弦圖是一種數據可視化圖表，它可以顯示多個變量之間的關系。Python是一種非常流行的編程語言，可以用來繪制各種類型的圖表，包括弦圖。在Python中，我們可以使用D3.js庫來創建弦圖。D3.js是一個JavaScript庫，用于創建交互式數據可視化。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 設置弧度和標簽
categories = ['部門A', '部門B', '部門C', '部門D', '部門E']
colors = ['#E69F00', '#56B4E9', '#F0E442', '#009E73', '#D55E00']
# 創建弧度
N = len(categories)
angles = [i * 2 * np.pi / N for i in range(0, N)]
angles += angles[:1]
# 創建圖表
ax = plt.subplot(111, polar=True)
# 添加角度
plt.xticks(angles[:-1], categories, color='black', size=12)
# 設置刻度
ax.set_rlabel_position(0)
plt.yticks([20, 40, 60, 80], ["20", "40", "60", "80"], color="grey", size=10)
plt.ylim(0, 100)
# 添加弦圖的數據
values = [[80, 70, 30, 40, 20],
[60, 20, 80, 50, 45],
[20, 90, 40, 20, 70],
[40, 50, 60, 30, 40],
[10, 20, 60, 90, 30]]
# 循環添加線條和標簽
for i in range(len(values)):
values_row = values[i]
values_row += values_row[:1]
ax.plot(angles, values_row, linewidth=1, linestyle='solid', label=categories[i], color=colors[i])
ax.fill(angles, values_row, colors[i], alpha=0.1)
# 讀取值
plt.legend(bbox_to_anchor=(0, 1.4))
plt.show()

在上面的代碼中，我們首先定義了要在弦圖中使用的變量。接下來，我們創建了弧度，并使用它來設置角度。我們還定義了標簽，并將它們用作刻度標簽。接下來，我們定義了要在弦圖中使用的數據。我們循環遍歷每個數據行，并為其添加線條和標簽。最后，我們添加圖例并顯示圖表。

通過使用Python和D3.js，我們可以輕松地創建弦圖，并可視化多個變量之間的關系。