帮我完善这段代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_excel('汽车性能指标分值统计表.xlsx') data = data.set_index('性能评价指标') data = data.T data.index.name = '品牌' def plot_radar(data, feature): columns = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性', '方便性', '舒适性', '经济性', '容量性'] # 设置要展示的性能评价指标 colors = ['r', 'g', 'y'] # 设置每个品牌在图表中的图例颜色 angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(columns), endpoint=False) # 根据要显示的指标个数对圆形进行等分 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 连接刻度线数据 figure = plt.figure(figsize=(6, 6)) ax = figure.add_subplot(1, 1, 1, projection='polar') for i, c in enumerate(feature): #列举 stats = data.loc[c] #stats（统计的缩写） stats = np.concatenate((stats, [stats[0]])) ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=2, c=colors[i], label=str(c)) ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.75) ax.legend(loc=4, bbox_to_anchor=(1.15, -0.07)) ax.set_yticklabels([2, 4, 6, 8, 10]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, columns, fontsize=12) plt.show() return figure figure = plot_radar(data, ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌'])

这段代码是画雷达图，但是有一些可以完善的地方：

1. 可以在函数定义时添加函数说明文档，以便其他人更好地理解函数的作用和参数含义。
2. `plot_radar` 函数的最后一行 `return figure` 可以省略，因为并没有在函数中创建 `figure` 对象。
3. `plot_radar` 函数的参数 `feature` 可以改为更加直观的参数名，例如 `brands`。
4. `plt.show()` 可以放在函数外面，以便更好地控制图表的展示。

修改后的代码如下所示：

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

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

data = pd.read_excel('汽车性能指标分值统计表.xlsx')
data = data.set_index('性能评价指标')
data = data.T
data.index.name = '品牌'

def plot_radar(data: pd.DataFrame, brands: list):
    """
    画雷达图

    :param data: 数据，包含各个品牌在各个性能评价指标上的得分
    :param brands: 要展示的品牌列表
    :return: None
    """
    columns = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性', '方便性', '舒适性', '经济性', '容量性']
    colors = ['r', 'g', 'y']
    angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(columns), endpoint=False)
    angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

    figure = plt.figure(figsize=(6, 6))
    ax = figure.add_subplot(1, 1, 1, projection='polar')

    for i, brand in enumerate(brands):
        stats = data.loc[brand]
        stats = np.concatenate((stats, [stats[0]]))
        ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=2, c=colors[i], label=str(brand))
        ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.75)

    ax.legend(loc=4, bbox_to_anchor=(1.15, -0.07))
    ax.set_yticklabels([2, 4, 6, 8, 10])
    ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, columns, fontsize=12)

    return figure

brands = ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌']
figure = plot_radar(data, brands)
plt.show()