前面向大家讲解了如何用excel绘制高大上的南丁格尔玫瑰图,对于经常用excel的人来说,其实是简单的,但经常用python来绘制图表的人,怎么会用excel来绘制自己想要的图表呢! 所以今天教大家如何用python绘制南丁格尔玫瑰图。 #6A368B' '#7D3990','#A63F98','#C31C88','#D52178','#D5225B'] 创建图表: pie_ = ( # 创建饼图
DOCTYPE html><html><head> <meta charset="UTF-8"> <title>南丁格尔玫瑰图</title> <script src=". chart.setOption({ series: [{ type: 'pie', roseType: 'radius', // <em>南丁格尔</em>玫瑰<em>图</em>模式
为间隔添加水平线 geom_hline(yintercept = seq(0, 50, by = 10), colour = "grey70", linewidth = 0.3) + # 添加柱状图, geom_col(aes(y = F_count_total, fill = as.factor(Season)), alpha = 0.8, show.legend = FALSE) + # 添加柱状图,
作者:数据猿Riggle 来源:文科数据员 from:偶然得知医护界有一位叫“”南丁格尔的“提灯女神”,而且这位女神还创造了一种图,即“玫瑰图”。 数据猿最近看到一个很漂亮的数据新闻的图,非常喜欢。深入学习以后才发现,原来这就是玫瑰图。 第0号工作,梳理全部步骤—— 导入数据,拿到全球疫情现状 清洗数据,拿到G20国家的确诊人数 数据可视化,绘制南丁格尔玫瑰图 导入数据 主要包括导入全球确诊数据和G20国家的数据列表。 ,是否展示成南丁格尔图 import numpy as np pie1.add("", [list(z) for z in zip(v, np.round(np.sqrt(d),0))], 小结 之前都没有小结的习惯,不太好哈~ 这篇文章有一些问题,南丁格尔玫瑰图不适合数据量相差非常大的数据。
即使作相同的图,也没法完全照套相同图形的代码。即“一图一码”。 再说点其他跑题的内容。 不久前,我同学委托我帮助其画图,于是给了我如下的样图,让我照着画。 导入R前的数据整理 一、数据整理的原则 我自己总结的原则是,如果你画的是二维图,即只有X和Y轴的图,那么你的数据需要整理成核心只有两列的数据表。 二、基于绘图要求的数据整理思路 由于要画成“南丁格尔图”,我查了一下,普遍的画法是将柱状图再加一层极坐标的图层就可以实现旋转。但这里的问题重点在文字标注。 scale_fill_prism(palette = "candy_bright")+ scale_fill_manual(values = c('#fec79e','#8ec4cb')) #填充颜色 p 南丁格尔图 再作极坐标图(南丁格尔图),并标注文字 pp <- p+ coord_polar()+ #转换成极坐标 ylim(c(-5,18))+ #用y轴的极值范围来设置圆心的留白大小和外围圆圈的范围
长得像饼图又不是饼图,长得像堆积簇状图又非簇状图,这种有着极坐标的怪异统计图,有着一个美丽的名字—南丁格尔玫瑰图。 说到南丁格尔玫瑰图,这里有着一段为敬畏生命而存的历史。 今天我们就来学习,如何制作最美的南丁格尔玫瑰图。 —— 南丁格尔玫瑰图 雷达图? ,标签,即可得到不等系列南丁格尔玫瑰图 3 不等多数据系列的南丁格尔玫瑰图 至此 你再思考下 比如你有这样的需求 你需要比较2013、2014及2015年 整年之间及每年各月份之间的数据对比 那么我们可不可以使用南丁格尔玫瑰图呢 这些南丁格尔玫瑰图只需要一键即可生成。
功能描述: 根据给定数据,绘制南丁格尔玫瑰图,也就是在极坐标系中绘制柱状图。 参考代码: 绘制结果:
来源:人民日报新媒体 最近看到人民日报新媒体公布的疫情相关的图特别漂亮,想着利用疫情的数据学着画一画,R语言爬虫弱爆的我,只能想着站在“巨人的肩膀”学习,正巧Y叔更新公众号信息,Y叔竟然写了一个nCov2019 为解决图片清晰度低的问题,采用Cairo包能够创建高质量矢量图,同时支持高质量图形渲染的特点,将ggplot绘制的图片储存成为pdf格式,同时借助showtext包中的showtext_begin函数和 Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/library/Cairo/libs/Cairo.so, 6): Library not loaded: /opt/X11 此次代码运行的南丁格尔玫瑰图是通过学习张杰编著的《R语言数据可视化之美专业图表绘制指南》代码绘制,尽管图的外观和人民日报的图差别有点大,特别是图中数据显示(采用四舍五入法)、扇形角度、geom_bar( 通过调节ggplot2中的参数可以提高南丁格尔玫瑰图的美观。 ?
想必大家都见过下面这款南丁格尔玫瑰图,有没有觉得很高大上?是不是很想知道怎么绘制它? ? 只是在EXCEL中,它是无法像条形图一样直接制作出来的,但它的原理其实和雷达图差不多,所以可以用雷达图加上一定的技巧进行制作。那今天我们就来讲解如何制作这个南丁格尔玫瑰图。 操作步骤 虽然我们可以直接制作雷达图,但雷达图它并不是一块一块的扇形,而南丁格尔玫瑰图是一个360度的扇形雷达图,它每一块扇形都有一个夹角,每一块扇形都有一定不相连。 ? 我们可以看到,南丁格尔玫瑰图中间它是有一个空白区域的,所以还需要再创建一列辅助,数值可以按照源数据的比例来定。 ? 插入雷达图 选中数据区域,点击【插入】,在图表选项卡中选择【 查看所有图表】→选择【雷达图】进行插入。 ?
Pyecharts-11-绘制饼图 饼图在实际的工作还是会经常使用,能够很清晰的显示各类数据和占比情况,曾经在工作中绘制了环饼图和多饼图的结合。 本文中介绍的是如何利用Pyecharts绘制饼图和进阶的环状饼图和玫瑰图 基本案例 位置和颜色 图例滚动 环形饼图 多饼图 玫瑰图 ? 环形饼图 x_data = ["直接访问", "邮件营销", "联盟广告", "视频广告", "搜索引擎"] y_data = [335, 310, 234, 135, 1548] c = ( , radius=[60, 80], ) .add( "", [list(z) for z in zip(["惊悚", "其他"], [11 环状饼图 本案例讲解的是如何绘制环状饼图(内嵌饼图) import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.globals
今天要分享的是sparklines迷你图系列12——Composition(Stacked)。 Stack中文含义为堆积,该图表也就是我们常用到的堆积图。 通过函数填充功能,可以做出一排整齐的堆积图。
大家在欣喜疫情好转的同时,都在问这个图叫什么呀?真太惊艳了。 微博上也出现了各种解答,有的说是饼图,扇形图,甚至还有的说是蜗牛图,漩涡图的…其实准确的来说,这个图叫做南丁格尔玫瑰图。 02 享誉全球的白衣天使 佛罗伦斯‧南丁格尔 南丁格尔玫瑰图(Nightingale rose diagram)又名鸡冠花图、极坐标区域图。 说起南丁格尔玫瑰图,就不得不聊一聊它的发明者,世界上第一个真正的女护士——弗罗伦斯·南丁格尔。 死于原本可避免的感染的士兵数 红色区域:因受伤过重而死亡的士兵数 黑色区域:死于其它原因的士兵数 1854年10月、1855年4月的红黑区域恰好相等 1856年1月与2月的蓝、黑区域恰好相等 1854年11 用例 那南丁格尔玫瑰图都有哪些用例呢?
Highcharts-11-利用Highcharts绘制饼图 本文中介绍的是如何利用python-highcharts绘制各种饼图来满足不同的需求,主要包含: 基础饼图 单色+多色饼图制作 带上图例+数据的饼图 双层饼图的制作 扇形饼图 ? 我们改变下设置,绘制另一种颜色的饼图: ? ? 多色饼图 如果我们想某几个区块显示相同的颜色,可以设置相同的数值,首先看看具体的效果图: ? ? 双层饼图 上面介绍了各种单个饼图的制作,下面讲解如何利用python-highcharts制作双层饼图。看看整体的效果: ? 扇形图 上面介绍的都是如何制作各种饼图,下面介绍一种制作$\color{red}{扇形图}$的方法。首先看看整体的效果: ? 上面显示了5个类别的数据,同时显示了图例,并且在扇形图中显示了数据。
5月12日,是一年一度的国际护士节。这一光荣的节日是为了纪念现代护理学科的创始人Florence Nightingale而于1912年设立的,旨在倡导、继承和弘扬Nightingale不畏艰险、甘于奉
我们先从新型环形图开始讲解。 新型环形图主要是指平时需要大量辅助数据才能实现的环形图系列图表,比如南丁格尔玫瑰图、环形柱形图、度量仪表盘等。 南丁格尔玫瑰图,是由南丁格尔发明的,她是英国护士和统计学家。 其在英国军营工作时收集了在克里米亚战争时期的士兵在不同月份的死亡率和原因分布,通过玫瑰图的方式有效的打动了当时的高层管理人员,于是医疗改良的提案才受到了大力的支持,将士兵的死亡率从42%降低至2%,因此后来将此图形称为南丁格尔玫瑰图 其界面如下,具体功能以后会一一介绍,包括多图绘制神器、图表高清导出等。 ps: 内测进行时,现在还剩下5个内测名额,留言点赞数前五的朋友将邀请参加内测。谢谢大家的关注与支持。
秉承"简单、易用、专业"的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本.当前版本:v2.2.0 | 2025-11-25 本次大屏升级聚焦组合设计灵活性、图表丰富性及操作便捷性,全面提升了多屏切换 新增与优化图表组件新增多种图表组件:半圆仪表盘、圆形进度图、统计概览组件、新增饼状图。 图表样式增强:南丁格尔玫瑰图新增边框,增强立体感;饼图、南丁格尔玫瑰图、饼状环形图新增渐变效果;断开环形图改名为多色环形图;象形图增加渐变效果及 Y 轴配置,支持自定义单位。 组件新增与功能增强新增圆形进度图组件、断开环形图组件、半圆仪表盘组件、统计概览组件、组合设计模式。组件优化与修复半圆仪表盘字段改成 input,统计概览映射字段改成 input。 图表与样式改进南丁格尔玫瑰图新增边框增强立体感。 断开环形图名称改成多色环形图。 饼图、南丁格尔玫瑰图、饼状环形图加上渐变效果。 象形图增加渐变及 Y 轴配置。 Y 轴单位支持自定义输入。
数据形态优化前 数据形态优化后 1 象形柱图 象形柱图它利用图片和形状来表现数据,能够让数据展现更加贴近数据故事背景,视觉表达更为丰富生动。 当我们使用柱图来对比数据的差异时,通常的效果是这样的... 2、南丁格尔玫瑰图 当对比的数据差异较小时,南丁格尔玫瑰图是较好的选择,因为它可以放大突出数据间差异,使读者更清晰的分辨数据差异带来的影响。 最初的使用场景来自于克里米亚战争期间,南丁格尔发现战地医院的卫生条件恶劣导致很多士兵死亡。为了能够将其研究成果更生动快速的展现给女王,她设计了这个生动有趣的图表。 其中表格增加了翻页滚动、逐行滚动、连续滚动三种滚动方式;饼图类组件增加了轮播动画功能,环形图、南丁格尔玫瑰图的标签文字支持显示在圆环中心,开启后,扇区和标签会按顺序进行播放和切换。
▌南丁格尔玫瑰图 ? •昵称——“扇形图”、“就那个……那个……那放射型的那个饼图”等。 •背景——据说是南丁格尔(对,就是你知道的那个南丁格尔)出于公务人员对统计结果不重视的忧虑,发展出一种色彩绚烂的表达形式,以让人印象深刻,用以表达军医院季节性死亡率,并最终使医改提案获得了高层支持。 •归类——尽管一些报表生成工具也把它归类到饼图了,但其本质是圆型直方图 •典型应用——用于夸张、突出数据的差距,因为半径长一点,面积差距就很大。 比如死亡率这种数据在直方图上看,微弱的差别很容易被忽视,然而放到南丁格尔玫瑰图上,由于面积的放大效应,微弱的差别也会如同真实的生命一样看起来触目惊心。 ▌和弦图 ? 3、如果数据节点过多就看瞎了…… ▌桑基图 ? •背景——是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。
本文中介绍的是如何在plotly中绘制柱状图Bar 基于px.bar 基于go.Bar ? 透明度设置 ) # 数据部分:一定是列表的形式 data = [trace] # 布局设置 layout = go.Layout( title = 'Prime genre', # 整个图的标题 堆叠柱状图 When several rows share the same value of x (here Female or Male), the rectangles are stacked on # 多组数据用列表的形式 go.Bar(x=animals,y=values_2,name="guangzhou Zoo"), ]) # change the bar mode:更新柱状图的 mode fig.update_layout(barmode="stack") # 堆叠图的形式 fig.show() ?
一、前言 说到抠图,大家第一时间可能想到的是图片,想到的是强大的PS(Photoshop),对于视频而言,也可以实现抠图,使用FFmpeg命令行即可实现这一点。 -shortest: 表示在最短输入内编码 -filter_complex: 表示使用复杂滤镜 chromakey=red:0.3:0.9: chromakey是抠图时所使用的核心滤镜,其后参数用于抠图 ,另一个有比较明显的底色,我们在该视频抠图。 笔者所测用于抠图的视频,是选了两张红底的人像照片做成的,目的为了演示效果更直观。如下图: 目标视频(in_1.mp4) ? 用于抠图视频(in_3.mp4) ? dis_k=714e3ffab98226f0693778a26c1e34fd&dis_t=1586508279 六、抠图合并后效果图 ?