tu = plt.subplot(111, polar=True) # polar=true:极点图 datalenth=5 angle = np.linspace(0, 2*np.pi,datalenth, endpoint=False) # np.pi:π np.linspace:生成numpy数组 angle = np.concatenate((angle, [angle[0]])) # np.concatenate:对array进行拼接;进行闭合 data = kms.cluster_centers_ #聚类中心 data = np.concatenate((data, [data[0]])) j=0 for i in range(0,5): j=i+1 tu.plot(angle, data[i,:], 'o-', label="客户群"+str(j)) 代码哪里有问题

时间: 2024-01-25 13:03:48 浏览: 40
这段代码看起来没有明显的语法错误,但是需要确保以下几点: 1. 需要导入Matplotlib库,通常需要写入以下语句: ``` import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 变量 `datalenth` 和 `kms` 需要在代码中进行定义和初始化,否则会导致代码运行错误。 3. `data[i,:]` 代表的是数据集中第 i 行的所有数据,请确保数据集中有至少 5 行数据。 如果上述问题已经解决,那么这段代码应该可以正常运行,并生成一个极坐标图,其中包含 5 条数据线,并对每条数据线进行标注。
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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数据加入到原有的数据中,然后重新绘制雷达图。修改后的代码如下: ``` 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, 9.6, 9.4]) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False) 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() ``` 你可以按照这个格式,继续添加更多运动员的数据。

#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

这段代码使用了matplotlib库绘制了一个多级雷达图,用于展示DOTA游戏中的能力值。下面对代码进行分析: 1. 导入必要的库和模块 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib ``` 导入了numpy、matplotlib.pyplot和matplotlib三个库。 2. 设置中文显示 ```python matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] ``` 该段代码设置了中文显示,使得图表中的中文能够正常显示。 3. 定义数据 ```python 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]) ``` 定义了多级雷达图中的指标名称和相应的数据值。其中`nAttr`表示指标数量。 4. 计算角度并形成闭环 ```python angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) ``` 计算了每个指标对应的角度,并将第一个指标与最后一个指标相连,形成一个闭环。 5. 绘图 ```python 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() ``` 使用`plt.subplot()`函数创建了一个极坐标子图,`plt.plot()`函数绘制多级雷达图的边框线,`'bo-'`表示绘制蓝色圆圈和线段,`color='g'`表示线段颜色为绿色,`linewidth=2`表示线段宽度为2。`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()`函数用于添加标题,`ha='center'`表示标题居中。`plt.grid()`函数用于添加网格线。最后通过`plt.show()`函数显示图表。 执行该代码将得到一个简单的DOTA能力值雷达图。

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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

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:

注释下列代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_radar(data): ''' the first column of the data is the cluster name; the second column is the number of each cluster; the last are those to describe the center of each cluster. ''' kinds = data.iloc[:, 0] labels = data.iloc[:, 2:].columns centers = pd.concat([data.iloc[:, 2:], data.iloc[:,2]], axis=1) centers = np.array(centers) n = len(labels) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置坐标为极坐标 # 画若干个五边形 floor = np.floor(centers.min()) # 大于最小值的最大整数 ceil = np.ceil(centers.max()) # 小于最大值的最小整数 for i in np.arange(floor, ceil + 0.5, 0.5): ax.plot(angles, [i] * (n + 1), '--', lw=0.5 , color='black') # 画不同客户群的分割线 for i in range(n): ax.plot([angles[i], angles[i]], [floor, ceil], '--', lw=0.5, color='black') # 画不同的客户群所占的大小 for i in range(len(kinds)): ax.plot(angles, centers[i], lw=2, label=kinds[i]) #ax.fill(angles, centers[i]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels) # 设置显示的角度,将弧度转换为角度 plt.legend(loc='lower right', bbox_to_anchor=(1.5, 0.0)) # 设置图例的位置,在画布外 ax.set_theta_zero_location('N') # 设置极坐标的起点(即0°)在正北方向,即相当于坐标轴逆时针旋转90° ax.spines['polar'].set_visible(False) # 不显示极坐标最外圈的圆 ax.grid(False) # 不显示默认的分割线 ax.set_yticks([]) # 不显示坐标间隔 plt.show() plot_radar(data)

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