这是一个xy轴的平面图，不是在圆上绘制的图，修改程序，在一个圆的360上绘图

如果您希望在一个圆的360度上绘制柱状图，可以使用极坐标来实现。以下是修改后的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('cnn_china_keyword_counts.csv')

# 提取词和频率列
keywords = df['Keyword']
frequency = df['Frequency']

# 创建一个新的画布和子图，使用极坐标
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})

# 设置子图的标题
ax.set_title('Keyword Frequency')

# 将频率值归一化到[0, 1]范围内
normalized_frequency = (frequency - frequency.min()) / (frequency.max() - frequency.min())

# 计算角度值
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(keywords), endpoint=False)

# 绘制柱状图
bars = ax.bar(angles, normalized_frequency, width=0.5, align='edge')

# 设置每个柱状图的颜色和标签
for bar, angle, keyword in zip(bars, angles, keywords):
    bar.set_color('skyblue')
    bar.set_label(keyword)
    ax.text(angle, bar.get_height(), str(int(frequency[keywords == keyword])), ha='center', va='bottom')

# 设置刻度标签为词
ax.set_xticks(angles)
ax.set_xticklabels(keywords)

# 设置极坐标刻度为频率值
ax.set_yticklabels([])  # 可以将刻度标签隐藏，只保留柱状图

# 添加图例
ax.legend(loc='upper right')

# 调整子图布局
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

在这段代码中，我们使用了极坐标来创建一个圆形展示图。通过设置`subplot_kw={'projection': 'polar'}`参数，将子图的投影设置为极坐标。然后，我们将频率值归一化到[0, 1]的范围内，计算每个词对应的角度值，并使用`bar()`函数在指定角度上绘制柱状图。我们使用循环为每个柱状图设置颜色、标签和频率值的文本标注。最后，我们设置x轴刻度标签为词，y轴刻度标签隐藏，并添加图例。运行代码后，将显示一个在一个圆的360度上绘制的圆形展示图。