雷达图可视化的源代码

雷达图（也称为星形图或 Spider Chart）是一种用于显示多维度数据集的图表，常用于评估和比较各个类别在多个指标下的性能。在可视化源代码方面，常见的编程语言如Python（Matplotlib、Seaborn、Plotly等库）、JavaScript（D3.js、ECharts等）都有相应的实现。

例如，在Python中，你可以使用`matplotlib`库创建雷达图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def radar_factory(n):
    angles = [n * i / (n - 1) for i in range(n)]
    angles += angles[:1]
    theta = np.deg2rad(angles)
    center, radius = [0], 1
    return {
        'axes': [
            {'center': center, 'radius': radius, 'name': str(i)}
            for i in range(n)
        ],
        'frame': {'color': 'k', 'linewidth': 1},
        'style': {'ticks': False}
    }

def plot_radar(data, labels):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, polar=True, **radar_factory(len(labels)))
    
    # Normalize the data
    data = np.array(data) / data.sum()

    lines = ax.plot(theta, data, linewidth=2, linestyle='solid')
    ax.fill(theta, data, 'b', alpha=0.25)

    # Set axis labels and limits
    ax.set_xticks(angles[:-1])
    ax.set_yticklabels([])
    ax.set_ylim(0, 1)

    for label, line in zip(labels, lines):
        ax.annotate(
            label,
            xy=(line.get_xdata()[-1] + 0.01, line.get_ydata()[-1]),
            horizontalalignment='right',
            verticalalignment='bottom'
        )

    plt.show()

# 示例数据
data = [[0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9], [0.4, 0.7, 0.6, 0.5, 0.8]]
labels = ['特性A', '特性B', '特性C', '特性D', '特性E']

plot_radar(data, labels)

在这个例子中，`plot_radar`函数接受两个列表，一个是各个类别在每个指标上的分数，另一个是对应的标签名。然后它会生成并展示一个雷达图。