用jupyter写 任务3：为了比较分析各地区的客户流失量，收集了2022年前三季度各个地区的客户流失数据。为了比较分析企业每个季度在各个地区的客户流失情况，对7个方面的指标分别进行了评分，根据表格中数据试绘制雷达图。 日期 华东 华北 华中 华南 西南 西北 东北 第一季度 32 21 35 28 39 42 39 第二季度 30 31 35 25 41 36 34 第三季度 36 26 30 35 35 46 36 按照以下要求绘制雷达图，如图3-1所示： 图3-1 雷达图效果图 1. 绘制雷达图，线型长虚线，数据标记为星型，填充多边形，颜色默认，透明度为0.25。 2. 添加标题“2022年前三季度各地区客户流失量分析”，添加图例“第一季度”、“第二季度”、“第三季度”，位置左上角，不得与与雷达图重叠。 3. 图表可视化分析

以下是一个示例代码，使用Python的Matplotlib库绘制雷达图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ['华东', '华北', '华中', '华南', '西南', '西北', '东北']
data_q1 = [32, 21, 35, 28, 39, 42, 39]
data_q2 = [30, 31, 35, 25, 41, 36, 34]
data_q3 = [36, 26, 30, 35, 35, 46, 36]

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

# 数据闭合
data_q1 = np.concatenate((data_q1, [data_q1[0]]))
data_q2 = np.concatenate((data_q2, [data_q2[0]]))
data_q3 = np.concatenate((data_q3, [data_q3[0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

# 绘图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.plot(angles, data_q1, 'o-', linewidth=2, linestyle='--', markersize=8, label='第一季度')
ax.fill(angles, data_q1, alpha=0.25)
ax.plot(angles, data_q2, 'o-', linewidth=2, linestyle='--', markersize=8, label='第二季度')
ax.fill(angles, data_q2, alpha=0.25)
ax.plot(angles, data_q3, 'o-', linewidth=2, linestyle='--', markersize=8, label='第三季度')
ax.fill(angles, data_q3, alpha=0.25)

# 添加标题和图例
plt.title('2022年前三季度各地区客户流失量分析')
ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(0.1, 1.1))

# 调整刻度和标签
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels)
ax.tick_params(pad=10)

# 显示图表
plt.show()

注意，这只是一份示例代码，你需要根据自己的数据格式进行相应的调整和修改。