1. 什么是南丁格尔玫瑰图

央视新闻用来展示疫情0增长天数的图就是南丁格尔玫瑰图。

南丁格尔玫瑰图（Nightingale rose diagram）又名鸡冠花图、极坐标区域图。统计学家和医学改革家佛罗伦斯‧南丁格尔 (Florence Nightingale) 曾在克里米亚战争期间使用这种图表传达士兵身亡情况，故得名。

2. 南丁格尔玫瑰图的绘制

(1) 安装pyecharts库

pip install pyecharts

(2) code

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts

# 准备数据
provinces = ['北京','上海','黑龙江','吉林','辽宁','内蒙古','新疆','西藏','青海','四川','云南','陕西','重庆',
             '贵州','广西','海南','澳门','湖南','江西','福建','安徽','浙江','江苏','宁夏','山西','河北','天津']
num = [1,1,1,17,9,22,23,42,35,7,20,21,16,24,16,21,37,12,13,14,13,7,22,8,16,13,13]
color_series = ['#FAE927','#E9E416','#C9DA36','#9ECB3C','#6DBC49',
                '#37B44E','#3DBA78','#14ADCF','#209AC9','#1E91CA',
                '#2C6BA0','#2B55A1','#2D3D8E','#44388E','#6A368B'
                '#7D3990','#A63F98','#C31C88','#D52178','#D5225B',
                '#D02C2A','#D44C2D','#F57A34','#FA8F2F','#D99D21',
                '#CF7B25','#CF7B25','#CF7B25']
             
 # 创建数据框
df = pd.DataFrame({'provinces': provinces, 'num': num})
# 降序排序
df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True)

# 提取数据
v = df['provinces'].values.tolist()
d = df['num'].values.tolist()

# 实例化Pie类
pie1 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
# 设置颜色
pie1.set_colors(color_series)
# 添加数据，设置饼图的半径，是否展示成南丁格尔图
pie1.add("", [list(z) for z in zip(v, d)],
        radius=["30%", "135%"],
        center=["50%", "65%"],
        rosetype="area"
        )
# 设置全局配置项
pie1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='玫瑰图示例'),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
                     toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())
# 设置系列配置项
pie1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside", font_size=12,
                                               formatter="{b}:{c}天", font_style="italic",
                                               font_weight="bold", font_family="Microsoft YaHei"
                                               ),
                     )
# 生成html文档
pie1.render('南丁格尔玫瑰图.html')

(3)