确实不对！感谢提出来。
它默认划分为16个扇形，时间和角度没有对应，360/16=22.5°，扇形的位置有重合和偏差。
需要设置参数sector为：nsector=24
每一圈的数字（4.7、9.4、14.1、18.8、23.5）是半径（极坐标中的极径）。计算方法是：
在0到最大极径之间划分6等分，去掉其中的0，取其中5个数作为极径的标签。
在set_radii_angle(self, **kwargs)这个函数中是这么写的：
N = 5
rmax = self.get_rmax()
radii = np.linspace(0, rmax, N + 1)
if rmax % N == 0:
fmt = "%d"
else:
fmt = "%.1f"
radii_labels = [fmt % r for r in radii]
# radii_labels[0] = "" # Removing label 0
self.set_rgrids(radii=radii[1:], labels=radii_labels[1:],
angle=self.radii_angle, **kwargs)
可以参照这个函数的计算方法，自己修改其标签为次数。
我得在文章中做些修正。非常感谢！
请教个问题“**kwargs”是什么变量或者参数？
这句话我有点不理解‘,_’是什么？“count = np.histogram(time, bins=24)”这样的我可以理解，两种有什么区别？
Downvoting a post can decrease pending rewards and make it less visible. Common reasons:
Submit
"**kwargs"是个字典，接收长度可变的关键字参数。python可变参数的用法可以参考文章
np.histogram()这个函数的功能是计算直方图，它的返回值是个元组：
所以用两个变量来接收这个函数的返回值。count, _ = np.histogram(time, bins=24)的意思相当于：将n赋值给count，bin_edges赋值给_，由于不需要用到bin_edges这个结果，就没给这个变量起有意义的名字，写了个下划线。
如果写成count = np.histogram(time, bins=24)的话，count会作为一个元组，包含两个数据：count = (n,bin_edges)
说下n,bin_edges的含义，n是一个列表，里面的值是各个直方的高度，也是频次;
bin_edges 也是一个列表，里面的数据表示每组数据的组距，每个直方的宽度，范围是左闭右开的，如上图：在[0,0.95833333)的范围内的数有1个，在[0.95833333,1.91666667)的范围内的数有1个......
但最后一组数据的范围是闭区间：在[22.04166667,23]的范围内的数有1个。
Downvoting a post can decrease pending rewards and make it less visible. Common reasons:
Submit