在之前的推送内容中，小编已经陆续为大家介绍了Python数据分析的多种可视化图表制作方法。

那么今天通过本期推送，小编为大家介绍另一种可视化形式——玫瑰图的绘制。随着可视化技术的发展，玫瑰图得到了越来越广泛的应用。如果你也感兴趣的话，就继续看下去吧~

玫瑰图

玫瑰图（Nightingale Rose Chart,）又名鸡冠花图（Coxcomb Chart）、极坐标区域图（Polar Area Diagram），是极坐标化的柱图，可以将其理解为披着饼图外皮的柱状图。

其制作原理是将极坐标平面分为若干等角区域,再依据数据大小不同，把相应的等角区域进行填充，使不同大小的等角区域构成一片片花瓣，玫瑰图也就由此而来。

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特点

（一）适合对比分析，没有占比意义

不同于饼图使用角度表示占比情况，玫瑰图中每个扇形角度都是相等的，其核心在于使用半径不同的圆弧形状来表示数据大小。因此，在玫瑰图中，不强调各部分数据的占比，而更强调数据大小的对比。

（二）数据差异不宜过大

在玫瑰图中，一般使用圆弧的半径来表示数据大小。由于半径和面积的关系是平方的关系，这样就可以在视觉效果上夸大数据之间差异，尤其适合对比大小相近的数值。当数据差异过大时，还是推荐使用柱状图来表现数据。

（三）可以反映数据的周期性

一般情况下，圆形有周期的特性。如果数据恰好来自于一个周期内，比如星期、月份，那么也可以按照周期的概念，划分出玫瑰图的“花瓣”。

经典玫瑰图

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在克里米亚战争中，护理人员的南丁格尔日夜工作，被尊称为“提灯女士”（The Lady with the Lamp）。战后她整理了战争期间英军的死亡人数，并在1858年发表了这张最著名的玫瑰图。

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2

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20年人民日报发布的新冠肺炎全球疫情形势图引爆全网，这张图以不同国家表示“花瓣”。从图中明显看到，新冠肺炎疫情已在全球范围内蔓延，且欧美国家新冠肺炎确诊病例和死亡病例都远超中国。

饼状图基础绘制

首先导入需要用到的包

其次定义玫瑰图制作函数

最后展示图片效果

效果图

以上就是“Python数据分析 | 数据可视化（十三）”的全部内容，希望对你有所帮助。
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