可视化实验十一：利用Python绘制气泡图、雷达图

实验目的：

1. 掌握Python中气泡图、雷达图绘图函数的使用及展示图形的意义
2. 利用上述绘图函数实现数据可视化

实验内容：

1. 练习python中气泡图、雷达图绘图函数的用法，掌握相关参数的概念
2. 根据步骤一绘图函数要求，处理实验数据
3. 根据步骤二得到的实验数据，绘制气泡图、雷达图
4. 练习如何通过调整参数使图片呈现不同效果，例如颜色、图例位置、背景网格、坐标轴刻度和标记等

实验过程（附结果截图）：

1. 练习python中气泡图、雷达图绘图函数的用法，掌握相关参数的概念

（1）绘制气泡图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 这两行代码解决 plt 中文显示的问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 输入产量与温度数据
production = [1125, 1725, 2250, 2875, 2900, 3750, 4125]
tem = [6, 8, 10, 13, 14, 16, 21]
rain = [25, 40, 58, 68, 110, 98, 120]

colors = np.random.rand(len(tem))  # 颜色数组
size = production
plt.scatter(tem, rain, s=size, c=colors, alpha=0.6)  # 画散点图, alpha=0.6 表示不透明度为 0.6
plt.ylim([0, 150])  # 纵坐标轴范围
plt.xlim([0, 30])   # 横坐标轴范围
plt.xlabel('温度')  # 横坐标轴标题
plt.ylabel('降雨量')  # 纵坐标轴标题
plt.show()

（2）绘制雷达图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于正常显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
#用于正常显示符号
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
 
# 使用ggplot的绘图风格，这个类似于美化了，可以通过plt.style.available查看可选值，你会发现其它的风格真的丑。。。
plt.style.use('ggplot')
 
# 构造数据
values = [2.6,2.1,3.4,3,4.1]
feature = ['个人能力','QC知识','解决问题能力','服务质量意识','团队精神']
 
# 设置每个数据点的显示位置，在雷达图上用角度表示
angles=np.linspace(0, 2*np.pi,len