绘制南丁格尔玫瑰图代码

绘制南丁格尔玫瑰图通常用于统计分析中，特别是当你要比较不同类别之间的分布情况时。这种图表结合了饼图和环形图的特点。以下是使用Python的matplotlib库绘制南丁格尔玫瑰图的一个简单示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有如下数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [50, 30, 70, 90]

# 创建一个南丁格尔玫瑰图
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(values, labels=categories, autopct='%1.1f%%', startangle=140,
       wedgeprops=dict(width=0.3), textprops={'color': 'white'})

# 添加中心点
c = plt.Circle((0, 0), 0.70, color='white')
p = plt.Patch(facecolor='none', edgecolor='black', linewidth=1)
ax.add_artist(c)
ax.set_title('南丁格尔玫瑰图')

plt.show()

在这个例子中，`values`列表代表每个分类的数量，`categories`是一个字符串列表描述各个分类。`autopct`参数用于显示百分比，`startangle`调整饼图开始的位置，`wedgeprops`定义环的宽度，`textprops`设置文字颜色。

相关问题

matlab绘制南丁格尔玫瑰图

好的，以下是绘制南丁格尔玫瑰图的MATLAB代码：

% 设置数据
data = [1 2 3 4 5 6 7 8];
% 绘制南丁格尔玫瑰图
rose(data);

其中，`data`为要绘制的数据，可以根据需要进行修改。运行以上代码，即可得到南丁格尔玫瑰图。如果需要更多的自定义设置，可以参考MATLAB的官方文档。

使用pycharts绘制南丁格尔玫瑰图

在Python中，可以使用pyecharts库绘制南丁格尔玫瑰图。以下是一个简单的例子：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Polar

data = [("类别1", [10, 20, 30, 40]), 
        ("类别2", [30, 30, 20, 20]), 
        ("类别3", [50, 10, 20, 20]), 
        ("类别4", [20, 20, 10, 50]), 
        ("类别5", [30, 30, 30, 10])]

polar = Polar()
for name, values in data:
    polar.add(name, values, type_="barRadius", 
              label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), 
              angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(start_angle=0, 
                                                min_=0, 
                                                max_=360),
              radiusaxis_opts=opts.RadiusAxisOpts())
polar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="南丁格尔玫瑰图"))
polar.render("polar.html")

这里我们首先定义了一个数据列表，包含了五个类别和每个类别的四个数值。然后创建一个Polar对象，并通过循环添加每个类别的数据。在添加数据时，我们指定type_为“barRadius”，这表示使用半径来表示数据大小。其他参数的设置可以根据需要进行调整。最后，我们设置全局选项并将图表渲染到HTML文件中。

执行上述代码后，会生成一个名为“polar.html”的文件，其中包含绘制的南丁格尔玫瑰图。