京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在数据可视化图表中,南丁格尔玫瑰图算是效果最为好看的图表之一了,小编今天就给大家分享如何使用Pyecharts绘制出好看的南丁格尔玫瑰图。
一、什么是玫瑰图
玫瑰图,全称为南丁格尔玫瑰图(Nightingale rose diagram),只看名字就能知道这是一种很好看的图表,但其实玫瑰图最早是用于统计士兵身亡的情况。最近我们经常见到的是全国多地疫情0新增的玫瑰图。
二、绘制玫瑰图
使用的是Pyecharts包中的模拟数据
#先导入要绘图的函数模组 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Page, Pie from pyecharts.commons.utils import JsCode from pyecharts.faker import Collector, Faker #使用绘图函数对表进行设置,并设置表的各种参数 def pie_rosetype() -> Pie: v = Faker.choose() c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(v, Faker.values())], radius=["30%", "75%"], center=["25%", "50%"], rosetype="radius", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ) .add( "", [list(z) for z in zip(v, Faker.values())], radius=["30%", "75%"], center=["75%", "50%"], rosetype="area", ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-玫瑰图示例")) ) return c #调用函数,并对图表进行渲染输出 figure=pie_rosetype() figure.render_notebook()
以上就是小编今天跟大家分享的用Pyecharts实现南丁格尔玫瑰图的内容,南丁格尔玫瑰图其实是一种圆形的直方图,其他还有很多种绘制玫瑰图的方式,大家可以自己去探索。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28