Python 绘制雷达图|极客笔记

Python 绘制雷达图

雷达图，又称蜘蛛图或星形图，是一种用于显示多个变量之间相对关系的图表。它的主要特点是将多个变量以多边形的形式呈现在同一个图表中，直观地展示它们之间的差异和关联。在数据可视化和数据分析中，雷达图广泛应用于比较不同属性或要素之间的差异，对于展示多变量数据的分布和走势非常有用。

在本文中，我们将使用Python编程语言结合matplotlib库来绘制雷达图。通过简单的代码示例，让读者了解如何使用Python实现雷达图的绘制，并掌握绘制雷达图的基本原理和技巧。

绘制简单的雷达图

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们定义一些示例数据，假设我们有5个变量（A、B、C、D、E）：

labels=np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

values=np.array([4, 3, 2, 5, 4])

然后，我们需要计算各个变量所对应的角度，并进行周期性调整。这里我们假设有5个变量，因此每个变量所在的角度间隔为2*pi/5：

angles=np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False)

values=np.concatenate((values,[values[0]]))  # 闭合图形

angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))  # 闭合图形

接着，我们通过以下代码绘制雷达图：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))

ax.fill(angles, values, color='skyblue', alpha=0.25)

ax.set_yticks([1, 2, 3, 4, 5])
ax.set_yticklabels(['1', '2', '3', '4', '5'], color='grey', size=7)

plt.show()

绘制结果如下图所示：

雷达图示例.png

自定义雷达图样式

除了基本的雷达图样式外，我们还可以通过自定义参数来调整雷达图的样式，例如线条粗细、填充颜色、标签字体等。以下是一个示例代码，展示如何自定义雷达图的样式：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))

ax.fill(angles, values, color='skyblue', alpha=0.5)

ax.set_yticks([1, 2, 3, 4, 5])
ax.set_yticklabels(['1', '2', '3', '4', '5'], color='grey', size=12)

ax.spines['polar'].set_visible(False)  # 隐藏雷达图的边框线

plt.show()

绘制结果如下图所示：

自定义雷达图示例.png

通过以上示例代码，我们可以看到如何简单地绘制和定制雷达图。读者可以根据实际需求调整参数，设置不同的样式，以满足数据可视化的需求。

Python绘制复杂的雷达图

有时候我们需要在同一个雷达图中展示多组数据，这时就需要绘制复杂的雷达图。下面是一个示例代码，展示如何绘制复杂的雷达图：

values2=np.array([5, 1, 3, 2, 3])

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))

ax.fill(angles, values, color='skyblue', alpha=0.5)
ax.fill(angles, values2, color='lightcoral', alpha=0.5)

ax.set_yticks([1, 2, 3, 4, 5])
ax.set_yticklabels(['1', '2', '3', '4', '5'], color='grey', size=12)

plt.show()

绘制结果如下图所示：

复杂雷达图示例.png

从上面的示例代码可以看出，在绘制复杂的雷达图时，我们只需要在原有的绘图代码中增加相应的数据和设置，即可实现多组数据的同时展示。