柱状图是一种以长方形长度为变量的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况。极坐标柱状图则是将柱形条显示在极坐标中，其不仅保留了直角坐标系中数据变化趋势的优点，而且图形表达形式也更加美观。

N = 20
theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, N, endpoint=False)
# 从0到2pi生成均匀间隔的20个数，endpoint为Flase表示不包含末尾数字2pi，默认为True，这里指的是角度
 
R = 10 * np.random.rand(N) # 随机生成20个半径
width = np.pi / 8 * np.random.rand(N) # 线的宽度
ax = plt.subplot(111, projection = 'polar') # 极坐标图'polar'
bars = ax.bar(theta,R, width = width, bottom = 0.0) # 绘制柱子
 
# 利用循环设置每个柱子的颜色、透明度
for r, bar in zip(radii, bars): bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r / 10.)) # 设置颜色 bar.set_alpha(0.5) # 设置透明度
plt.show()

所作图形如下所示，可以看到，图形可以很清楚地传达数据的大小，一如你在柱状图（条形图）上看到的，你还可以尝试在圆外添加标签，使得柱条与标签一一对应起来（不会的话请继续阅读下文极坐标雷达图的绘制）。