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

时间: 2024-02-26 12:52:09 浏览: 29
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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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。

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

很抱歉,这段代码有一些错误。我帮你修正一下: ```python 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 = np.linspace(0, 2*np.pi, len(fenshu), 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, 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. `dataLenght` 应该是 `len(fenshu)`; 2. `plt.fill` 中 `frnshu` 应该是 `fenshu`; 3. `plt.tile` 应该是 `plt.title`。

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#coding:utf8 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np sns.set_style('darkgrid') import matplotlib.font_manager as fm myfont=fm.FontProperties(fname=r'./data/simhei.ttf') #请完善下面的函数 def push_week(new_data): ############ Begin ############ new_data=new_data[new_data['type']==4].copy() #选取样本 new_data['weekdays'] = pd.to_datetime(new_data['time']).apply(lambda x: x.weekday()+1) #时间转化 week_days = new_data.groupby('weekdays')['user_id'].count() #统计购买次数 fig=plt.figure(figsize=(8,6)) #设置大小 bar_width = 0.33 # 设置宽度 plt.bar(week_days.index.values , week_days.values, bar_width, label='下单的次数') plt.xlabel('时间',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylabel('数量',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.title('一周内每天的下单情况',fontproperties=myfont,fontsize=12) plt.xticks(week_days.index.values, ('周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'),fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylim(0,300) plt.legend(prop=myfont) ############ End ############ plt.savefig('./task2/task2_week.png') plt.close(fig) def push_date(new_data): new_data = new_data[(new_data['type'] == 4) & (pd.to_datetime(new_data['time']) < pd.to_datetime('2016-03-01'))].copy() #选出2016年数据 new_data['days'] = [x.day for x in pd.to_datetime(new_data['time'])] #选出天数 renew=new_data.groupby('days')['sku_id'].count() fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(renew.index.values,renew.values,label='购买次数') plt.xlabel('天数',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylabel('次数',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.title('购买量和月内日期的关系',fontproperties=myfont,fontsize=12) plt.legend(prop=myfont) ############ End ############ plt.savefig('./task2/task2_date.png') plt.close(fig) 报错src/task2_test.py:22: FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime instead. data['weekdays'] = pd.to_datetime(data['time']).apply(pd.datetime.weekday) + 1 购买意愿与星期之间的关系图完成! 购买意愿与日期之间的关系图完成!

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