Python绘制雷达图（俗称六芒星）

最新推荐文章于 2025-05-15 09:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-15 09:00:00 发布 · 2w 阅读

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#Python #雷达图 #六芒星

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本文介绍如何使用Python绘制航空公司客户价值分析的雷达图，包括数据准备、代码实现及图表美化过程。通过具体案例展示了从数据到可视化图表的全过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

背景

《Python数据分析与挖掘实战》案例2–航空公司客户价值分析
在该案例中的雷达图缺少相应的代码，查看相关文档之后，实现的代码如下。

数据

用于作图的数据对象名为data_cluster，数据展示如下：
在这里插入图片描述
注：其中（ZL,ZR,ZF,ZM,ZC）的值表示的是某个簇的聚类中心。

绘制

代码

import numpy as np
from matplotlib.pyplot import plt
def plot_radar(data):
    '''
    the first column of the data is the cluster name;
    the second column is the number of each cluster;
    the last are those to describe the center of each cluster.
    '''
    kinds = data.iloc[:, 0]
    labels = data.iloc[:, 2:].columns
    centers = pd.concat([data.iloc[:, 2:], data.iloc[:,2]], axis=1)
    centers = np.array(centers)
    n = len(labels)
    angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n, endpoint=False)
    angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
    
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置坐标为极坐标
    
    # 画若干个五边形
    floor = np.floor(centers.min())     # 大于最小值的最大整数
    ceil = np.ceil(centers.max())       # 小于最大值的最小整数
    for i in np.arange(floor, ceil + 0.5, 0.5):
        ax.plot(angles, [i] * (n + 1), '--', lw=0.5 , color='black')
    
    # 画不同客户群的分割线
    for i in range(n):
        ax.plot([angles[i], angles[i]], [floor, ceil], '--', lw=0.5, color='black')
    
    # 画不同的客户群所占的大小
    for i in range(len(kinds)):
        ax.plot(angles, centers[i], lw=2, label=kinds[i])
        #ax.fill(angles, centers[i])
    
    ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels) # 设置显示的角度，将弧度转换为角度
    plt.legend(loc='lower right', bbox_to_anchor=(1.5, 0.0)) # 设置图例的位置，在画布外
    
    ax.set_theta_zero_location('N')        # 设置极坐标的起点（即0°）在正北方向，即相当于坐标轴逆时针旋转90°
    ax.spines['polar'].set_visible(False)  # 不显示极坐标最外圈的圆
    ax.grid(False)                         # 不显示默认的分割线
    ax.set_yticks([])                      # 不显示坐标间隔
    
    plt.show()

结果

plot_padar(data_cluster)

在这里插入图片描述

后记

未进行美化的雷达图如下：

注释了对极坐标更改的设置

#ax.set_theta_zero_location('N')        # 设置极坐标的起点（即0°）在正北方向，即相当于坐标轴逆时针旋转90°
#ax.spines['polar'].set_visible(False)  # 不显示极坐标最外圈的圆
#ax.grid(False)                         # 不显示默认的分割线
#ax.set_yticks([])                      # 不显示坐标间隔

效果图