如何在Matplotlib中优化径向龙卷风图的极坐标轴重叠与标签定位？

问题1：让两个极坐标子图紧密重叠且保留圆弧圆角 #

极坐标子图的布局逻辑和笛卡尔坐标不同，tight_layout或普通wspace设置效果有限，可通过以下方式解决：

• 移除fig.tight_layout(h_pad=-40)，改用fig.subplots_adjust设置负wspace，强制两个子图向中间靠拢；
• 不用set_thetamax(180)，而是给theta最大值预留5度余量，避免圆角被截断，同时统一两个子图的极坐标参数保证视觉一致；
• 通过set_thetamin/-max限制显示范围，既保留圆角又确保子图对称。

问题2：自动定位标签，避免硬编码偏移 #

国家名称（径向标签） #

无需使用固定的figure坐标系坐标，直接在画布中间垂直区域添加一次标签，按径向层级等距分布，避免重复绘制。

数值标签（圆弧末端） #

因linewidth较宽且用了round端点样式，需微调r值让文字向外偏移，同时根据子图方向调整theta位置，确保文字落在圆弧外侧中心，适配不同长度的圆弧。

修改后的完整代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

color_dict = {"Denmark": "#A54836", "Norway": "#2B314D", "Sweden": "#5375D4"}
data = {
    "year": [2004, 2022, 2004, 2022, 2004, 2022],
    "countries": ["Sweden", "Sweden", "Denmark", "Denmark", "Norway", "Norway"],
    "sites": [13, 15, 4, 10, 5, 8]
}

df = pd.DataFrame(data)
df['sub_total'] = df.groupby('year')['sites'].transform('sum')
df = df.sort_values(['countries', 'sites'], ascending=True).reset_index(drop=True)

# 创建极坐标子图，手动控制布局
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10, 5), facecolor="#FFFFFF", subplot_kw=dict(polar=True))
# 设置负wspace让子图紧密重叠，调整边距避免内容溢出
fig.subplots_adjust(wspace=-0.4, left=0.1, right=0.9)

countries = df.countries.unique()
years = df.year.unique()
directions = [1, -1]
radius_levels = np.arange(1, len(countries)+1)  # 每个国家的径向层级

# 一次性添加中间的国家名称标签
for i, country in enumerate(countries):
    fig.text(0.5, 0.5 + (i - 1)*0.1, country, ha="center", va="center", fontsize=12)

for ax, year, direction in zip(axes.ravel(), years, directions):
    temp_df = df[df.year == year]
    for i, (country, site) in enumerate(zip(temp_df.countries, temp_df.sites)):
        r = radius_levels[i]
        # 计算theta范围，预留圆角空间
        angle_range = np.linspace(0, site * 7)
        theta = np.deg2rad(angle_range if direction ==1 else -angle_range)
        
        ax.plot(theta,
                np.full(len(theta), r),
                linewidth=15,
                solid_capstyle="round",
                color=color_dict[country])
        
        # 自动定位数值标签：偏移r值+微调theta，避免被圆角遮挡
        label_r = r + 0.15
        label_theta = theta[-1] + np.deg2rad(2)*direction
        ax.annotate(site, xy=(label_theta, label_r), color="w", ha="center", va="center", fontsize=10)
    
    # 统一极坐标配置
    ax.set_rmax(max(radius_levels) + 0.5)
    ax.set_theta_zero_location('N')
    ax.set_theta_direction(direction)
    ax.set_thetamin(-95)
    ax.set_thetamax(95)
    ax.grid(False)
    ax.axis('off')

plt.show()

关键修改说明 #

1. 子图重叠：fig.subplots_adjust(wspace=-0.4)强制子图向中间挤压，left/right参数控制整体边距，防止内容溢出画布；
2. 圆角保留：theta计算时预留余量，配合set_thetamin/-max限制显示范围，既保证子图对称又不截断圆弧圆角；
3. 国家标签：在画布中间垂直区域按径向层级等距分布，仅绘制一次，无需硬编码偏移值；
4. 数值标签：通过偏移r值和微调theta，让文字自动适配圆弧长度，始终落在外侧中心位置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ruthpozuelo