解析#e19.2DrawHollandRadar import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] radar_labels = np.array(['研究型(I)','艺术型(A)','社会型(S)','企业型(E)','常规型(C)','现实型(R)']) nAttr = 6 data = np.array([[0.40, 0.32, 0.35, 0.30, 0.30, 0.88], [0.85, 0.35, 0.30, 0.40, 0.40, 0.30], [0.43, 0.89, 0.30, 0.28, 0.22, 0.30], [0.30, 0.25, 0.48, 0.85, 0.45, 0.40], [0.20, 0.38, 0.87, 0.45, 0.32, 0.28], [0.34, 0.31, 0.38, 0.40, 0.92, 0.28]]) #数据值 data_labels = ('工程师', '实验员', '艺术家', '推销员', '社会工作者','记事员') angles = np.linspace(0, 2np.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 ='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(angles180/np.pi, radar_labels,frac = 1.2) plt.figtext(0.52, 0.95, '霍兰德人格分析', ha='center', size=20) legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1) plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='small') plt.grid(True) plt.show()

这段代码实现了一个雷达图（Holland Radar），用于展示不同人格类型在不同职业中的分布情况。

首先，导入必要的库：`numpy`和`matplotlib.pyplot`，并设置中文显示。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

接着，定义雷达图的标签和属性数目。

radar_labels = np.array(['研究型(I)', '艺术型(A)', '社会型(S)', '企业型(E)', '常规型(C)', '现实型(R)'])
nAttr = 6

定义数据值和数据标签。

data = np.array([[0.40, 0.32, 0.35, 0.30, 0.30, 0.88],
                 [0.85, 0.35, 0.30, 0.40, 0.40, 0.30],
                 [0.43, 0.89, 0.30, 0.28, 0.22, 0.30],
                 [0.30, 0.25, 0.48, 0.85, 0.45, 0.40],
                 [0.20, 0.38, 0.87, 0.45, 0.32, 0.28],
                 [0.34, 0.31, 0.38, 0.40, 0.92, 0.28]])

data_labels = ('工程师', '实验员', '艺术家', '推销员', '社会工作者', '记事员')

计算属性角度和连接首尾点，以便后续绘图。

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint=False)
data = np.concatenate((data, [data[0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

创建一个白色的画布，并在极坐标系中创建一个子图。

fig = plt.figure(facecolor="white")
plt.subplot(111, polar=True)

绘制雷达图的背景，即连接所有数据点的多边形，并填充颜色。

plt.plot(angles, data, 'o-', linewidth=1.5, alpha=0.2)
plt.fill(angles, data, alpha=0.25)

设置极角刻度线和标签，并放大标签。

plt.thetagrids(angles*180/np.pi, radar_labels, frac=1.2)

添加标题和图例，并设置图例字体大小。

plt.figtext(0.52, 0.95, '霍兰德人格分析', ha='center', size=20)
legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1)
plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='small')

最后，显示雷达图。

plt.grid(True)
plt.show()