# 填充雷达图内部 plt.fill(angles, scores, facecolor='r', alpha=0.6) plt.show()

时间: 2024-02-26 13:52:06 浏览: 63
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填充图案

这是一段 Python 代码，用于填充雷达图内部。其中 `angles` 是一个包含各个角度的列表，`scores` 是对应角度上的数值列表。`facecolor` 参数用于设置填充颜色，这里设置为红色。`alpha` 参数用于设置填充透明度，这里设置为0.6。`plt.fill` 函数用于填充雷达图内部。最后调用 `plt.show()` 函数显示图形。这段代码需要使用 `matplotlib` 库来绘制图形。
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

fig,ax = plt.subplots()的意思建立一个fig对象和建立一个axis对象，当我绘制2*2的个子图时候我们需要 #建立一个fig对象和一个axis对象,figsize设置对象的大小 fig,ax = plt.subplots(2,2,figsize=(9,25)) #选定第2...

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 ...通过计算角度和数据值，可以使用 plt.plot() 和 plt.fill() 绘制雷达图。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。

#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.fill()函数用于绘制填充区域，facecolor='g'表示填充区域颜色为绿色，alpha=0.25表示填充区域的透明度为0.25。plt.thetagrids()函数用于设置极坐标图中角度轴的刻度标签和标签位置。plt.figtext()函数...

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.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 ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(221,title="No 1 ",xticks=np.arange(6)) plt.plot((2,4),(3,6),c='g') plt.subplot(223,xlabel='Number',ylabel='Value') plt.plot((1,2),(4,3),c='b') plt.subplot(224,facecolor='#00FFFF') plt.plot((1,2),(3,4),c='y') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

第一个子图是一个 2x2 布局中的左上角子图，用绿色的线条连接了两个点。第二个子图是一个 2x2 布局中的左下角子图，设置了 x 轴和 y 轴的标签，并用蓝色的线条连接了两个点。第三个子图是一个 2x2 布局中的右下角子...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import pi from sklearn.cluster import KMeans k = 5 #数据个数 plot_data = kmodel.cluster_centers_ color = ['b', 'g', 'r', 'c', 'y'] #指定颜色 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, k, endpoint=False) plot_data = np.concatenate((plot_data, plot_data[:,[0]]), axis=1) # 闭合 features = np.concatenate((features, features[0:1])) angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(features), endpoint=False) angles = angles.astype(np.float16) fig=plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, polar=True) center_num = r.values feature = ["入会时间", "飞行次数", "平均每公里票价", "总里程", "时间间隔差值", "平均折扣率"] N =len(feature) for i, v in enumerate(center_num): # 设置雷达图的角度，用于平分切开一个圆面 angles=np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False) # 为了使雷达图一圈封闭起来，需要下面的步骤 center = np.concatenate((v[:-1],[v[0]])) angles=np.concatenate((angles,[angles[0]])) # 绘制折线图 ax.plot(angles, center, 'o-', linewidth=2, label = "第%d簇人群,%d人"% (i+1,v[-1])) # 填充颜色 ax.fill(angles, center, alpha=0.25) # 添加每个特征的标签 # 设置雷达图的范围 ax.set_ylim(min-0.1, max+0.1) # 添加标题 plt.title('客户群特征分析图', fontsize=20) # 添加网格线 ax.grid(True) # 设置图例 plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3,1.0),ncol=1,fancybox=True,shadow=True) # 添加标题和图例 plt.title('Feature Radar Chart') plt.legend(loc='best') # 显示图形 plt.show()代码纠错

ax.fill(angles, center, color=color[i], alpha=0.25) # 添加每个特征的标签 ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, features) # 设置雷达图的范围 max_value = np.max(center_num) ax.set_rlim(0, max_value...

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

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() 你可以按照这个格式，...

plt.hist(sentimentslist, bins=np.arange(0, 1, 0.01), facecolor='g') # plt.xlabel('情感评分', size=12) # x轴标签 plt.ylabel('某个情感评分的数量', size=12) # y轴标签 plt.title('情感分析', color="red", size=12) # 标题 plt.savefig('情感分析.png',dpi = 300) # 保存图片 plt.show() # 显示图片

其中，plt.hist函数用于绘制直方图，np.arange函数用于生成bins参数，facecolor参数用于设置直方图的颜色，plt.xlabel和plt.ylabel函数用于设置x轴和y轴的标签，plt.title函数用于设置标题，plt.savefig函数用于保存...

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:

这段代码使用Matplotlib库绘制...最后，它使用plt.savefig()函数保存雷达图为holland_radar.jpg文件，并使用plt.show()函数显示图形。 如果option的值为0，代码将会执行其他操作（在代码片段中没有给出）。

from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(15,6),facecolor='#fff') plt.plot(world['Year'],world['Population']) plt.title('世界人口时序图') plt.show()

这段代码使用了matplotlib库来绘制一个世界人口时序图。首先，导入了pyplot模块并将图像的大小设置为15x6，并设置背景颜色为白色。然后，使用plot函数绘制了一个折线图，横坐标是年份，纵坐标是人口数量，数据来源是...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 Excel 文件的第一列和第二列 data = pd.read_excel('高钾二氧化硅风化前后箱线图数据.xlsx', sheet_name="Sheet1", usecols=[0, 1]) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定使用中文支持的字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(8, 4)) # 设置图形大小 # 遍历每一列数据 for i, column in enumerate(data.columns): # 提取列数据 column_data = data[column] # 绘制箱线图 plt.boxplot(column_data, positions=[i + 1], widths=0.6, patch_artist=True, boxprops=dict(facecolor=f"C{i}"), capprops=dict(color=f"C{i}"), whiskerprops=dict(color=f"C{i}"), flierprops=dict(markeredgecolor=f"C{i}"), medianprops=dict(color="black")) # 设置横坐标刻度 plt.xticks(range(1, len(data.columns) + 1), data.columns) # 设置网格线 plt.grid(True) # 设置图形属性 plt.xlabel('Column') plt.ylabel('Value') plt.title('Boxplot of Each Column') # 显示图形 plt.tight_layout() plt.show()

然后，使用 plt.rcParams 设置中文字体和负号显示。接下来，创建一个图形，并使用 enumerate 遍历每一列数据。对于每一列数据，提取列数据并使用 plt.boxplot 绘制箱线图。最后，设置横坐标刻度、网格线和图形...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建x和y数组 x = np.linspace(0, 5*np.pi, 100) y = np.sin(x) # 绘制曲线和阴影 plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=2) plt.fill_between(x, y, 0, color='blue', alpha=0.1) # 添加标题和标签 plt.title('Sine Wave with Shado

w') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() 这段代码的作用是创建一个带有阴影的正弦波图形，其中x轴的范围是0到5π，y轴是正弦函数的值。plot函数用于绘制正弦波曲线，fill_between函数用于创建阴影效果...

import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # draft # Display Chinese and sign plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Time New Roman'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False plt.rcParams['figure.dpi']=300# resolution ratio plt.figure(figsize=(9,6)) coef['alpha']=coef['alpha'] for feature in X_train.columns[:-1]: plt.plot('alpha',feature,data=coef) ax=plt.gca() ax.set_xscale('log') plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15) plt.ylabel('coefficient',fontsize=15)

这段代码使用了Matplotlib库来进行数据可视化，主要是绘制了不同特征的...- plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15)：设置x轴的标签，使用LaTeX公式格式。 - plt.ylabel('coefficient',fontsize=15)：设置y轴的标签。

from wordcloud import WordCloud #词云 import jieba #分词 from matplotlib import pyplot as plt #绘图 数据可视化 from PIL import Image #图片处理 import numpy as np #矩阵运算 import sqlite3 #数据库 # def show(): con = sqlite3.connect('movie.db') cur = con.cursor() sql = 'select instroduction from movie250' data = cur.execute(sql) text = "" for item in data: text = text + item[0] # print(text) cur.close() con.close() cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(len(string)) img = Image.open(r'./static/images/old.png') img_array = np.array(img) #将图片转换为数组 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_array, font_path="/Library/Fonts/Songti.ttc" #字体所在位置C:\Windows\Fonts ) wc.generate_from_text(string) #绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') #是否显示坐标轴 fig.patch.set_alpha(0) plt.show() #显示生成的词云图片 plt.savefig('static/images/new.png') # return img_array

在这段代码中，使用 fig.patch.set_alpha(0) 将整个图形对象的背景设置为透明，但是这里的 fig 指的是之前没有创建过的图形对象，因此这句代码并没有起到作用。 正确的方法是使用 plt.gcf().patch.set_alpha(0...

file = pd.read_excel(path)["text"] line = list(file) sentimentslist = [] # 建立一个空的情感列表 for i in line: # 循环读取每一条评论 s = SnowNLP(i.encode("utf-8").decode("utf-8")) # 将评论传入SnowNLP if s.sentiments != 0 and s.sentiments != 0.5 : # 去除情感值为0和0.5的评论 print(s.sentiments) sentimentslist.append(s.sentiments) # 将情感值添加到情感列表中 # 加载字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 # 显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 plt.hist(sentimentslist, bins=np.arange(0, 1, 0.01), facecolor='g') # 画直方图 plt.xlabel('情感评分', size=12) # x轴标签 plt.ylabel('某个情感评分的数量', size=12) # y轴标签 plt.title('情感分析', color="red", size=12) plt.savefig('情感分析.png',dpi = 300) plt.show()

这段代码的作用是读取一个 Excel 文件中的 "text" 列，并对每一条...代码会将情感值不为 0 和 0.5 的评论的情感值添加到一个情感值列表中，并使用 Matplotlib 库画出情感值的直方图。最后，保存并显示出这个直方图。

ln_x_test = range(len(x_test)) y_predict = model.predict(x_test) # 设置画布 plt.figure(figsize=(16,8), facecolor='w') # 用红实线画图 plt.plot(ln_x_test, y_test, 'r-', lw=2, label=u'真实值') # 用绿实线画图 plt.plot(ln_x_test, y_predict, 'g-', lw = 3, label=u'SVR 算法估计值,$R^2$=%.3f' % (model.best_score_))

接下来，使用 plt.figure() 函数设置画布大小和背景色，用 plt.plot() 函数分别用红色实线和绿色实线绘制真实值和 SVR 算法估计值，并使用 label 参数添加相应的标签。最后，使用模型的 best_score_ 属性获取模型的 ...

# 导入库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('雷达图.xlsx') # 读取数据表 df = df.set_index('性能评价指标') # 将数据汇总的“性能评价指标”列设置为行索引 df = df.T # 转置数据表格 df.index.name = '品牌' # 将转置后的数据中行索引那一列的名称修改为“品牌” # 自定义一个函数用于制作雷达图 def plot_radar(data, feature): # 设置字体格式 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 指定各个品牌要显示的性能评价指标的名称 cols = ['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'] # 为每个品牌设置图表中的显示颜色 colors = ['green', 'blue', 'red', 'yellow'] # 根据要显示的指标个数对圆形进行等分 angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(cols), endpoint=False) # 连接刻度线数据 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) # 设置显示图表的窗口大小 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置图表在窗口中的显示位置，并设置坐标轴为极坐标体系 for i, c in enumerate(feature): stats = data.loc[c] # 获取品牌对应的指标数据 stats = np.concatenate((stats, [stats[0]])) # 连接品牌的指标数据 # 制作雷达图 ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=6, c=colors[i], label='%s' % (c)) ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.25) # 为雷达图填充颜色 ax.legend() # 为雷达图添加图例 ax.set_yticklabels([]) # 隐藏坐标轴数据 ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, cols, fontsize=16) # 添加并设置数据标签 plt.show() # 显示制作的雷达图 return fig # 调用自定义函数制作雷达图 fig = plot_radar(df, ['A品牌']) # 查看单个品牌的性能评价指标 fig = plot_radar(df, ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌', 'D品牌'])

这段代码是用 Python 语言编写的，主要是读取一个名为“雷达图.xlsx”的 Excel 数据表格，并对其进行处理，最终使用自定义函数 plot_radar() 制作雷达图。雷达图是一种多维数据可视化方式，适用于对比多个品牌或者多...

# 绘制雷达图 plt.polar(angles, # 设置角度 scores, # 设置各角度上的数据 'rv--', #设置颜色、线型和端点符号 linewidth=2) # 设置线宽 高数

这是一段 Python 代码，用于绘制雷达图。其中 angles 是一个包含各个角度的列表，scores 是对应角度上的数值列表，'rv--' 是用于设置颜色、线型和端点符号的字符串参数，代表红色的圆形虚线。linewidth 参数...

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Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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