python雷达图怎么做_带plotly的雷达图(python 3x)
时间: 2023-07-21 10:35:33 浏览: 71
要使用Python 3.x和Plotly创建雷达图,可以按照以下步骤操作:
1. 安装Plotly:
```
pip install plotly
```
2. 导入必要的库:
```python
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
```
3. 准备数据:
```python
df = pd.DataFrame(dict(
r=[4, 3, 2, 1, 5],
theta=['processing cost','mechanical properties','chemical stability', 'thermal stability', 'output']
))
```
4. 创建雷达图:
```python
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatterpolar(
r=df['r'],
theta=df['theta'],
fill='toself'
))
fig.update_layout(
polar=dict(
radialaxis=dict(
visible=True,
range=[0, 5]
)),
showlegend=False
)
fig.show()
```
这将创建一个简单的雷达图,其中x轴是theta值,y轴是r值。
您可以根据需要修改数据和图表属性,以创建自己的雷达图。
相关问题
python雷达图详解_python绘制雷达图实例讲解
雷达图(Radar Chart),也称为蜘蛛网图(Spider Chart)或星形图(Star Chart),是一种多变量数据可视化方式,通常用于比较多个变量或维度的相对关系。
Python中使用`matplotlib`库可以绘制雷达图。下面我将为你详细讲解如何使用Python绘制雷达图。
首先,我们需要导入相关的库:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
接下来,我们需要准备数据。假设我们要绘制一个学生的五项能力评估雷达图,其中包括语文、数学、英语、体育和艺术五个维度的得分:
```python
labels = np.array(['语文', '数学', '英语', '体育', '艺术'])
data = np.array([90, 80, 85, 70, 60])
```
然后,我们需要计算出每个维度在雷达图中的角度。因为雷达图是一个圆形,所以每个维度的角度应该是均分360度,即每个角度应该是`360 / 数据维度个数`。代码如下:
```python
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False)
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
```
接下来,我们需要将数据和角度转换成极坐标系下的坐标。这里我们可以使用`np.vstack()`函数将数据和第一个数据点组合起来,再使用`np.cos()`和`np.sin()`函数计算出每个数据点的坐标。代码如下:
```python
data = np.concatenate((data, [data[0]]))
coords = np.vstack((angles, data)).T
coords = np.concatenate((coords, [coords[0]]))
```
最后,我们可以使用`matplotlib`的`plot()`函数绘制出雷达图。代码如下:
```python
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))
ax.plot(angles, data, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(coords[:, 0], coords[:, 1], alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels)
ax.set_title('学生五项能力评估')
ax.grid(True)
```
完整的代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
labels = np.array(['语文', '数学', '英语', '体育', '艺术'])
data = np.array([90, 80, 85, 70, 60])
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False)
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
data = np.concatenate((data, [data[0]]))
coords = np.vstack((angles, data)).T
coords = np.concatenate((coords, [coords[0]]))
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))
ax.plot(angles, data, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(coords[:, 0], coords[:, 1], alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels)
ax.set_title('学生五项能力评估')
ax.grid(True)
plt.show()
```
运行代码,我们可以看到绘制出来的雷达图:
![雷达图](https://img-blog.csdnimg.cn/20211104121534521.png)
这个雷达图表示该学生在语文、数学、英语、体育和艺术五个维度上的得分情况,可以用于对比不同学生在这五个维度上的能力。
python plotly 雷达图
你可以使用 Plotly 库来创建雷达图。下面是一个使用 Python 和 Plotly 创建雷达图的示例代码:
```python
import plotly.graph_objects as go
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatterpolar(
r=[4, 3, 2, 1, 4],
theta=categories,
fill='toself',
name='Category 1'
))
fig.add_trace(go.Scatterpolar(
r=[2, 1, 5, 6, 2],
theta=categories,
fill='toself',
name='Category 2'
))
fig.update_layout(
polar=dict(
radialaxis=dict(
visible=True,
range=[0, 6]
)
),
showlegend=True
)
fig.show()
```
在这个例子中,我们定义了两个分类(Category 1 和 Category 2),每个分类有一个包含指定数据的雷达图。你可以根据自己的需求修改数据和分类名称。运行该代码将显示一个雷达图窗口。
你可以根据需要对图形进行自定义,例如更改填充颜色、标签、轴范围等。Plotly 提供了丰富的文档和示例,以帮助你进一步探索和定制雷达图的功能。
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