2021-05-12 14:32:11
如何利用Python matplotlib繪製雷達圖
本篇文章介紹使用matplotlib繪製雷達圖。
雷達圖也被稱為網路圖,蜘蛛圖,星圖,蜘蛛網圖,是一個不規則的多邊形。雷達圖可以形象地展示相同事物的多維指標,雷達圖幾乎隨處可見,應用場景非常多。
一、matplotlib繪製圓形雷達圖
# coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt results = [{"大學英語": 87, "高等數學": 79, "體育": 95, "計算機基礎": 92, "程式設計": 85}, {"大學英語": 80, "高等數學": 90, "體育": 91, "計算機基礎": 85, "程式設計": 88}] data_length = len(results[0]) # 將極座標根據資料長度進行等分 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, data_length, endpoint=False) labels = [key for key in results[0].keys()] score = [[v for v in result.values()] for result in results] # 使雷達圖資料封閉 score_a = np.concatenate((score[0], [score[0][0]])) score_b = np.concatenate((score[1], [score[1][0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) labels = np.concatenate((labels, [labels[0]])) # 設定圖形的大小 fig = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100) # 新建一個子圖 ax = plt.subplot(111, polar=True) # 繪製雷達圖 ax.plot(angles, score_a, color='g') ax.plot(angles, score_b, color='b') # 設定雷達圖中每一項的標籤顯示 ax.set_thetagrids(angles*180/np.pi, labels) # 設定雷達圖的0度起始位置 ax.set_theta_zero_location('N') # 設定雷達圖的座標刻度範圍 ax.set_rlim(0, 100) # 設定雷達圖的座標值顯示角度,相對於起始角度的偏移量 ax.set_rlabel_position(270) ax.set_title("計算機專業大一(上)") plt.legend(["弓長張", "口天吳"], loc='best') plt.show()
執行結果:
繪製雷達圖需要先建立極座標系,關於極座標系可以自己瞭解一下。建立好極座標後可以在極座標中繪製折線圖、柱狀圖等,大部分情況,都是用折線圖,形成一個不規則的閉合多邊形。本文中用某高校大一的期末考試成績作為例子來演示雷達圖的效果。
linspace(): 用於將極座標根據資料的維度進行等分,第一個引數傳入起始角度,第二引數傳入結束角度,第三個引數傳入分成多少等份。其他引數根據需要傳入,如endpoint預設為True,最後一個資料處於結束的角度,根據本例中前面的引數0~2π,應該設定為False,否則最後一個資料與第一個資料角度重疊了。
concatenate(): 使雷達圖的資料是環形封閉的,concatenate()函數的第一個引數是一個元組,元組中的每個元素是一個陣列,concatenate()函數將這些陣列連線到一起,組成一個新的陣列。要讓繪製的雷達圖封閉,將資料的第一個值連線到資料的結尾即可。
本文用折線圖plot()來繪製雷達圖,使用figure()函數設定好圖形的大小和清晰度,然後使用subplot()函數來建立一張子圖。subplot()函數的第一個引數傳入長度為3的數位,第一個數位表示將畫布分成幾行,第二個數位表示將畫布分成幾列,第三個數位表示當前的子圖處於哪個位置(按從左至右、從上到下的順序排序),第三個數位不能超出前兩個數位切分的子圖數範圍。如111表示將畫布分成一行一列(只有一張子圖),當前的子圖處於第一張子圖中。在subplot()函數中,將polar引數設定True,得到的圖形才是極座標。
極座標系設定完成後,使用子圖物件ax呼叫折線圖函數plot(),即可繪出雷達圖。如果有多組資料,多次呼叫plot()函數即可。
使用set_thetagrids()函數設定雷達圖中每個維度的標籤和顯示位置。使用set_theta_zero_location()函數設定雷達圖的0度位置,可以傳入"N"、"NW"、"W"、"SW"、"S"、"SE"、"E"、"NE"八個方位縮寫。使用set_rlim()函數設定極座標上的刻度範圍。使用set_rlabel_position()函數設定極座標上的刻度標籤顯示位置,傳入一個相對於雷達圖0度的角度值。當然還可以根據需要設定其他屬性,如標題、圖例等。
在上面的例子中,將兩位同學的考試成績繪製成了雷達圖,通過雷達圖,可以看出兩個人的單科成績互有高低,而整體來看,兩位同學成績都很優秀。上面的雷達圖中,格線都是圓形的,而用折線圖連線的雷達圖兩個維度之間是直接連線的,所以將格線換成多邊形會更合理一點。
二、matplotlib繪製多邊形雷達圖
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt results = [{"大學英語": 87, "高等數學": 79, "體育": 95, "計算機基礎": 92, "程式設計": 85}, {"大學英語": 80, "高等數學": 90, "體育": 91, "計算機基礎": 85, "程式設計": 88}] data_length = len(results[0]) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, data_length, endpoint=False) labels = [key for key in results[0].keys()] score = [[v for v in result.values()] for result in results] score_a = np.concatenate((score[0], [score[0][0]])) score_b = np.concatenate((score[1], [score[1][0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) labels = np.concatenate((labels, [labels[0]])) fig = plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100) fig.suptitle("計算機專業大一(上)") ax1 = plt.subplot(121, polar=True) ax2 = plt.subplot(122, polar=True) ax, data, name = [ax1, ax2], [score_a, score_b], ["弓長張", "口天吳"] for i in range(2): for j in np.arange(0, 100+20, 20): ax[i].plot(angles, 6*[j], '-.', lw=0.5, color='black') for j in range(5): ax[i].plot([angles[j], angles[j]], [0, 100], '-.', lw=0.5, color='black') ax[i].plot(angles, data[i], color='b') # 隱藏最外圈的圓 ax[i].spines['polar'].set_visible(False) # 隱藏圓形格線 ax[i].grid(False) for a, b in zip(angles, data[i]): ax[i].text(a, b+5, '%.00f' % b, ha='center', va='center', fontsize=12, color='b') ax[i].set_thetagrids(angles*180/np.pi, labels) ax[i].set_theta_zero_location('N') ax[i].set_rlim(0, 100) ax[i].set_rlabel_position(0) ax[i].set_title(name[i]) plt.show()
執行結果:
在極座標系中,極徑值相等的點在一個圓上,所以繪製的雷達圖中,格線預設都是圓形的。如果要繪製多邊形的雷達圖,則需要將圓形的格線隱藏,然後根據刻度範圍繪製出多邊形的格線。
首先使用plot()函數,根據刻度範圍,繪製出同心的多個多邊形和多個維度方向的極軸,作為雷達圖的格線,形成一張「網」。
鏈式呼叫極座標的spines['polar'].set_visible()函數,傳入引數False,將極座標系最外圈的圓形隱藏。呼叫grid()函數,傳入引數False,將極座標系中的的圓形格線隱藏。
修改完格線後,即可達到多邊形的效果。在第二次繪製雷達圖時,將兩位同學的成績分到兩張不同的雷達圖中,並用text()設定了每個維度的資料標註,使用suptitle()函數來設定整張圖形的標題。
上面的兩次繪圖,將兩位同學的成績繪製在同一張雷達圖時,更方便對比兩位同學的成績,如比較誰更全面、更優秀。分開繪製時,更方便分析個人的成績情況,如是否偏科。而相對於圓形的雷達圖,在多邊形的雷達圖中,不會出現雷達圖與格線的不合理交叉(雷達圖與格線交叉兩次),使用多邊形格線更合理。
到此這篇關於如何利用Python matplotlib繪製雷達圖的文章就介紹到這了,更多相關Python matplotlib繪製雷達圖內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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