polar函数--Matplotlib

绘制雷达图polar()函数--matplotlib

牵牛花主人

8657人浏览 · 2020-10-20 22:52:05

牵牛花主人 · 2020-10-20 22:52:05 发布

1. polar函数–绘制极区图

1.1 函数功能:

Make a polar plot: 绘制极线图

1.2 函数语法：

polar(theta, r, **kwargs)

1.3 函数参数：

参数	含义
theta	每个标记所在射线与极径的夹角
r	每个标记到原点的距离
marker	标记点样式
markersize(ms)	标记点的大小
markerfacecolor(mfc)	标记点的填充颜色
markeredgecolor(mec)	标记点的边界颜色
color	线条颜色
linestyle(ls)	ls=‘None’: 线条不显示
linewidth(lw)	线条粗细

其他关键字参数：
在这里插入图片描述

默认绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

barSlices = 12

theta = np.linspace(0.0, 2*np.pi, barSlices, endpoint=False)
r = 30*np.random.rand(barSlices)

plt.polar(theta, r)
plt.show()

在这里插入图片描述
当将线去掉，并不会仅显示产生的标记点。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

barSlices = 12

theta = np.linspace(0.0, 2*np.pi, barSlices, endpoint=False)
r = 30*np.random.rand(barSlices)

plt.polar(theta, r, linestyle='None')
plt.show()

在这里插入图片描述
通过参数 $ma r k er$ 将数据标识出来

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

barSlices = 12

theta = np.linspace(0.0, 2*np.pi, barSlices, endpoint=False)
r = 30*np.random.rand(barSlices)

plt.polar(theta, r, linestyle='None', marker='*')
plt.show()

在这里插入图片描述
设置参数 $ma r k er f a ceco l or （ m f c ）$ 改变标识的填充颜色

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

barSlices = 12

theta = np.linspace(0.0, 2*np.pi, barSlices, endpoint=False)
r = 30*np.random.rand(barSlices)

plt.polar(theta, r, linestyle='None', marker='*',
          markerfacecolor='r')
plt.show()

在这里插入图片描述
通过参数 $ma r k ers i ze (m s)$ 改变标识大小

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

barSlices = 12

theta = np.linspace(0.0, 2*np.pi, barSlices, endpoint=False)
r = 30*np.random.rand(barSlices)

plt.polar(theta, r, linestyle='None', marker='*',
          markerfacecolor='r', markersize=10)
plt.show()

在这里插入图片描述
将标识以虚线连接，参数 $l in es t y l e =^{'} - -^{'}$

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

barSlices = 12

theta = np.linspace(0.0, 2*np.pi, barSlices, endpoint=False)
r = 30*np.random.rand(barSlices)

plt.polar(theta, r, linestyle='--', marker='*',
          markerfacecolor='r', markersize=10)
plt.show()

在这里插入图片描述

2. 雷达图

若要绘制雷达图，需要将上述图形改进：极线图中第一个数据标记与最后一个数据标记之间没有形成闭环，若要形成闭环，可以将第一个数据标记与最后一个数据标记重合实现。
实现闭合在实际数据中可以使用np.concatenate()函数

2.1 实现收尾相连效果

2.1.1 concatenate()函数

参见Numpy模块中的concatenate()函数

2.1.2 代码示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

theta = np.arange(0, 2.1 * np.pi, np.pi / 4)
r = [2, 3, 2, 5, 3, 4, 2, 5, 2]

plt.polar(theta, r, marker='o', ms=10, mfc='r', mec='g',
          color='y', ls='--', lw=2)

plt.show()

在这里插入图片描述

2.2 改变标记点所在射线的标签

使用 thetagrids() 函数，改变极区图中不同射线处的标签

2.2.1 函数功能

改变极区图中不同标记点所在射线处的标签

2.2.2 函数语法

matplotlib.pyplot.thetagrids(angles=None, labels=None, fmt=None, **kwargs)

2.2.3 函数参数与示例

参数	含义
angles	标记点所在射线的角度，按角度制
labels	标记点所在射线的标签
fontsize	标签字体大小
color	标签字体颜色

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

theta = np.arange(0, 2.1 * np.pi, np.pi / 4)
r = [2, 3, 2, 5, 3, 4, 2, 5, 2]

plt.polar(theta, r, marker='o', ms=10, mfc='r', mec='g',
          color='y', ls='--', lw=2)
plt.thetagrids(angles=(np.arange(0, 360, 45)),
               labels=['市场调查', '运营分析', 'python', '数据库',
                       '毛概', '体育', '经济学', '统计学'],
               fontsize=12, color='r')
plt.show()

在这里插入图片描述

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

theta = np.arange(0, 2.1 * np.pi, np.pi / 4)
r = [2, 3, 2, 5, 3, 4, 2, 5, 2]

plt.polar(theta, r, marker='o', ms=10, mfc='r', mec='g',
          color='y', ls='--', lw=2)

plt.thetagrids(angles=(np.arange(0, 360, 45)),
               labels=['市场调查', '运营分析', 'python', '数据库',
                       '毛概', '体育', '经济学', '统计学'],
               fontsize=12, color='r')

for i, j in zip(theta[0:-1], r[0:-1]):
    plt.text(i - 0.1, j + 0.5, j, color='k', fontweight='bold',
             fontsize=10, bbox=dict(boxstyle='round',
                                    facecolor='y', alpha=0.4))
                                    
plt.ylim(0, 6)

plt.show()

在这里插入图片描述

2.3 填充颜色

2.3.1 函数功能

填充绘制的多边形

2.3.2 函数语法

matplotlib.pyplot.fill(*args, data=None, **kwargs)

2.3.3 函数参数与示例

参数	含义
x,y	要填充颜色的多边形数据
color	要填充的颜色
alpha	填充颜色的透明度

# import matplotlib.pyplot as plt
# import numpy as np
# import matplotlib as mpl
#
# mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
# mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

theta = np.arange(0, 2.1 * np.pi, np.pi / 4)
r = [2, 3, 2, 5, 3, 4, 2, 5, 2]

plt.polar(theta, r, marker='o', ms=10, mfc='r', mec='g',
          color='y', ls='--', lw=2)

plt.thetagrids(angles=(np.arange(0, 360, 45)),
               labels=['市场调查', '运营分析', 'python', '数据库',
                       '毛概', '体育', '经济学', '统计学'],
               fontsize=12, color='r')

for i, j in zip(theta[0:-1], r[0:-1]):
    plt.text(i - 0.1, j + 0.5, j, color='k', fontweight='bold',
             fontsize=10, bbox=dict(boxstyle='round',
                                    facecolor='y', alpha=0.4))


plt.fill(theta, r, color='y', alpha=0.3)
plt.ylim(0, 6)
plt.show()