各学科成绩评估分析雷达图python

可以使用Python中的Matplotlib库绘制雷达图来进行各学科成绩评估分析。以下是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
subjects = ["语文", "数学", "英语", "物理", "化学"]
scores = [80, 90, 85, 70, 75]

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

# 闭合
scores = np.concatenate((scores, [scores[0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

# 绘图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.plot(angles, scores, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(angles, scores, alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, subjects)
ax.grid(True)
plt.show()

这段代码会绘制出一个雷达图，其中各个学科对应的角度均匀分布在圆周上，成绩则对应半径长度。可以通过修改`subjects`和`scores`来适应不同的数据，从而进行各学科成绩评估分析。

相关问题

python输入学号输出成绩雷达图

在Python中，你可以通过matplotlib库创建一个学号对应成绩的雷达图。首先，你需要从用户那里获取学号和成绩数据，然后利用`plt.polar()`函数创建雷达图。下面是一个简单的步骤说明：

1. 导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 获取输入的学号和成绩数据。假设学号为`student_id`，成绩为`score_list`，它们都是列表形式：

student_id = input("请输入学号：")
score_list = list(map(int, input("分别输入各科成绩（用逗号分隔）：").split(',')))

这里我们假设用户会按照顺序输入学号和科目成绩。

3. 创建雷达图：

n = len(score_list)  # 总数目（科目数）
angle = [n * i / (n - 1) for i in range(n)]  # 雷达图的各个角度

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(polar=True))
ax.set_yticklabels([''] + ['科目 ' + str(i+1) for i in range(n)])  # 设置y轴标签
ax.set_xticks(angle[:-1])  # 去掉最后一个刻度
ax.set_rlabel_position(0)  # 将数值标签放在图表内部

# 绘制分数条形图
values = score_list
ax.plot(angle, values, linewidth=1, linestyle='solid')  # 实线表示每个学科分数
ax.fill(angle, values, alpha=0.25)  # 网格填充颜色，半透明度为0.25

# 显示图形并保存
plt.title('学生{}的成绩雷达图'.format(student_id))
plt.show()

用python自建成绩雷达图

在Python中，我们可以使用matplotlib库来创建成绩雷达图，也称为多边形图或星形图。雷达图通常用于表示各个维度之间的比较，比如学生的各科成绩。以下是一个简单的步骤说明：

1. **安装所需库**：首先确保已经安装了`matplotlib`和`numpy`库，如果没有，可以使用以下命令安装：

   pip install matplotlib numpy

2. **准备数据**：创建一个包含学生各科成绩的数据字典或列表，例如：

   data = {
       'Student A': [90, 85, 78, 82, 95],
       'Student B': [88, 92, 76, 84, 90],
       'Student C': [85, 90, 80, 88, 85]
   }

3. **创建雷达图**：

   import matplotlib.pyplot as plt
   from numpy import arange

   # 设置学科标签
   subjects = ['Math', 'English', 'Science', 'History', 'Geography']

   # 获取最大值作为半径
   N = len(data[list(data.keys())[0]])
   angles = [n / float(N) * 2 * np.pi for n in range(N)]
   scores = np.concatenate([np.array(d).reshape(-1, 1) for d in data.values()])

   fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
   ax.set_yticklabels([])
   ax.plot(angles, scores.T, linewidth=1, linestyle='solid')
   ax.fill(angles, scores.T, alpha=0.25)

   # 添加学生名字和雷达线
   labels = list(data.keys())
   ax.set_xticks(angles[:-1])
   ax.set_xticklabels(subjects)
   ax.set_title('Score Radar Chart')

   # 标记每个点的分数
   for i in range(len(labels)):
       ax.text(angles[i] + 0.01, scores[i, -1], labels[i], ha='center', va='bottom', fontsize=10)

   plt.show()

这将生成一个雷达图，显示每个学生在各科的成绩分布。