python绘制南丁洛格儿玫瑰图

南丁格尔玫瑰图又称为极坐标柱状图，通常用于展现分类数据的分布情况。在Python的绘图库中，matplotlib库提供了绘制南丁格尔玫瑰图的方法，可以通过以下步骤实现：

1. 导入matplotlib库，并创建一个subplot对象

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))

2. 数据处理，准备绘图所需数据，数据可以用列表或numpy数组存储，以每种分类的数量作为数据。例如：

counts = [10, 20, 15, 30]

3. 绘制南丁格尔玫瑰图，调用bar方法并设置参数即可，参数说明如下：
- theta：每个分类的角度，即各个分类显示在极坐标上的角度位置，需要使用numpy.linspace方法生成。
- radii：每种分类的数量，即柱状图的高度。
- width：每个柱状图的宽度。
- color：每个柱状图的颜色。
- edgecolor：每个柱状图边缘的颜色。
- alpha：每个柱状图的透明度。

代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据处理
counts = [10, 20, 15, 30]  # 分类数量
theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, len(counts), endpoint=False)  # 角度位置

# 创建subplot对象
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))

# 绘制南丁格尔玫瑰图
width = np.pi / len(counts) * 2  # 每个柱状图的宽度
bars = ax.bar(theta, counts, width=width, color='g', edgecolor='k', alpha=0.5)

# 调整极坐标轴的角度和标签位置
ax.set_theta_zero_location("N")  # 角度轴从北方向开始
ax.set_theta_direction(-1)  # 角度按逆时针方向排列
ax.set_thetagrids(theta * 180 / np.pi, labels=['A', 'B', 'C', 'D'])  # 角度标签

plt.show()  # 显示图形

绘制出的南丁格尔玫瑰图如下所示。通过对代码中的参数进行调整，可以实现更多不同样式的南丁格尔玫瑰图。