霍兰德人格分析：利用Python第三方库matplotlib绘制雷达图

最新推荐文章于 2025-02-11 17:36:34 发布

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本文介绍了如何利用Python的matplotlib库绘制霍兰德人格分析的雷达图。通过展示工程师、实验员、艺术家、推销员、社会工作者、记事员6个职业的数据，解释了matplotlib在创建雷达图时的关键设置，包括字体显示、列表处理、endpoint参数、np.concatenate函数、polar坐标系的使用，以及plot和thetagrids函数的参数含义。最后展示了绘制的雷达图，并提到了在python3.6中使用thetagrids函数的属性问题。

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美国约翰霍普金斯大学霍兰德教授认为，个人职业兴趣特性与职业之间应有一种内在的对应关系。根据兴趣的不同，人格可分为研究型（I）、艺术型（A）、社会型（S）、企业型（E）、传统型（C）、现实型（R）六个维度，每个人的性格都是这六个维度的不同程度组合。
展示霍兰德人格分析最有效的工具是雷达图，以工程师、实验员、艺术家、推销员、社会工作者、记事员6个职业数据为例，利用Python第三方库matplotlib绘制雷达图。
代码示例

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'           
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   #为了正确显示中文字体，将字体更改为黑体‘SimHei’
data_labels=np.array(['工程师','实验员','艺术家','推销员','社会工作者','记事员'])
n=6
radar_labels=np.array(['    研究型(I)','艺术型(A)','社会型(S)',\
                     '企业型(E)   ','常规型(C)','现实型(R)'])    #  为了美观加了几个空格
data=np.array([[0.40,0.32,0.35,0.30,0.30,0.88],         #6种职业数据，列表元素为列表
              [0.85,0.35,0.30,0.40,0.40,0.30],
              [0.43,0.89,0.30,0.28,0.22,0.30],
              [0.30,0.25,0.48,0.85,0.45,0.40],
              [0.20,0.38,0.87,0.45,0.32,0.28],
              [0.34,0.31,0.38,0.40,0.92,0.28]]) 
angles=np.linsp