格尔玫瑰图的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 构造数据，假设有20年的气温数据
years = np.arange(2000, 2020)
data = np.random.randint(-20, 40, size=(20, 12))  # 随机生成20年12个月的气温数据

# 划分温度范围和扇形角度
temps = [-20, -10, 0, 10, 20, 30, 40]  # 温度范围
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(temps)+1)[:-1]  # 扇形角度

# 统计每年不同温度范围的天数
data_counts = []
for year_data in data:
    year_counts = []
    for i in range(len(temps)-1):
        year_counts.append(((year_data >= temps[i]) & (year_data < temps[i+1])).sum())
    year_counts.append((year_data >= temps[-1]).sum())
    data_counts.append(year_counts)

# 绘制南丁格尔玫瑰图
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))
for i, year_counts in enumerate(data_counts):
    ax.bar(angles, year_counts, width=angles[1]-angles[0], bottom=np.zeros_like(year_counts), alpha=0.5)
    ax.plot(angles, year_counts, label=f'{years[i]}')
ax.set_theta_zero_location('N')
ax.set_theta_direction(-1)
ax.set_thetagrids(angles*180/np.pi, labels=temps)
ax.set_rlabel_position(0)
ax.legend(title='Year')
plt.show()

这段代码会生成一个随机的气温数据，并将数据分为7个温度范围，然后统计每年在每个温度范围内的天数，最后用南丁格尔玫瑰图将数据可视化。你可以将这段代码改为读取某城市的实际气温数据，并按照相应的温度范围划分数据，然后用南丁格尔玫瑰图来显示每年不同温度范围的天数。

南丁格尔玫瑰图绘制某城市多年气温变化图表

南丁格尔玫瑰图是一种用于可视化数据的图表类型，通常用于展示分类变量的频率分布。在绘制某城市多年气温变化图表时，可以将温度分为几个等级，比如寒冷、凉爽、温暖和炎热等。然后，将每个等级的频率用不同的颜色表示，并使用半圆形的扇形区域来展示每个等级的频率。

以下是使用 Python 和 matplotlib 库绘制南丁格尔玫瑰图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义数据
temperatures = [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45]
years = np.arange(2010, 2020)
data = np.random.randint(10, size=(len(years), len(temperatures)))

# 绘制南丁格尔玫瑰图
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, len(temperatures), endpoint=False)
radii = np.linspace(0, 1, len(years))
width = (2*np.pi) / len(temperatures)

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
ax.set_theta_zero_location('N')
ax.set_theta_direction(-1)
bars = []
for i, year in enumerate(years):
    color = plt.cm.viridis(radii[i])
    bar = ax.bar(theta, data[i], width=width, bottom=radii[i], color=color, alpha=0.5)
    bars.append(bar)

# 添加标签
ax.set_xticklabels(['Cold', 'Cool', 'Mild', 'Warm', 'Hot'])
ax.set_yticklabels(years)
ax.set_title('Temperature Change in a City (2010-2019)')

# 添加图例
legend = ax.legend(bars, years, loc='center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.1), ncol=5)

plt.show()

上述代码会生成一个南丁格尔玫瑰图，其中每个扇形区域表示一个年份中各个温度等级的频率。您可以根据自己的数据和需求进行调整。