软件测试|Python数据可视化神器——pyecharts教程（十四）
使用pyecharts绘制极坐标系图
简介
极坐标系图是一种用于可视化数据的坐标系，与常见的直角坐标系图（笛卡尔坐标系）不同，它使用角度和半径来表示数据点的位置。极坐标系图非常适合展示数据的循环性和周期性关系，以及数据点在一个圆形或极坐标网格上的分布情况。极坐标系图常用于气象学、天文学、声学、生物学、工程学等领域，用于分析和展示周期性数据。它们还可以用于可视化多维数据，其中每个维度由不同的半径表示。本文就给大家介绍一下使用pyecharts绘制极坐标系图。
配置
- 导包
极坐标系图和其他类型的图一样，有一个自身专属的类，要绘制极坐标系图，我们需要导入这个类，导入的类如下：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Polar
- add函数设置
def add(
self,
series_name: str, # 系列名称，用于标识不同的数据系列
data: types.Sequence, # 数据序列，包含要绘制的数据点
*,
type_: str = "line", # 系列类型，默认为线图
symbol: types.Optional[str] = None, # 标记点的样式，默认为None
symbol_size: types.Numeric = 4, # 标记点的大小，默认为4
stack: types.Optional[str] = None, # 数据堆叠的分组，默认为None
center: types.Optional[types.Sequence] = None, # 极坐标系的中心点，默认为None
label_opts: types.Label = opts.LabelOpts(is_show=False), # 标签的设置，默认不显示
areastyle_opts: types.AreaStyle = opts.AreaStyleOpts(), # 区域样式的设置，默认为空
effect_opts: types.Effect = opts.EffectOpts(), # 特效的设置，默认为空
tooltip_opts: types.Tooltip = None, # 提示框的设置，默认为None
itemstyle_opts: types.ItemStyle = None, # 数据项样式的设置，默认为None
)
绘图实例
- 极坐标系结合折线图
下面我们来绘制一个极坐标系和折线结合的图形，代码如下：
from pyecharts import options as opts # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Polar # 导入极坐标系图表模块
data = [
(5, 50, "A"), # 数据点1，包含极径、极角和标签
(20, 60, "B"), # 数据点2，包含极径、极角和标签
(30, 70, "C"), # 数据点3，包含极径、极角和标签
(40, 80, "D"), # 数据点4，包含极径、极角和标签
(50, 90, "E"), # 数据点5，包含极径、极角和标签
]
image = (
Polar() # 创建一个极坐标系图表对象
.add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(data=data, type_="value")) # 设置角度轴参数
.add("data", data) # 添加数据系列
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="极坐标系+折线图")) # 设置全局参数，如标题
)
image.render("极坐标系结合折线图.html") # 将图表渲染为HTML文件
以上代码绘制了一个普通极坐标系图表，其中data变量包含了一组数据，每个数据点由角度、半径和标签组成。图表将显示这些数据点，并在图表中心绘制角度轴，绘制的图形如下：
- 极坐标图结合散点图
很多时候，我们需要分析数据的分布，绘制散点图，同样地，我们也可以将极坐标图和散点图结合起来，代码如下：
from pyecharts import options as opts # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Polar # 导入极坐标系图表模块
import random # 导入random模块，用于生成随机数
data = [(i, random.randint(1, 100)) for i in range(101)] # 生成包含101个数据点的列表，每个数据点由极径和随机生成的极角组成
c = (
Polar() # 创建一个极坐标系图表对象
.add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts()) # 设置角度轴的参数
.add(
"data",
data,
type_="scatter",
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
) # 添加散点图的数据系列，设置散点图的类型和标签参数
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="极坐标系+散点图")) # 设置全局参数，如标题
)
c.render("极坐标系结合散点图.html") # 将图表渲染为HTML文件
- 散点图添加涟漪效果
有时候我们会觉得散点图不够炫酷，我们可以给图添加一些动态效果，比如加上涟漪效果，代码如下：
from pyecharts import options as opts # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Polar # 导入极坐标系图表模块
import random # 导入random模块，用于生成随机数
data = [(i, random.randint(1, 100)) for i in range(101)] # 生成包含101个数据点的列表，每个数据点由极径和随机生成的极角组成
c = (
Polar() # 创建一个极坐标系图表对象
.add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts()) # 设置角度轴的参数
.add(
"data",
data,
type_="effectScatter",
effect_opts=opts.EffectOpts(scale=10, period=5),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
) # 添加涟漪散点图的数据系列，设置涟漪散点图的类型和特效参数
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="涟漪散点图")) # 设置全局参数，如标题
)
c.render("涟漪效果图.html") # 将图表渲染为HTML文件
运行代码，绘制的图像如下：
- 极坐标系+饼图
我们还可以将饼图与极坐标系结合起来，代码如下：
from pyecharts import options as opts # 导入pyecharts的配置模块
from pyecharts.charts import Polar # 导入极坐标系图表模块
from pyecharts.faker import Faker # 导入Faker模块，用于生成虚假数据
image = (
Polar() # 创建一个极坐标系图表对象
.add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(data=Faker.week, type_="category")) # 设置角度轴的参数
.add("A", [1, 2, 3, 6, 3, 5, 1], type_="bar", stack="stack0") # 添加数据系列A，设置柱状图的类型和堆叠分组
.add("B", [2, 4, 6, 3, 2, 3, 1], type_="bar", stack="stack0") # 添加数据系列B，设置柱状图的类型和堆叠分组
.add("C", [1, 2, 3, 4, 1, 2, 6], type_="bar", stack="stack0") # 添加数据系列C，设置柱状图的类型和堆叠分组
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="极坐标系结合饼图")) # 设置全局参数，如标题
)
image.render("极坐标系结合饼图.html") # 将图表渲染为HTML文件
运行代码，绘制的图像如下：
总结
本文主要介绍了如何使用pyecharts绘制极坐标系，并使用极坐标系结合其他图形来进行数据分析，希望本文可以帮助到大家。