Python数据分析入门(二十二):数据可视化之绘制雷达图

Python数据分析入门(二十二):数据可视化之绘制雷达图,第1张

概述雷达图雷达图(RadarChart)又被叫做蜘蛛网图,适用于显示三个或更多的维度的变量的强弱情况。比如英雄联盟中某个影响的属性(法术伤害,物理防御等),或者是某个企业在哪些业务方面的投入等,都可以用雷达图方便的表示。使用plt.polar绘制雷达图:在matplotlib.pyplot中,可以通过plt.polar来绘 雷达图

雷达图(Radar Chart)又被叫做蜘蛛网图,适用于显示三个或更多的维度的变量的强弱情况。比如英雄联盟中某个影响的属性(法术伤害,物理防御等),或者是某个企业在哪些业务方面的投入等,都可以用雷达图方便的表示。

使用plt.polar绘制雷达图:

matplotlib.pyplot中,可以通过plt.polar来绘制雷达图,这个方法的参数跟plt.plot非常的类似,只不过是x轴的坐标点应该为弧度(2*PI=360°)。示例代码如下:

propertIEs = ['输出','KDA','发育','团战','生存']values = [40,91,44,90,95,40]theta = np.linspace(0,np.pi*2,6)plt.polar(theta,values)plt.xticks(theta,propertIEs,FontpropertIEs=Font)plt.fill(theta,values)

 

效果图如下:

 

 

 

 

其中有几点需要注意:

因为polar并不会完成线条的闭合绘制,所以我们在绘制的时候需要在theta中和values中在最后多重复添加第0个位置的值,然后在绘制的时候就可以和第1个点进行闭合了。polar只是绘制线条,所以如果想要把里面进行颜色填充,那么需要调用fill函数来实现。polar默认的圆圈的坐标是角度,如果我们想要改成文字显示,那么可以通过xticks来设置。使用子图绘制雷达图:

在多子图中,绘图对象不再是pyplot而是Axes,而Axes及其子类绘制雷达图则是通过将直角坐标转换成极坐标,然后再绘制折线图。示例代码如下:

使用plt.subplot绘制的子图:
 propertIEs = ['输出','KDA','发育','团战','生存'] values = [40,91,44,90,95,40] theta = np.linspace(0,np.pi*2,6) # 生成一个子图,并且指定子图的类型为polar axes = plt.subplot(111,projection="polar") axes.plot(theta,values) axes.fill(theta,values)

 

使用plt.subplots绘制的子图:
 propertIEs = ['输出','KDA','发育','团战','生存'] values = [40,91,44,90,95,40] theta = np.linspace(0,np.pi*2,6) figure,axes = plt.subplots(1,1,subplot_kw={"projection":"polar"}) axes.plot(theta,values)

 

使用fig.add_subplot绘制的子图:
 propertIEs = ['输出','KDA','发育','团战','生存'] values = [40,91,44,90,95,40] theta = np.linspace(0,np.pi*2,6) fig = plt.figure(figsize=(10,10)) axes = fig.add_subplot(111,polar=True) axes.plot(theta,values)

 

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python数据分析入门(二十二):数据可视化之绘制雷达图全部内容,希望文章能够帮你解决Python数据分析入门(二十二):数据可视化之绘制雷达图所遇到的程序开发问题。

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