Matplotlib 绘制雷达图

在数据分析和可视化领域，雷达图是一种常用的图表类型。Matplotlib 是一个用于绘制 2D 图形的 Python 库，也可以用于绘制雷达图。本文将介绍如何使用 Matplotlib 绘制雷达图，包括数据准备、绘图方式和样式设置。

数据准备

绘制雷达图需要先准备好数据，特别地，需要确定雷达图的多边形边数和每个多边形的数据。下面以一个实例说明：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 数据准备
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
data = np.array([80, 90, 85, 70, 95])# 绘制雷达图
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False)
data = np.concatenate((data, [data[0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2)
ax.fill(angles, data, alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels)
plt.show()

首先定义了标签和数据，然后通过函数 np.linspace() 生成等差数列来确定雷达图的多边形边数和每个角度的标签，代码中设置了5个标签。接着，将数据首尾相连，在数据数组后添加一个第一个元素，通过 np.concatenate() 进行拼接。然后将标签角度首尾相连，同样使用 np.concatenate() 将数组连接。最后，使用 matplotlib 的属性设置，生成雷达图。

绘图方式

Matplotlib 绘制雷达图的基本语句为：

ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2)

其中，ax 表示 Plot Axes，即绘图区域，angles 表示角度，data 表示数据。‘bo-’ 表示蓝色实心圆点和直线，linewidth=2 表示线宽。绘制的雷达图如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-FUu2yLX1-1684330385665)(https://i.loli.net/2021/08/23/VroPE4lgbOcyJKL.png)]

在上图中，每个多边形区域代表一组数据，数据通过线条连接，每个数据所在的角度放在对应的顶点处。用 fill() 方法可以将雷达图填充颜色，生成更直观的视觉效果：

ax.fill(angles, data, alpha=0.25)

其中，alpha 为颜色透明度，取值范围为 0~1。填充之后的雷达图如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iyFMqiQm-1684330385669)(https://i.loli.net/2021/08/23/G2xAPiLznTX9mBu.png)]

样式设置

Matplotlib 提供了许多样式设置选项，可以帮助我们进行更加个性化的图表配置。下面列出一些常用的样式设置选项：

修改数据范围

如果数据集中存在异常值，可以使用 ylim() 方法来设置数据显示的范围，以显示更为清晰地雷达图。例如，在上述代码中添加 ylim() 方法可以得到如下的图表：

ax.set_ylim(0, 100)

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AinVyuhY-1684330385671)(https://i.loli.net/2021/08/23/35OATMn8PNKirt7.png)]

添加标签说明

使用 legend() 方法可以添加图例说明，让数据更清晰地表达。例如，在上述代码中添加以下的 legend() 方法：

ax.legend(['score'], loc='best')

其中，‘score’ 为数据对应的名称，loc=‘best’ 表示自适应位置最佳。

添加网格

使用 grid() 方法可以添加网格线条，并使图表更易读。例如，在上述代码中添加以下的 grid() 方法：

ax.grid(True)

以下为添加网格之后的雷达图，标签和填充颜色均可自行修改进行搭配：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-csDezq5a-1684330385672)(https://i.loli.net/2021/08/23/As3Y1CUz8ZlDBvn.png)]

结论

本文介绍了如何使用 Matplotlib 绘制雷达图，涵盖了数据准备、绘图方式和样式设置。Matplotlib 提供了许多选项来帮助我们打造更出色的图表。在数据可视化中，雷达图是一种常用的图表，帮助我们快速直观地了解数据。

最后的最后

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。

对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。

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