python雷达图如何设置圈数

时间: 2023-10-13 20:22:46 浏览: 111
要设置雷达图的圈数,可以在使用matplotlib库绘制雷达图时,通过设置极轴的最大值和分割数来实现。具体的操作如下: 1. 导入matplotlib库: ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 创建一个极坐标子图: ```python fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) ``` 3. 设置极轴的最大值和分割数: ```python ax.set_rmax(max_value) # 设置极轴的最大值 ax.set_rticks([tick_value1, tick_value2, ...]) # 设置极轴的分割数 ``` 其中,`max_value`表示极轴的最大值,`tick_value1, tick_value2, ...`表示极轴上的分割值,可以根据需要设置。 4. 绘制雷达图: ```python ax.plot(theta, values) ``` 其中,`theta`表示各个指标所在的角度,`values`表示各个指标的值。 完整的代码示例如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据 categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] values = [2, 4, 5, 3, 6] theta = [i / float(len(categories)) * 2 * 3.1415926 for i in range(len(categories))] # 计算角度 # 绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) ax.set_rmax(7) ax.set_rticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) ax.plot(theta, values) plt.show() ``` 运行以上代码,即可绘制出一个带有7个圈的雷达图。

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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

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