【Python3.8】使用 matplotlib 绘制雷达图

目录

一、需求

二、代码实现

三、代码分析

1.angles = np.linspace(0,2*np.pi,data_length,endpoint=False)

2.score_a = np.concatenate((score[0], [score[0][0]]))

3.score_a = [int(i) for i in score[0]]

4.ax.plot(angles, score_a, color="b")

5.ax.set_thetagrids(angles*180/np.pi, labels)

6.plt.savefig('temp2.png')

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一、需求

scoreRadar.txt:

专业	C语言	Java	Python	C#	Javascript
软件工程 	95	96	85	63	91
计算机科学与技术	75	93	66	85	88
网络工程 	86	76	96	93	67

二、代码实现

直接上代码，代码段后再详细分析：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
# 使能够读取中文
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
filename = './scoreRadar.txt'
fp = open(filename, 'r', encoding='UTF-8')
List = []
flag = 0
s = fp.readline()
while s:
    # 去除换行符
    s = s.strip('\n')
    new_s = s.split("\t")
    List.append(new_s)
    s = fp.readline()
print(List)
data_length = len(List[0]) - 1
angles = np.linspace(0,2*np.pi,data_length,endpoint=False)
labels = List[0][1:]
score = [item[1:] for item in List[1:]]
print(labels,score)
# 将数据首尾连接，使得画出的线闭合
score_a = np.concatenate((score[0], [score[0][0]]))
score_b = np.concatenate((score[1], [score[1][0]]))
score_c = np.concatenate((score[2], [score[2][0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
labels = np.concatenate((labels, [labels[0]]))

score_a = [int(i) for i in score_a]
score_b = [int(i) for i in score_b]
score_c = [int(i) for i in score_c]
fig = plt.figure(dpi=100)
# 新建一个子图
ax = plt.subplot(111, projection='polar')
# 绘制雷达图
ax.plot(angles, score_a, color="b")
ax.plot(angles, score_b, color="g")
ax.plot(angles, score_c, color="r")
ax.set_rgrids(np.arange(20,120,20))
# 设置雷达图中每一项的标签显示
ax.set_thetagrids(angles*180/np.pi, labels)
# 设置雷达图的0度起始位置
ax.set_theta_zero_location("E")
# 设置雷达图的坐标值显示角度，相对于起始角度的偏移量
ax.set_rlabel_position(30)
ax.set_title("成绩雷达图")
plt.savefig('temp2.png')
plt.show()

三、代码分析

想要使用 matplotlib 绘制出雷达图，就需要使用其中的极坐标绘图。

在此分析及记录一些重要的代码和易错点。

1.angles = np.linspace(0,2*np.pi,data_length,endpoint=False)

作为序列生成器， numpy.linspace()函数用于在线性空间中以均匀步长生成数字序列。

这里使用序列生成器，均匀生成雷达图中每个点相对于极轴的角度（弧度制）。

2.score_a = np.concatenate((score[0], [score[0][0]]))

numpy.concatenate() 函数用于完成数组的拼接。

这里是指使雷达图的点数据首尾相连，形成封闭图形，如果不作封闭，最后绘制结果会如下图所示：

3.score_a = [int(i) for i in score[0]]

这里使用列表生成器将列表内的所有数据转成int类型。不转成int类型将无法正确绘制雷达图。

当然也可以使用如下语句完成类型转换：

score_a = list(map(int,score[0]))

4.ax.plot(angles, score_a, color="b")

这句语句用于绘制雷达图中的数据线段。

需要注意的是angles和score_必须拥有相同的元素数量（这是很容易踩到的一个坑），否则无法绘制！

5.ax.set_thetagrids(angles*180/np.pi, labels)

用于绘制标签。

同上条原理，angles和labels必须拥有相同的元素数量。

6.plt.savefig('temp2.png')

注意，保存图片的代码必须在.show()方法之前，否则会保存出空白的图片，这一点非常重要。