可视化图表：南丁格尔玫瑰图，来自历史上最著名的护士。

Hi，我是贝格前端工场的老司机，本文分享可视化图表设计的南丁格尔玫瑰图设计，欢迎老铁持续关注我们。

一、南丁格尔与玫瑰图

南丁格尔（Florence Nightingale，1820年-1910年）是一位英国护士和统计学家，被誉为现代护理的奠基人。她在医疗领域的贡献和社会改革使她成为历史上最著名的护士之一。

南丁格尔出生在英国的一个富裕家庭，但她选择了追求护理事业，这在当时被视为低贱的工作。她接受了系统的护理培训，并在克里米亚战争期间被派往军营医院进行护理工作。

在克里米亚战争期间，南丁格尔目睹了军队医疗条件的恶劣和大量士兵的死亡。她积极改善卫生条件、提高护理标准，并组织志愿者进行护理工作。她的工作和领导才能使她得到了士兵们的尊重和赞誉。

除了在战场上的护理工作，南丁格尔还是一位热衷于统计学的学者。她对医疗统计数据进行了详细的分析和记录，并使用图表和图形展示数据，以便更好地理解和传达医疗问题。她的著名作品之一是使用南丁格尔玫瑰图来展示克里米亚战争期间士兵死亡原因的比例。

尽管南丁格尔并没有发明玫瑰图，但由于她在统计学和医疗方面的贡献，人们将这种特殊的极坐标图表与她的名字联系在一起，并称之为南丁格尔玫瑰图。这种图表成为了一种常用的可视化工具，用于展示数据的分布和比例关系。

玫瑰图可以用来反映以下信息：

分类数据的比例关系：玫瑰图的扇形区域的角度可以表示不同类别的比例关系。每个扇形区域的大小取决于该类别所占的比例，从而可以直观地比较不同类别之间的相对大小。
数据的分布情况：玫瑰图的环状区域可以表示数据的分布情况。每个环状区域代表一个数据范围或区间，而扇形区域的角度则表示该区间内数据的比例。通过观察不同环状区域的扇形角度，可以了解数据在不同范围内的分布情况。

数据的季节性或周期性变化：玫瑰图可以用来展示数据在不同时间段内的变化情况。将不同时间段的数据分别表示在不同的环状区域上，扇形区域的角度则表示该时间段内数据的比例。通过观察不同时间段扇形区域的角度，可以看出数据是否存在季节性或周期性变化。
多个变量之间的关系：玫瑰图可以用来比较多个变量之间的关系。通过将不同变量的数据分别表示在不同的环状区域上，可以直观地比较不同变量之间的比例关系。这可以帮助我们发现变量之间的相关性或差异。

总之，玫瑰图是一种有用的可视化工具，可以帮助我们理解和传达数据的比例、分布、变化和关系。

玫瑰图在可视化设计中有多种应用场景，以下是一些常见的例子：

需要注意的是，玫瑰图适用于展示相对比例关系，而不适用于展示绝对数值。在使用玫瑰图时，还应注意选择合适的颜色方案和标签，以确保信息清晰易懂。此外，玫瑰图在一些情况下可能会引起视觉误导，因此在设计时需要慎重考虑。

在设计和使用玫瑰图时，有一些注意事项需要考虑：

数据准备：确保数据的准确性和完整性。玫瑰图适用于展示相对比例关系，因此需要确保数据是按比例或百分比提供的。此外，数据的范围和分组应该合理，并且要考虑数据的可解释性和可比性。
角度和面积的理解：在玫瑰图中，扇形区域的角度表示比例关系，而不是面积。因此，在比较不同扇形区域的大小时，应该注意关注角度而不是面积。同时，要避免使用过多的扇形区域，以免导致视觉混乱。

色彩和标签的选择：选择合适的颜色方案和标签，以确保信息清晰易懂。颜色应该具有足够的对比度和可辨识度，使不同类别之间的区别明显。标签应该简洁明了，并且要避免重叠或遮挡。
避免视觉误导：玫瑰图在一些情况下可能会引起视觉误导。例如，如果扇形区域的角度不是按比例绘制的，或者如果使用了不恰当的颜色映射，可能会导致不准确的比较结果。因此，在设计时要避免这些问题，并确保图表的可解释性和可靠性。
上下文和解读：玫瑰图应该在适当的上下文中使用，并且需要提供足够的解释和说明。根据目标受众的背景和知识水平，可能需要提供额外的信息或注释，以帮助他们正确理解和解读图表。