一张超级惊艳的图表_南丁格尔玫瑰图
〖壹〗 、图表重叠与协调：将南丁格尔玫瑰图与饼图重叠，通过调整填充色使两者协调 。美化图表：调整系列填充色 ，利用XY Chart Labels工具优化数据标签显示 ，使整体效果更加美观 。通过以上步骤，可以制作出一张既专业又惊艳的南丁格尔玫瑰图 ，用于有效地展示和分析数据。
〖贰〗 、南丁格尔玫瑰图 ，又名鸡冠花图、极坐标区域图，源于南丁格尔在克里米亚战争时制作的关于士兵死伤报告的图表 。此图在极坐标下展示柱状图，通过圆弧的半径长度表示数据大小 。英文名为Nightingale Rose Chart 、Coxcomb Chart 、Polar Area Diagram。适用于比较不同分类的大小。
〖叁〗、南丁格尔玫瑰图是一种独特的数据可视化图表 ，它夸大了数据之间差异的视觉效果 ，适合展示原本差异较小的数据 。
如何使用EXCEL制作百色新冠疫情分布行政区地图
〖壹〗、在小O地图中，选取高德地图作为底图 。配置地图：根据需要调整地图的样式 、颜色 、标签等。确保行政区名称和病例数能够正确显示在地图上 。加载数据并显示：点击“加载”按钮 ，将Excel表格中的数据加载到地图上 。地图将按照行政区显示不同的病例数 ，形成疫情分布图。
〖贰〗、数据准备：从官方通告wsjkw.gxzf.gov.cn/ztbd_...获取截至2月9日的累计病例数，如德保县162例等 。 完善数据：在EXCEL中总结数据 ，包括行政区名和病例数 ，使用小O地图的功能补充所需列 。
〖叁〗 、登录平台：打开迪赛智慧数官方网站并登录。选取组件：进入设计界面，点击左侧【组件】 ，在其他图片中选取主题河流图 ，点击或者拖拉到设计面板就可以生成图例 。编辑数据：选中图表，点开右侧菜单【数据】 ，在该页面下能够编辑图表的数据 、图表的属性等 ，也可以直接导入准备好的excel表格数据，数据格式借鉴图例模板 。
数据分析入门教程|300分钟用Matplotlib打造疫情展示地图
课程核心内容与结构课程分为五个阶段，逐步深入Matplotlib的核心功能 ，最终实现疫情数据地图可视化：阶段一：Matplotlib介绍与安装 Matplotlib介绍：Python中最基础的数据可视化库 ，支持2D/3D图表绘制，广泛应用于学术、商业和工程领域。
Basemap是Matplotlib的子包 ，用于在Python中绘制2D数据至地图 。提供25种不同地图投影功能 ，支持坐标转换 。包含GSSH（GSHHG）海岸线数据集及GMT格式的河流 、州和国家边界数据集。内部使用GEOS库剪切海岸线和边界特征至所需地图投影区域。主要绘制方法 海岸线与边界 drawcoastlines（）：绘制海岸线 。
Matplotlib 是 Python 中常用的绘图库，能绘制各种基础图表 ，如折线图 、散点图等 。 Seaborn 基于 Matplotlib 进行了更高级的封装 ，提供更美观的统计图表样式。例如，使用 Seaborn 可以轻松绘制出带有统计信息的箱线图 ，清晰展示数据的分布情况 。
使用Kepler.gl上传数据并绘制地图 ，可以生成漂亮的航线图、区域分布图等 。Kepler.gl还提供了多种类型的示例图，用户可以根据需求上传数据进行绘制。Tableau Tableau是一个专业的BI（商业智能）软件 ，其地图图表制作能力同样强大 。
编程库：Djs 、Matplotlib 、Plotly支持高度定制化可视化 ，适合开发交互式网页应用 。大数据框架：Apache Superset、Elastic Search结合Kibana可处理TB级数据并实时渲染。开发流程：数据清洗：处理缺失值 、异常值（如用中位数替代极端值） 。
