雷达图matplotlib与numpy初步

本文介绍了在jupyter环境中,如何利用matplotlib的pyplot模块绘制雷达图。关键在于fig和ax的定制,同时提到了matplotlib对中文支持的配置需求。
环境是jupyter
上代码
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
label = np.array(['LIVE','KDA','OUTPUT','DEVELOP','TEAM'])
data =
在数据分析和可视化领域,雷达是一种非常有效的表形式,特别适合于展示和比较多个维度的综合数据。通过结合使用matplotlibnumpy,我们可以创建出既美观又实用的雷达。首先,确保安装了matplotlibnumpy库。如果尚未安装,可以通过pip安装: 参考资源链接:[PYTHON绘制雷达详解:代码实例解析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6412b513be7fbd1778d41d91?spm=1055.2569.3001.10343) ```python pip install matplotlib numpy ``` 接下来,我们可以开始编写绘制雷达的代码。这里,我们将以省域数据比较为例,展示如何绘制雷达。首先,我们需要定义雷达的数据和参数: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据 labels = np.array(['经济', '教育', '科技', '文化', '生态', '医疗', '交通', '区域特色']) stats = np.array([45, 66, 33, 22, 87, 95, 68, 58]) angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist() stats = np.concatenate((stats,[stats[0]])) angles += angles[:1] ``` 在上述代码中,`labels`数组定义了雷达的各个轴标签,`stats`数组包含了各个省域在每个维度上的得分,`angles`则是用于确定每个扇区绘制位置的角度序列。 接下来,开始绘制雷达: ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True)) ax.fill(angles, stats, color='red', alpha=0.25) ax.plot(angles, stats, color='red', linewidth=2) ``` 在这里,`fill`函数用于填充雷达,而`plot`函数则用于绘制雷达的边框。通过调整颜色和透明度参数,可以实现不同的视觉效果。 添加标签和标题: ```python ax.set_thetagrids(np.degrees(angles), labels) plt.title('省域多维度数据比较', color='blue', size=25) ``` 通过`set_thetagrids`函数,我们可以在特定的角度位置添加标签,而`plt.title`则用于设置表的标题。 最后,显示表: ```python plt.show() ``` 这段代码展示了如何使用matplotlib创建一个基本的雷达。为了进一步定制化雷达,可以添加颜色渐变、调整线条样式、添加例、修改背景样式等。这些高级功能都可以在《PYTHON绘制雷达详解:代码实例解析》找到更详细的介绍和示例代码,对于希望深入学习如何使用Python进行数据可视化的朋友来说,该资料提供了实践案例和理论分析,帮助读者更好地掌握雷达的绘制技巧。 参考资源链接:[PYTHON绘制雷达详解:代码实例解析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6412b513be7fbd1778d41d91?spm=1055.2569.3001.10343)
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