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Python绘制变种饼图之花瓣玫瑰图(附数据和代码)

2026-03-12 01:56:58

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这一期的花瓣玫瑰图和上一期的风车玫瑰图都是饼图的变种图，个人觉得从直观度上来看，是不是风车玫瑰图更直观看出数据对比呢？

环境配置

这一步主要是初始化绘图环境并定义核心数据。这里我选用了低饱和度的莫兰迪色系，纯属个人喜好。

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27import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.patches as patchesfrom matplotlib.path import Pathfrom matplotlib.colors import to_rgba# 设置精致的字体与背景色plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 定义5大莫兰迪色系，用于区分不同的机构数据MORANDI_COLORS = [    '#B0CEA6', '#97C289', '#77B464', '#8DB082',    '#ECC088', '#EEAE5D', '#F29826', '#D39F5F',    '#E09494', '#DD6F6F', '#DA3E3F', '#C56D6D',    '#B5ABCA', '#9E8FBC', '#826DAC', '#9387AB',    '#A1B8D4', '#81A3CA', '#5889C0', '#7C97B6']# 模拟机构分布数据INSTITUTION_DATA = [    ("Chinese academy of medical sciences", 14), ("Zhejiang university", 11),    ("Peking union medical college", 10), ("Chinese academy of sciences", 8),    ("Harbin medical university", 7), ("Shanghai jiao tong university", 7)]

坐标转换

由于花瓣是在局部坐标系下建模的，所以需要一个函数将其映射到圆周的指定角度。这里利用了旋转矩阵原理，将局部向量转换为全局坐标。

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def transform_local_to_global(local_x, local_y, target_angle):    """    通过径向和切向基向量，将花瓣局部坐标旋转至目标角度。    """    radial_vector = np.array([np.cos(target_angle), np.sin(target_angle)])    tangential_vector = np.array([-np.sin(target_angle), np.cos(target_angle)])    return local_x * tangential_vector + local_y * radial_vector

构建花瓣路径

这一步使用 Path 指令构建精细的花瓣几何体。通过三次贝塞尔曲线控制侧边弧度，并结合半圆弧指令生成圆润的花瓣顶端。

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def get_petal_path(angle, total_petals, config):    inner_radius = config["inner_radius"]    petal_length = config["petal_length"]    outer_radius = inner_radius + petal_length    # 计算花瓣宽度和顶部圆弧参数    max_w = 2.0 * outer_radius * np.tan(np.pi / total_petals) * config["width_margin_ratio"]    top_w = max_w * config["top_width_scale"]    cap_r = 0.5 * top_w    y_base, y_cap_center = inner_radius, outer_radius - cap_r    # 构造贝塞尔路径顶点与指令    vertices, codes = [], []    vertices.append((-top_w * config["base_width_scale"] / 2, y_base))    codes.append(Path.MOVETO)    # 绘制左侧曲线、顶部圆弧、右侧曲线（此处简化展示逻辑）    global_v = [tuple(transform_local_to_global(vx, vy, angle)) for (vx, vy) in vertices]    return Path(global_v, codes), outer_radius

定义绘图逻辑

定义一个函数，负责遍历数据，绘制带透明度的填充花瓣，并计算复杂的“Z”字型标签引导线位置。它确保了文字在左右两侧对称分布，避免重叠。

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def draw_refined_rose_chart(axis, dataset, colors, config):    num = len(dataset)    angle_step = 2 * np.pi / num    angles = [np.pi / 2 - i * angle_step for i in range(num)]    for i, (angle, (name, val)) in enumerate(zip(angles, dataset)):        color = colors[i % len(colors)]        path, outer_edge = get_petal_path(angle, num, config)        # 绘制带透明度的花瓣        patch = patches.PathPatch(path, facecolor=to_rgba(color, 0.5), edgecolor=to_rgba(color, 0.7), zorder=3)        axis.add_patch(patch)        # 计算并绘制折线引导线与标签        is_right = np.cos(angle) >= 0        h_dir = 1 if is_right else -1        # 引导线逻辑：p_start -> p_elbow -> p_end

定义参数并绘图

设定具体的几何参数（如花瓣长度、平滑度等），并初始化 Matplotlib 的 Figure 对象。

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CONFIG = {    "inner_radius": 0.5, "petal_length": 7.0,    "width_margin_ratio": 0.9, "top_width_scale": 0.5,    "base_width_scale": 0.01, "cap_smoothing_points": 50,    "center_hole": 0.8, "line_start_padding": 0.3,    "line_slope_length": 1.5, "h_line_len": 1.2, "text_pad": 0.2}# 初始化高分辨率画布fig, ax = plt.subplots(figsize=(24, 16))fig.set_facecolor(BACKGROUND_COLOR)ax.set_facecolor(BACKGROUND_COLOR)ax.set_aspect("equal")ax.axis("off")