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python中雷达图函数 python雷达图增加数据的语句

IT技术问答

python画雷达图用雷达图做两个类别的特征对比,对比两个类别在各特征下的差异
由于7个特征的量程都在0-1之间,因此不需要在做特征标准化,直接用原始值绘制雷达图
用python将数据（实时变化）显示到雷达图上 。1、以固定点画多个圆
2、每个点python中雷达图函数的坐标必须预先知道（当然坐标一直在边python中雷达图函数，那么在每次坐标变化后python中雷达图函数，都要获取到最新的坐标值）
3、依据坐标值在图上画出圆点 。
这只是思路，没有源代码，只能帮到此步
PYTHON MATPLOTLIB画雷达图的例子import numpy as np
import pylab as pl
class Radar(object):
def __init__(self, fig, titles, labels, rect=None):
if rect is None:
rect = [0.05, 0.05, 0.95, 0.95]
self.n = len(titles)
self.angles = np.arange(90, 90+360, 360.0/self.n)
self.axes = [fig.add_axes(rect, projection="polar", label="axes%d" % i)
for i in range(self.n)]
self.ax = self.axes[0]
self.ax.set_thetagrids(angles, labels=titles, fontsize=14)
for ax in self.axes[1:]:
ax.patch.set_visible(False)
ax.grid("off")
ax.xaxis.set_visible(False)
for ax, angle, label in zip(self.axes, self.angles, labels):
ax.set_rgrids(range(1, 6), angle=angle, labels=label)
ax.spines["polar"].set_visible(False)
ax.set_ylim(0, 5)
def plot(self, values, *args, **kw):
angle = np.deg2rad(np.r_[self.angles, self.angles[0]])
values = np.r_[values, values[0]]
self.ax.plot(angle, values, *args, **kw)
titles = list("ABCDE")
labels = [
list("abcde"), list("12345"), list("uvwxy"),
["one", "two", "three", "four", "five"],
list("jklmn")
]
fig = pl.figure(figsize=(6, 6))
titles = list("ABCDE")
labels = [
list("abcde"), list("12345"), list("uvwxy"),
["one", "two", "three", "four", "five"],
list("jklmn")
]
radar = Radar(fig, titles, labels)
radar.plot([1, 3, 2, 5, 4],"-", lw=2, color="b", alpha=0.4, label="first")
radar.plot([2.3, 2, 3, 3, 2],"-", lw=2, color="r", alpha=0.4, label="second")
radar.plot([3, 4, 3, 4, 2], "-", lw=2, color="g", alpha=0.4, label="third")
radar.ax.legend()
Python matplotlib用绘制雷达图实战案例import pandasas pd
import matplotlib.pyplotas plt
import numpyas np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False
data = https://www.04ip.com/post/pd.read_csv(r'D:\bigData\radarMap.csv')
data = https://www.04ip.com/post/data.dropna(axis=1)
data = https://www.04ip.com/post/data.set_index('性能评价指标')
data = https://www.04ip.com/post/data.T
data.index.name ='品牌'
def plot_radar(data, feature):
columns = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性', '方便性', '舒适性', '经济性', '容量性']
colors = ['r', 'g', 'y']
# 设置雷达图的角度python中雷达图函数，用于平分切开一个平面
# linspace(1,10,x) 创建1-10的等差数组,个数为 xpython中雷达图函数，默认50个;endpoint参数指定是否包含终值，默认值为True，即包含终值 。
angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(columns), endpoint=False)
# 使雷达图封闭起来
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
# figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸python中雷达图函数；
figure = plt.figure(figsize=(6, 6))
# 设置为极坐标格式;subplot(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)创建单个子图,下面两句效果相同
ax = figure.add_subplot(111, polar=True)
for i, cin enumerate(feature):
stats = data.loc[c]
stats = np.concatenate((stats, [stats[0]]))

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