在python中，有很多用于生成基于JS的百度開源的數據可視化圖表 Echarts 的類庫。設置的圖樣都非常漂亮，小編之前研究過很多圖示，用python去抓取數據，然后進行畫圖，經歷這么多得圖樣，最深有感觸的還是關于繪制雷達圖，大家應該都遇到過需要用到雷達圖的時候吧，那就一起來了解下吧。

安裝模塊：

pip install pyecharts

導入模塊：

from pyecharts import options as opts

準備數據：

大家可以自行導入數據使用。

繪制雷達圖：

randar = Radar()randar.add_schema()#制定指標randar.add(）#添加數據randar.render(’.html’)#生成html文件

實現結果：

實例擴展：

雷達圖

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npvalues = [0.09,-0.05,0.20,-0.02,0.08,0.09,0.03,0.027]x = np.linspace(0,2*np.pi,9)[:-1]c = np.random.random(size=(8,3))fig = plt.figure()plt.axes(polar=True)#獲取當前的axesprint(plt.gca())#繪圖plt.bar(x,values,width=0.5,color=c,align=’center’)plt.scatter(x,values,marker=’o’,c=’black’)#添加文本plt.figtext(0.03,0.7,s=’陸地面積增長指數’,fontproperties=’KaiTi’,fontsize=22,rotation=’vertical’,verticalalignment=’center’,horizontalalignment=’center’)plt.ylim(-0.05, 0.25)labels = np.array([’省1’,’省2’,’省3’,’省4’,’省5’,’省6’,’省7’,’研究區’])dataLength = 8angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLength, endpoint=False)plt.thetagrids(angles * 180/np.pi, labels,fontproperties=’KaiTi’,fontsize=18)#添加注釋# plt.annotate(s=’省’,xy=(0,0.09),xytext=(0,0.28),fontproperties=’KaiTi’,fontsize=18)# plt.annotate(s=’省’,xy=(0,-0.05),xytext=(np.pi/4,0.28),fontproperties=’KaiTi’,fontsize=18)# plt.annotate(s=’省’,xy=(0,0.20),xytext=(np.pi/2,0.28),fontproperties=’KaiTi’,fontsize=18)# plt.annotate(s=’省’,xy=(0,-0.02),xytext=(3*np.pi/4,0.33),fontproperties=’KaiTi’,fontsize=18)# plt.annotate(s=’省’,xy=(0,0.08),xytext=(np.pi,0.38),fontproperties=’KaiTi’,fontsize=18)# plt.annotate(s=’省’,xy=(0,0.09),xytext=(np.pi*5/4,0.35),fontproperties=’KaiTi’,fontsize=18)# plt.annotate(s=’前江省’,xy=(0,0.03),xytext=(np.pi*3/2,0.30),fontproperties=’KaiTi’,fontsize=18)# plt.annotate(s=’研究區’,xy=(0,0.027),xytext=(np.pi*7/4,0.28),fontproperties=’KaiTi’,fontsize=18)#設置網格線樣式plt.grid(c=’gray’,linestyle=’--’,)# y1 = [-0.05,0.0,0.05,0.10,0.15,0.20,0.25]# lai=fig.add_axes([0.12,0.01,0.8,0.98])# lai.patch.set_alpha(0.25)# lai.set_ylim(-0.05, 0.25)#顯示plt.show()

到此這篇關于python繪制雷達圖實例講解的文章就介紹到這了,更多相關如何使用python繪制雷達圖內容請搜索好吧啦網以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網！