【matplotlib】雷达图

最新推荐文章于 2025-06-20 10:05:35 发布

captain811

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分类专栏： matplotlib 可视化

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/captain811/article/details/79254346

该博客已迁移至'捕获完成'平台，主要介绍了如何使用matplotlib库在Python中创建雷达图，包括两种不同的实现方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

博客已经搬家到“捕获完成”：

https://www.v2python.com

雷达图两款

"""
=======================
Pie chart on polar axis
=======================

Demo of bar plot on a polar axis.
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# Compute pie slices
N = 20
theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, N, endpoint=False)
radii = 10 * np.random.rand(N)
width = np.pi / 4 * np.random.rand(N)

ax = plt.subplot(111, projection='polar')
bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)

# Use custom colors and opacity
for r, bar in zip(radii, bars):
    bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r / 10.))
    bar.set_alpha(0.5)

plt.show()

"""
==========================
Scatter plot on polar axis
==========================

Demo of scatter plot on a

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Matplotlib中的雷达图多维数据可视化探索（参数解析与实战）

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雷达图是一种用于显示多个定量变量之间关系的图表类型。它通常使用一个多边形或线条连接多个点来表示数据。每个点的位置由一组变量的值确定，而每个变量通常位于图表的不同轴上。雷达图最常用于比较不同实体的特征，例如产品的各项指标或个人的技能评估。在这篇文章中，我们深入探讨了Matplotlib中雷达图的创建和定制化。首先，我们介绍了雷达图的概念和用途，它是一种用于显示多个定量变量之间关系的图表类型。

Python可视化之Matplotlib雷达图绘制指南（参数解析与实战）

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Python可视化之Matplotlib雷达图绘制指南（参数解析与实战）雷达图是一种直观展示多维数据的图表类型，Matplotlib提供了强大的功能来创建各种风格的雷达图。本文将介绍Matplotlib中绘制不同种类炫酷雷达图的参数说明，并通过实例演示其用法，包括普通雷达图、堆叠雷达图、多个雷达图、矩阵雷达图以及极坐标雷达图。

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【python】matplotlib（radar chart）

bryant_meng

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基于 matplotlib 实现雷达图的绘制一、雷达图的基本概念雷达图（Radar Chart），也被称为蛛网图或星型图，是一种用于可视化多个变量之间关系的图表形式。它常用于比较多个变量之间的关系，特别是在展示各个维度的综合表现时非常有用。雷达图的基本构造是一个圆形网格，代表数据的各个维度。每个维度对应一个顶点，这些顶点通过直线连接，形成一个封闭的多边形。二、绘制原理极坐标系统：雷达图是基于极坐标系统绘制的。在极坐标系统中，点的位置由角度和半径两个参数决定。

Matplotlib雷达图教程：学会绘制炫酷多彩的多维数据可视化

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数据分析对比图表-雷达图全面指南

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雷达图作为数据可视化领域的重要工具之一，以其独特的图形结构和多维数据展示能力，在众多应用场景中发挥着不可替代的作用。通过选择合适的绘制工具和方法、深入分析解读雷达图的特征和规律，我们可以更好地理解和利用数据，为决策和改进提供有力支持。

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linspace函数是numpy库中的一个函数。linspace函数用于在指定的间隔内返回均匀间隔的数值。以上代码将生成一个包含100个元素的np数组，数值范围是0到10，包含起始值和终止值。它可以用于生成数据点，以便在数据可视化和数据分析等方面使用。

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本文实例为大家分享了python使用matplotlib绘制雷达图的具体代码，供大家参考，具体内容如下示例代码： # encoding: utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt....

Python绘图入门：使用Matplotlib绘制雷达图

qq_39889473的博客

08-11

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雷达图的自定义功能非常强大。我们可以调整颜色、线条样式、填充透明度等，以更好地展示数据。# 绘制雷达图# 设置标签# 设置雷达图的圆形网格# 显示图表plt.title('择偶标准雷达图')plt.show()在这个示例中，我们自定义了雷达图的颜色、线条样式和填充透明度，还调整了标签的字体颜色和大小。通过这样的调整，你可以让图表更符合你的需求或审美标准。通过这篇博客，你已经学习了如何使用Matplotlib绘制雷达图，并对其进行自定义。

matplotlib绘制雷达图

2201_75329917的博客

10-05

649

A同学： '数学','英语','线代','爬虫','数据可视化','吃喝玩乐' ---> 41,38,36,62,68,100。B同学：'数学','英语','线代','爬虫','数据可视化','吃喝玩乐' ---> 91,88,83,72,78,26。C同学：'数学','英语','线代','爬虫','数据可视化','吃喝玩乐' ---> 81,78,85,76,74,36。需求一：请把B同学和C同学的成绩用雷达图展示在同一个绘图区域，并填充不同颜色和透明度。

matlab画雷达图

01-24

MATLAB写了一个自动画雷达图的程序。使用规则：draw_radar(data,lim,prefer_range,labels)函数，data是要画图的数据（根据数据的个数来确定雷达图的轴数），lim是各指标画图上下限范围，prefer_range是各指标参考上下限范围，labels是坐标轴名称。

雷达图(蜘蛛网图)

12-03

#简介最近因为项目需求，要实现一款雷达图来表示用户的各种成就值雷达图的绘制很简单，只要思路清晰按部就班的绘制就可以了，其中使用得最多，是**路径path类**的使用，使用这个类可以让我们更加方便地绘制出**正多边形**等效果。效果图如下：

使用matplotlib库绘制雷达图

P90rushB1的博客

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前言：使用pyplot的polar()函数可以快速绘制雷达图，polar(函数的语法格式如下： polar(theta,r,**kwargs) theta:表示每个数据点所在射线与极径的夹角。 r：表示每个数据点到原点的距离。具体代码示例如下： # 需求一：请把B同学和C同学的成绩用雷达图展示在同一个绘图区域，并填充不同颜色和透明度 # （只允许调用一次plt.polar和plt.fill） # B同学成绩： '数学','英语','线代','爬虫','数据

Python matplotlib绘制雷达图

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使用 pyplot 的 polar（）函数可以快速绘制雷达图绘制雷达图dim_num=6#维度标签radar_labels=['研究型(I)','艺术型(A)','社会型(S)','企业型(E)','传统型(C)','现实型(R)']#绘制雷达图#填充多边形plt.show()以上就是使用 pyplot 的 polar（）函数快速绘制雷达图。

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09-08

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然后，我们准备了要在雷达图中使用的数据。接着，我们使用plot函数绘制了雷达图的线条，并使用fill函数填充了雷达图的区域。在Python中，我们可以使用Matplotlib库来创建不同类型的炫酷雷达图。在上述代码中，我们通过在plot函数中设置’markersize’和’linewidth’参数来调整标记点的大小和线条的粗细。然后，我们在绘制雷达图时使用不同的数据集，并为每个数据集添加了标签。在上述代码中，我们通过在plot函数中使用’color’参数来为每个数据集设置不同的填充颜色。

matplotlib多个参数指标可视化----雷达图/蜘蛛网图

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Python matplotlib绘制雷达图本篇文章介绍使用matplotlib绘制雷达图。雷达图也被称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，是一个不规则的多边形。雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标，应用场景非常多。一、matplotlib绘制圆形雷达图# coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt results = [{"大学英语": 87, "高等数学": 79, "体育": 95, "计算机基础": 92,

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt labels = np.array([‘1’,‘2’,‘3’,‘4’,‘5’,‘6’,‘7’,‘8’]) #标签考试的次数 dataLenth = 8 #数据个数 data = np.array([90,60,75,60,85,90,86,95]) #数据成绩 angles = np...

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嗨！对于绘制雷达图，你可以使用Matplotlib库来实现。下面是一个简单的示例代码，展示了如何绘制一个基本的雷达图： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 标签 labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] # 数据 data = np.array([4, 3, 2, 5, 1]) # 创建一个维度为labels长度的数组，并将其平均分割为等角度 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist() # 将第一个标签移到最上方 angles += angles[:1] # 将数据闭合起来，形成一个完整的雷达图 data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 绘制雷达图 plt.polar(angles, data, marker='o') # 填充雷达图内部颜色 plt.fill(angles, data, alpha=0.25) # 设置每个角度的标签 plt.xticks(angles[:-1], labels) # 设置雷达图的标题 plt.title('Radar Chart') # 显示图形 plt.show() ``` 这段代码将创建一个包含五个标签（A，B，C，D，E）和相应数据（4，3，2，5，1）的雷达图。你可以根据自己的需求修改标签和数据来绘制不同的雷达图。希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时问我。