如何在Python Matplotlib中制作多边形雷达（蜘蛛）图？

在数据可视化中，雷达图是一种常用的表达方式，它可以同时呈现多个变量之间的数据差异和综合数据趋势。Python中有很多可视化库可以实现雷达图，而Matplotlib则是其中一种常用的库。

本文将介绍如何使用Matplotlib制作多边形雷达图，让您的数据更加直观易懂。

准备工作

在开始制作雷达图之前，我们需要先准备好数据。这里我们以某公司不同部门2018年销售情况为例进行说明。

首先，我们需要创建一个列表，存储各个部门的销售数据。代码如下：

sales = [60, 75, 65, 80, 85, 70]

然后，我们需要确定各个维度的名称，以便在图表中呈现。我们选择以 “人力资源”、“财务”、“市场营销”、“产品研发”、“客户服务”、“销售” 为例。

接下来，我们需要计算出每个维度所对应的角度值。根据公式 $angle = \frac{2\pi}{n} * i$ ，其中 $n$ 为维度总数， $i$ 为当前维度序号，我们可以采用如下代码来计算：

import math

n = len(sales)
angles = [i * 2 * math.pi / n for i in range(n)]

绘制雷达图

我们已经准备好数据和角度值，可以开始制作雷达图了。具体步骤如下：

1. 创建子画布

因为雷达图需要以多边形的形式展现，所以我们需要创建一个子画布。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)

2. 绘制多边形

接下来，我们需要以角度值为坐标，绘制一个多边形。代码如下：

angles.append(angles[0])
sales.append(sales[0])

ax.plot(angles, sales)
ax.fill(angles, sales, alpha=0.3)

可以看到，我们将角度和销售数据分别传递给plot()和fill()方法，从而绘制了一个表示不同部门销售情况的多边形。

3. 添加标签和网格线

为了让雷达图更加清晰易懂，我们需要添加标签和网格线。代码如下：

ax.set_thetagrids([a * 180 / math.pi for a in angles[:-1]], labels)
ax.grid(True)

这里，我们将角度转换成了角度制，方便展示。同时，我们调用了set_thetagrids()方法，添加了标签，并且调用了grid()方法，添加了网格线。

4. 添加数据点和数据线

为了更加明确地表达各个维度的销售情况，我们可以为每个点添加数据点和数据线。代码如下：

ax.plot(angles, sales, 'o', linewidth=2)
ax.plot(angles, sales, color='r', linewidth=2)

这里，我们调用了plot()方法两次，第一次绘制数据点，第二次绘制数据线。

5. 呈现图表

最后，我们只需要调用show()方法呈现图表即可。代码如下：

plt.show()

完整代码

综合以上步骤，我们得到了如下完整的Python代码：

import math
import matplotlib.pyplot as plt

sales = [60, 75, 65, 80, 85, 70]
labels = ["人力资源", "财务", "市场营销", "产品研发", "客户服务", "销售"]

n = len(sales)
angles = [i * 2 * math.pi / n for i in range(n)]

angles.append(angles[0])
sales.append(sales[0])

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.plot(angles, sales)
ax.fill(angles, sales, alpha=0.3)

ax.set_thetagrids([a * 180 / math.pi for a in angles[:-1]], labels)
ax.grid(True)

ax.plot(angles, sales, 'o', linewidth=2)
ax.plot(angles, sales, color='r', linewidth=2)

plt.show()