期刊图片复现|Python绘制多区域分组环形柱状图

# =========================================================================================# ====================================== 1. 环境设置 =======================================# =========================================================================================import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.patches as patchesimport numpy as np

# =========================================================================================# ======================================2.颜色库=======================================# =========================================================================================COLOR_SCHEMES = {    1: {'bg': ['#EAF7F8', '#FEF0F2', '#F4ECF7', '#FFFDF0', '#F0FFF0', '#FFF5EE', '#F8F8FF', '#F0F8FF', '#F5FFFA',               '#FFF0F5', '#FFFFF0'], 'bars': ['#57C4AD', '#FCA5B2', '#978AC2']},}

def plot_advanced_forest_chart(df, scheme_id):    outer_arc_linewidth = frame_line_width  # 外弧线宽    category_label_radius = outer_radius + outer_arc_radial_gap * 0.5  # 类别标签半径    segment_center_angles = []    # 起始中心角度    current_center_angle = 90    # 遍历所有分段    for _ in range(n_segments):        segment_center_angles.append(current_center_angle)  # 当前分段的中心角        current_center_angle -= (segment_degree + gap_degree)  # 下一个中心角    segment_start_angles = [center - segment_degree / 2.0 for center in segment_center_angles]  # 各分段起始角度    segment_end_angles = [center + segment_degree / 2.0 for center in segment_center_angles]  # 各分段结束角度

    # 创建画布    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))    ax.set_aspect('equal', adjustable='box')  # 比例一致    figure_outermost_radius = outer_radius + outer_arc_radial_gap + outer_arc_thickness  # 图形最外侧半径    lim = (figure_outermost_radius + 0.15) * 1.05  # 坐标轴边界范围限制        ax.add_patch(background_wedge)  # 绘制        # 外侧弧状条形半径        arc_r_outer = outer_radius + outer_arc_radial_gap + outer_arc_thickness        # 创建        outer_arc_wedge = patches.Wedge(            center=(0, 0),  # 原点坐标            r=arc_r_outer,  # 半径            theta1=segment_start_angle,  # 起点角        )        ax.add_patch(outer_arc_wedge)  # 加到图上

        current_bar_start_angle = segment_start_angle + side_padding_degree  # 第一根柱子起始角        # 循环绘制组内每一个柱子        for j in range(num_bars_per_group):            # 创建柱子            bar_wedge = patches.Wedge(                center=(0, 0),  # 圆点                r=bar_top_radius,  # 半径                theta1=bar_theta1,  # 柱起点                theta2=bar_theta2,  # 柱终点                width=bar_radial_thickness,  # 高度                facecolor=bar_color,  # 填充色                edgecolor='black',  # 黑色边框                linewidth=bar_line_width,  # 线宽                zorder=2  # 层            )            ax.add_patch(bar_wedge)  # 加到图上            current_bar_start_angle += bar_angular_unit_width + intra_bar_gap_angle  # 更新起始角

        value_range = segment_max - segment_min  # 最大差值        annotation_fractions = [0.25, 0.5, 0.75, 1.0]  # 参考线百分        segment_mid_angle_deg_cat = segment_center_angles[i]  # 扇区中心角度        segment_mid_angle_rad_cat = np.radians(segment_mid_angle_deg_cat)  # 转弧度        label_x = category_label_radius * np.cos(segment_mid_angle_rad_cat)  # x        ax.text(label_x,  # x                label_y,  # y                metric_label,  # 文本                ha=ha_cat,  # 水平                va='center',  # 垂直                rotation=rotation_angle_cat,  # 旋转角                rotation_mode='anchor',  # 旋转锚点                fontsize=label_fontsize,  # 字号                fontweight='bold',  # 加粗                zorder=5)  # 层

    #绘制最内层圆    center_circle_outer = patches.Circle((0, 0),  # 中心                                         inner_radius - 0.02,  # 半径                                         facecolor='white',  # 填充颜色                                         edgecolor='black',  # 边颜色                                         linewidth=frame_line_width,  # 粗细                                         zorder=10)  # 层    #添加图例    ax.legend(handles=legend_handles,  # 句柄              loc='lower center',  # 位置              bbox_to_anchor=(0.5, -0.05),  # 坐标              ncol=3,  # 列              handletextpad=0.3,  #间隔              frameon=False,  # 外框              prop={'size': legend_fontsize,  # 字号                    'weight': 'bold'})  # 加粗

# =========================================================================================# ======================================4.执行部分=======================================# =========================================================================================if __name__ == "__main__":    df_real = pd.read_excel(r'data.xlsx')  # 读取数据    scheme_id = 1    print('正在绘制并保存方案：', scheme_id)    plot_advanced_forest_chart(df_real, scheme_id)

df_real = pd.read_excel(r'data.xlsx') 

2.设置是否要进行批量绘图，执行部分：

plot_all = True

for _, row in df.iterrows():        metric_label = row['Metric']  # 指标名称        means = [row['Mean_1'], row['Mean_2'], row['Mean_3']]  # 均值

4.设置绘图结果的保存地址，绘图函数部分：

plt.savefig(fr'scheme_{scheme_id}.svg', bbox_inches='tight')