比较（六）利用python绘制径向柱图

比较（六）利用python绘制径向柱图

径向柱图（Circular Barplot）简介

径向柱图基于同心圆网格来绘制条形图，虽然不如普通条形图表达准确，但却有抓人眼球的效果。其衍生的南丁格尔玫瑰图则广为人知。

快速绘制

1. 基于matplotlib

   import pandas as pd
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   import matplotlib.cm as cm
   
   np.random.seed(0)  # 设置随机种子为0
   
   # 自定义数据
   df = pd.DataFrame(
           {
        
               'Name': ['item ' + str(i) for i in list(range(1, 51)) ],
               'Value': np.random.randint(low=10, high=100, size=50)
           })
   
   # 初始化布局-极坐标图
   plt.figure(figsize=(10,8))
   ax = plt.subplot(111, polar=True)
   
   # 移除网格
   plt.axis('off')
   
   # 坐标限制
   upperLimit = 100
   lowerLimit = 30
   
   # 计算极值
   max_value = df['Value'].max()
   
   # 数据缩放
   slope = (max_value - lowerLimit) / max_value
   heights = slope * df.Value + lowerLimit
   
   # 计算每个条形的宽度
   width = 2*np.pi / len(df.index)
   
   # 计算角度
   indexes = list(range(1, len(df.index)+1))
   angles = [element * width for element in indexes]
   angles
   
   # 增加条形图
   bars = ax.bar(
       x=angles, 
       height=heights, 
       width=width, 
       bottom=lowerLimit,
       linewidth=2, 
       edgecolor="white",
       color="#61a4b2",)
   

   

定制多样化的径向柱图

自定义径向柱图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。参数信息可以通过官网进行查看，其他的绘图知识则更多来源于实战经验，大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验，以便于日后总结。

1. 添加标签

   import pandas as pd
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   import matplotlib.cm as cm
   
   np.random.seed(0)  # 设置随机种子为0
   
   # 自定义数据
   df = pd.DataFrame(
           {
        
               'Name': ['item ' + str(i) for i in list(range(1, 51)) ],
               'Value': np.random.randint(low=10, high=100, size=50)
           })
   
   # 初始化布局-极坐标图
   plt.figure(figsize=(10,8