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- 来自专栏Python与Excel之交
excel绘制南丁格尔玫瑰图过于复杂，试试用python绘制南丁格尔玫瑰图！
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。 #209AC9','#1E91CA', '#2C6BA0','#2B55A1','#2D3D8E','#44388E','#6A368B' '#7D3990 ','#A63F98','#C31C88','#D52178','#D5225B'] 创建图表： pie_ = ( # 创建饼图 Pie(init_opts=opts.InitOpts name = ['可乐', '炸鸡', '薯条', '汉堡包'] shiji = [347, 256,190,139] color = ['#FAE927', '#37B44E','#2C6BA0', '#7D3990
1.6K30发布于 2021-08-05 - 来自专栏绘图
echarts 简单南丁格尔玫瑰图
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
22721编辑于 2025-07-02 - 来自专栏R语言数据分析指南
R中轻松绘制南丁格尔图
library(ggtext) 导入数据 df <- readr::read_csv('data.csv') 构建标签数据 labs <- data.frame(Episode_order = c(7, 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，
87320编辑于 2023-09-29 - 来自专栏数据森麟
python的pyecharts绘制南丁格尔玫瑰图
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”。 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。 #209AC9','#1E91CA', '#2C6BA0','#2B55A1','#2D3D8E','#44388E','#6A368B' '#7D3990 ，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。
4.7K10发布于 2020-04-11 - 来自专栏生信笔记
关于南丁格尔图的“绘后感”
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
69260编辑于 2024-05-10 - 来自专栏数据小魔方
Excel：为敬畏生命而生的南丁格尔玫瑰图
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。
2.6K20发布于 2020-03-30 - 来自专栏Python小屋
Python+matplotlib绘制极坐标柱状图（南丁格尔玫瑰图）
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：
1.9K20发布于 2020-03-19 - 来自专栏菜鸟学数据分析之R语言
“疫”外收获-nCov2019全球疫情之南丁格尔玫瑰图
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 >CairoPDF(file=“plot.pdf”,width=6,height=7) >ggplot(…..) 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。 ?
1.9K51发布于 2020-08-06 - 来自专栏Python与Excel之交
老板又说你做的图表太丑了，快试试这款高大上的南丁格尔玫瑰图吧！
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。 ?
1.1K40发布于 2021-08-05 - 来自专栏CDA数据分析师
全国多地病例0新增，教你用Python画出当下最火的疫情直观图
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。 用例 那南丁格尔玫瑰图都有哪些用例呢？ ','#CF7B25','#CF7B25'] 接下来使用pandas对数据进行降序排列以方便后续的绘图，并提取数据。 参考资料： 弗洛伦斯·南丁格尔 | 维基百科介绍 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BC%97%E7%BE%85%E5%80%AB%E6%96%AF%C2%B7%E5% 8D%97%E4%B8%81%E6%A0%BC%E7%88%BE 南丁格尔玫瑰图——为敬畏生命而生 https://mp.weixin.qq.com/s/UJhgZ0YXyrcvw9m0nyrVGQ 非常惊艳的南丁格尔玫瑰图
1.2K31发布于 2020-03-17 - 来自专栏猴子聊数据分析
7张图学会SQL
因此，我这里总结出了一份7周快速掌握SQL基础的指南，每周完成一张图里的内容就可以了啦。 这份指南的内容都是基于《SQL基础教程》这本书来完成哦~那么我们就开始吧。 第7周：集合运算 在有多张表的情况下，表和表之间的运算和联系就变得很重要，利用集合运算就可以将不同表中的数据整合起来。 总结 7周的内容掌握的如何？ 可以用下面这张图来汇总复习一下 我是猴子社群会员，知乎：一颗橙子 这是第32期下周很重要， 精通某项技能大约需要7年时间， 如果你活到88岁，11岁之后你还有11个成为某个领域大师的机会， 这就是你一生的许多辈子
52530发布于 2019-08-30 - 来自专栏猴子聊数据分析
7张图学会SQL
因此，我这里总结出了一份7周快速掌握SQL基础的指南，每周完成一张图里的内容就可以了啦。 这份指南的内容都是基于《SQL基础教程》这本书来完成哦~那么我们就开始吧。 第7周：集合运算 在有多张表的情况下，表和表之间的运算和联系就变得很重要，利用集合运算就可以将不同表中的数据整合起来。 总结 7周的内容掌握的如何？ 可以用下面这张图来汇总复习一下 我是猴子社群会员，知乎：一颗橙子 这是第32期下周很重要， 精通某项技能大约需要7年时间， 如果你活到88岁，11岁之后你还有11个成为某个领域大师的机会， 这就是你一生的许多辈子
95600发布于 2019-07-11 - 来自专栏CDA数据分析师
这么漂亮的Excel图表，年终总结就用它了！
这种图的学名叫南丁格尔玫瑰图，又名为极区图 ，是一种圆形的直方图。 由英国护士和统计学家弗罗伦斯·南丁格尔发明的，通过一种色彩缤纷的图表形式，让资料统计数据更加让人印象深刻。 主要思路：利用雷达图的特点，将雷达图分成360份，每一个指标的大小其实是360份中的多少份，然后我们再根据指标大小来设置扇区的半径。 在B6单元格输入0，B7单元格输入公式=B4，C6单元格=B7，C7单元格=C6+C4，向右拖动C6和C7，将公式填充至C6到G7单元格。 最后，设置作图数据区域。将雷达图细化为360份。 ▌步骤三：插入雷达图-填充雷达图 由于数据差异较大，扇形半径差异也较大，使得较小数据看起来较为费劲，所以我们可以重新调整半径数据，只需要保证相对大小不变就行。 即可完成漂亮的南丁格尔玫瑰图的制作啦。 当然啦，细节部分大家还可以再优化，今天我们的教程就到这里啦。
1.5K90发布于 2018-02-23 - 来自专栏VRPinea
从南丁格尔到虚拟护士，白衣天使也爱用VR
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
1K50发布于 2018-05-16 - 来自专栏机器学习/数据可视化
Highcharts-7-下钻图制作
Highcharts-7—下钻图形 本文中只讲解一个图形的制作：下钻图 下钻表示的是通过层级的方式来展示数据，比如我们想查看国内人口数的占比情况，我们可以先看各个省份的情况，接着我们想看具体某个省中各个地级市的占比 ["v27", 0.17], ["v29", 0.16] ] options = { 'chart': { 'type': 'column' # 表的类型：柱状图 选择第3个图形，我们选择的是饼图pie，看下实际的效果： ? 这便是下钻图表的效果?
2.1K10发布于 2021-03-04 - 来自专栏Excel催化剂
Excel新版图表插件EasyShu: 新型环形图
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。
1K20发布于 2021-08-19 - 来自专栏网络收集
图表7 仪表盘图
7、图表7 仪表盘图1.仪表盘的实现步骤步骤1 ECharts 最基本的代码结构<!
80440编辑于 2022-06-16 - 来自专栏走进敏捷BI
大神分享报表美化终极秘籍，有图有视频！
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。
57130发布于 2021-04-19 - 来自专栏大前端666
VUE实战—商品展示切图（7）
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<img src="http://p1.meituan.net/xianfu/6588840adbcfbfe2c<em>7</em>a43aa69d4b36da107767 (btn_yellow_highlighted@2x.png) no-repeat left center; background-size: 2px 10px; padding-left: <em>7</em>px1.6K00发布于 2019-07-22来自专栏数据小魔方sparklines迷你图系列7——Comparision（+-Variance）。
今天跟大家分享sparklines迷你图系列的第七篇——Comparision（+/-Variance）。 该图表用于表现指标增长率波动情况，波动范围-100%~100%之间。 在excel中首先输入首行的单元格图表语法公式，出图之后，可以通过批量填充函数公式，这样最终的图表是由单个单元格的独立图表组合而成的图表组，看起来浑然一体，非常清爽（当然前提是你用了一套非常清爽的配色） 把方向（Vertical）参数修改为True,你就可以轻松的得到一排整齐的柱形图。 ?
72150发布于 2018-04-11
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