ax.set_thetagrids(angles, labels=titles, weight="bold", color="black")什么意思

这段代码使用了 Matplotlib 库中的 polar() 函数所返回的极坐标图对象 ax，对该极坐标图进行了设置。

其中，set_thetagrids() 是 ax 对象的一个方法，用于设置极坐标图的角度轴的标签。angles 是一个包含了所有角度刻度值的一维数组，labels 是一个包含了与 angles 数组相对应的标签的一维数组，titles 是一个字符串，表示角度轴的标题。weight 和 color 分别指定了标签的字体样式和颜色。

这段代码的作用是设置极坐标图的角度轴的标签和标题。其中，角度轴的标签和刻度值由 angles 和 labels 数组指定，标题由 titles 字符串指定。这样可以让极坐标图更加清晰地显示出每个角度所对应的数据信息。

相关问题

ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, feature, fontsize=15)

`ax.set_thetagrids()` 是 Matplotlib 库中用于设置极坐标图中角度刻度标签的方法。它需要两个参数：

- 第一个参数是一个列表，表示需要设置的刻度角度，单位是度数。在你提供的代码中，这个角度列表是 `angles * 180/np.pi`，它将弧度转换为度数后得到的结果。
- 第二个参数是一个与刻度角度列表长度相同的列表，用于设置每个刻度角度的标签。在你提供的代码中，这个标签列表是 `feature`，它包含了每个刻度角度对应的特征名称。

另外，`fontsize` 参数用于设置刻度标签的字体大小。

例如，如果你想要在极坐标图中设置刻度角度为 0 度、45 度、90 度、135 度和 180 度，对应的标签为 ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']，并且字体大小为 15，你可以使用以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

angles = np.array([0, 45, 90, 135, 180]) * np.pi / 180
feature = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

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

# 绘制极坐标图

ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, feature, fontsize=15)
plt.show()

这段代码中，`ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, feature, fontsize=15)` 的作用是设置极坐标图中的刻度角度和标签。

注释下列代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_radar(data): ''' the first column of the data is the cluster name; the second column is the number of each cluster; the last are those to describe the center of each cluster. ''' kinds = data.iloc[:, 0] labels = data.iloc[:, 2:].columns centers = pd.concat([data.iloc[:, 2:], data.iloc[:,2]], axis=1) centers = np.array(centers) n = len(labels) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置坐标为极坐标 # 画若干个五边形 floor = np.floor(centers.min()) # 大于最小值的最大整数 ceil = np.ceil(centers.max()) # 小于最大值的最小整数 for i in np.arange(floor, ceil + 0.5, 0.5): ax.plot(angles, [i] * (n + 1), '--', lw=0.5 , color='black') # 画不同客户群的分割线 for i in range(n): ax.plot([angles[i], angles[i]], [floor, ceil], '--', lw=0.5, color='black') # 画不同的客户群所占的大小 for i in range(len(kinds)): ax.plot(angles, centers[i], lw=2, label=kinds[i]) #ax.fill(angles, centers[i]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels) # 设置显示的角度，将弧度转换为角度 plt.legend(loc='lower right', bbox_to_anchor=(1.5, 0.0)) # 设置图例的位置，在画布外 ax.set_theta_zero_location('N') # 设置极坐标的起点（即0°）在正北方向，即相当于坐标轴逆时针旋转90° ax.spines['polar'].set_visible(False) # 不显示极坐标最外圈的圆 ax.grid(False) # 不显示默认的分割线 ax.set_yticks([]) # 不显示坐标间隔 plt.show() plot_radar(data)

这段代码是用来绘制雷达图的。首先，通过导入numpy和matplotlib.pyplot库来支持数据处理和绘图功能。然后定义了一个名为plot_radar的函数，用于绘制雷达图。

函数的输入参数data是一个包含数据的DataFrame对象，其中第一列是聚类的名称，第二列是每个聚类的数量，后面的列用于描述每个聚类的中心。函数首先从data中提取出聚类的名称、描述每个聚类的中心和标签信息。然后将中心数据转换为numpy数组，并计算出角度值。

接下来，创建一个极坐标图形，设置坐标为极坐标。在图形中画出若干个五边形，表示不同的数据范围。然后画出分割不同客户群的线段。最后，根据不同的客户群绘制雷达图，并设置显示的角度和图例位置。

最后调用plot_radar函数并传入一个名为data的变量来绘制雷达图。