# 设置角度网格标签 plt.thetagrids(angles*180/np.pi, courses, fontproperties='simhei')

时间: 2024-02-26 11:52:09 浏览: 165
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Python matplotlib通过plt.scatter画空心圆标记出特定的点方法

这是一段 Python 代码，用于设置雷达图中的角度网格标签。其中 `angles` 是一个包含各个角度的列表，`courses` 是对应角度上的标签文本列表。`np.pi` 是一个常量，代表圆周率π。`plt.thetagrids` 函数用于设置角度网格标签，第一个参数是角度值，需要将其转换为角度制，所以需要乘以180并除以π。第二个参数是标签文本列表，可以使用中文标签，需要指定字体为中文。这段代码需要使用 `matplotlib` 库来绘制图形，同时也需要引入 `numpy` 库。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt JieJie = ['KDA','分均经济','分均伤害','场均补刀','胜率','场均MVP'] fenshu = [6.01,335,2.46,165,0.73,0.31] angles = len(fenshu) angles = np.linspace(0,2*np.pi,dataLenght,endpoint = False) fenshu.append(fenshu[0]) angles = np.append(angles, angles[0]) plt.polar(angles,fenshu,'rv--',linewidth=1) plt.thetagrids(angles*180/np.pi,JieJie,fontproperties='SimHei) plt.fill(angles,frnshu.facecolor='red',alpha=0.4) plt.tile('JieJie春季赛六维能力雷达图') plt.show()运行以上代码

plt.thetagrids(angles*180/np.pi, JieJie, fontproperties='SimHei') plt.fill(angles, fenshu, facecolor='red', alpha=0.4) plt.title('JieJie春季赛六维能力雷达图') plt.show() 修正的内容包括： 1. ...

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。...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。

#e19.1DrawRadar import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(['综合', 'KDA', '发育', '推进', '生存','输出']) nAttr = 6 data = np.array([7, 5, 6, 9, 8, 7]) #数据值 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi, labels) plt.figtext(0.52, 0.95, 'DOTA能力值雷达图', ha='center') plt.grid(True) plt.show()解析

plt.thetagrids(angles*180/np.pi, labels) plt.figtext(0.52, 0.95, 'DOTA能力值雷达图', ha='center') plt.grid(True) plt.show() 使用plt.subplot()函数创建了一个极坐标子图，plt.plot()函数绘制多级...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(["进攻", "防守", "发球", "拦网", "传球","弹跳"]) dataLenth = 6 data = np.array([9.8, 9.5, 9.7, 9.5, 9.3, 9.0]) angles = np.linspace(0,2*np.pi,dataLenth,endpoint=False) #闭合 data = np.concatenate((data,[data[0]])) angles = np.concatenate((angles,[angles[0]])) labels=np.concatenate((labels,[labels[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111,polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi,labels) plt.figtext(0.52,0.95,'排球运动员-莱昂',ha='center') plt.grid(True) plt.show()要求多加入两位排球运动员的数据

好的，可以将两位运动员的...plt.thetagrids(angles*180/np.pi, labels) plt.figtext(0.52, 0.95, '排球运动员-莱昂', ha='center') plt.grid(True) plt.show() 你可以按照这个格式，继续添加更多运动员的数据。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(['综合', 'KDA', '发育', '推进', '生存','输出']) nAttr = 6 data = np.array([7, 5, 6, 9, 8, 7]) #数据值 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids([0,60,120,180,240,300], labels)#angles*180/np.pi plt.figtext(0.52, 0.95, 'DOTA能力值雷达图', ha='center') plt.grid(True) plt.show()

这是一个使用 Python 中的 numpy 和 matplotlib 库绘制的雷达图，可以用来表示不同方面的能力值。...代码中还使用了 plt.thetagrids() 设置刻度标签，plt.figtext() 设置标题，以及 plt.grid() 显示网格线。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False radar_labels = np.array(['用户A', '用户B', '用户C', '用户D']) nAttr = 4 # 图的边数 #建议优化这个功能 #从文件读取数据并绘图，问题点：1.文件的数据需要严格控制为4行，如果同一用户测了两次会报错 # 2.不能精确定位某一用户的数据，如果用户D先测，在图里会显示为用户A的数据 #建议：根据用户数量动态调整图的数据（有点难） or 让新的数据覆盖原有数据，如用户B测了多次，取最近一次的数据覆盖第二行（比前一个简单点） fo = open("record_num.txt", "r") data = [] for line in fo.readlines(): s = line.split() s = np.array([s[0], s[1], s[2]]) s = s.astype(np.float) data.append(s) fo.close() data_labels = ('状态', '答题速度', '答题准确率') # 属性标签 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 数据 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles, data, 'bo-', color='gray', linewidth=1, alpha=0.2) plt.plot(angles, data, 'o-', linewidth=1.5, alpha=0.2) plt.fill(angles, data, alpha=0.25) plt.thetagrids((angles * 180 / np.pi)[:-1], radar_labels) plt.figtext(0.52, 0.95, '单词测试分析图', ha='center', size=20) # 标题 legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1) plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='small') plt.grid(True) plt.savefig('holland_radar.jpg') plt.show() elif option == 0:

接下来，它使用plt.thetagrids()函数在雷达图上绘制角度刻度线，并使用plt.figtext()函数添加了一个标题。 然后，它创建了一个图例，并将其放置在图形的右上角。 最后，它使用plt.savefig()函数保存雷达图为...

解析#e19.2DrawHollandRadar import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] radar_labels = np.array(['研究型(I)','艺术型(A)','社会型(S)','企业型(E)','常规型(C)','现实型(R)']) nAttr = 6 data = np.array([[0.40, 0.32, 0.35, 0.30, 0.30, 0.88], [0.85, 0.35, 0.30, 0.40, 0.40, 0.30], [0.43, 0.89, 0.30, 0.28, 0.22, 0.30], [0.30, 0.25, 0.48, 0.85, 0.45, 0.40], [0.20, 0.38, 0.87, 0.45, 0.32, 0.28], [0.34, 0.31, 0.38, 0.40, 0.92, 0.28]]) #数据值 data_labels = ('工程师', '实验员', '艺术家', '推销员', '社会工作者','记事员') angles = np.linspace(0, 2np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) #plt.plot(angles,data,'bo-',color ='gray',linewidth=1,alpha=0.2) plt.plot(angles,data,'o-', linewidth=1.5, alpha=0.2) plt.fill(angles,data, alpha=0.25) plt.thetagrids(angles180/np.pi, radar_labels,frac = 1.2) plt.figtext(0.52, 0.95, '霍兰德人格分析', ha='center', size=20) legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1) plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='small') plt.grid(True) plt.show()

plt.thetagrids(angles*180/np.pi, radar_labels, frac=1.2) 添加标题和图例，并设置图例字体大小。 python plt.figtext(0.52, 0.95, '霍兰德人格分析', ha='center', size=20) legend = plt.legend(data_...

帮我完善这段代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_excel('汽车性能指标分值统计表.xlsx') data = data.set_index('性能评价指标') data = data.T data.index.name = '品牌' def plot_radar(data, feature): columns = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性', '方便性', '舒适性', '经济性', '容量性'] # 设置要展示的性能评价指标 colors = ['r', 'g', 'y'] # 设置每个品牌在图表中的图例颜色 angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(columns), endpoint=False) # 根据要显示的指标个数对圆形进行等分 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 连接刻度线数据 figure = plt.figure(figsize=(6, 6)) ax = figure.add_subplot(1, 1, 1, projection='polar') for i, c in enumerate(feature): #列举 stats = data.loc[c] #stats（统计的缩写） stats = np.concatenate((stats, [stats[0]])) ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=2, c=colors[i], label=str(c)) ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.75) ax.legend(loc=4, bbox_to_anchor=(1.15, -0.07)) ax.set_yticklabels([2, 4, 6, 8, 10]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, columns, fontsize=12) plt.show() return figure figure = plot_radar(data, ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌'])

这段代码是画雷达图，但是有一些可以... ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, columns, fontsize=12) return figure brands = ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌'] figure = plot_radar(data, brands) plt.show()

解读：#11_5用折线图绘制正弦和余弦曲线，以及其它显示汉字方法。 import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import matplotlib . fontmanagerasm #使用关键参数 fname 导入字体文件（华文楷体） myfont = fm . FontProperties ( fname = r ' C :\ Windows \ Fonts \ STKAITI . ttf ') x = np . arange (0.0,2.0* np . pi +0.01,0.01) yl = np . sin ( x ) y2= np . cos ( x ) plt . plot ( x , yl , label ='正弦') plt . plot ( x ,y2, label ='余弦') #在0-360度范围，每隔30度设置1个刻度；设置相应的字符串刻度 xt = np . arange (0.0,2.0* np . pi + np . pi /12, np . pi /6) xts =['(｝度'. format ( i ) for i in range (0,390,30)] # fontproperties 表示所用字体， rotation 表示刻度标识旋转角度（45度） plt . xticks ( xt , xts , fontproperties - myfont , rotation =45) plt . xlabel (' x ﹣变量', fontproperties = myfont , fontsize =18) plt . ylabel (' y ﹣正弦余弦函数值', fontproperties =' simsun ', fontsize =18)#宋体 plt . title (' sin - cos 函数图像', fontproperties =' STLITI ', fontsize =24)＃隶书 plt . legend ( prop - myfont ) ＃图例选择字体用 prop 关键字 plt . gridO plt . tight _ layout ) plt . show (0 ＃自变量取值要密，才能成曲线＃计算正弦函数值 ＃紧凑布局，能完整显示图形

接下来，使用 xticks 函数将刻度值和字符串刻度代替数值刻度，并设置刻度字体和旋转角度。通过 xlabel 和 ylabel 函数设置 x 轴和 y 轴的标签和字体大小，通过 title 函数设置标题和字体大小。最后，通过 legend ...

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