雷达拼图 python

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mob649e816138f5 2024-09-14 03:16:44 ©著作权

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雷达拼图及其在Python中的实现

在数据可视化领域，雷达图（即蜘蛛图或极坐标图）是一种用来展示多维数据的非常有效的工具。雷达图适合用于比较和了解多项变量之间的关系。而将多个雷达图组合在一起，就形成了“雷达拼图”。本文将介绍如何利用Python生成雷达图，并展示雷达拼图的实现步骤，同时用甘特图对相关流程进行可视化展示。

1. 雷达图的基本概念

雷达图的基本思想是将数据点放置在一个预定的多个角度上，每个角度对应一个变量，从而得到一个多边形。这种图形的优点在于其能够直观反映各个维度之间的相对大小和比较。

1.1 雷达图的适用场景

雷达图适用于以下几种场景：

比较不同类别的特征值，例如不同产品的评分。
分析数据的多维特征，例如品牌形象的不同维度。
模型的性能评估，例如机器学习不同模型的准确率、召回率等。

2. Python中雷达图的实现

要在Python中创建雷达图，通常我们会选择使用matplotlib库。下面是一个简单的雷达图实现的示例。

2.1 安装所需库

首先，确保安装了matplotlib库。如果还没有安装，可以使用以下命令：

pip install matplotlib

2.2 雷达图代码示例

我们将创建一个简单的雷达图，展示不同水果的营养成分。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置数据
labels = ['维生素C', '纤维素', '糖分', '脂肪', '水分']
fruits = {
    '苹果': [4.6, 2.4, 10.4, 0.3, 86.0],
    '香蕉': [8.7, 2.6, 12.2, 0.3, 74.9],
    '橙子': [53.2, 2.4, 9.4, 0.1, 86.0],
}

# 角度设置
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist()
angles += angles[:1]

# 绘制雷达图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))

for fruit, values in fruits.items():
    values += values[:1]  # 闭合图形
    ax.fill(angles, values, alpha=0.25, label=fruit)
    ax.plot(angles, values, linewidth=2, label=fruit)

# 添加标签
ax.set_yticklabels([])
ax.set_xticks(angles[:-1])
ax.set_xticklabels(labels)
plt.legend(loc='upper right')

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先定义了需要的数据，包括营养成分标签和水果对应的营养值。然后，通过计算每个变量的角度并绘制填充的多边形，成功得到了雷达图。

3. 雷达拼图的实现

有时我们需要比较多种数据之间的关系，雷达拼图就显得尤为重要。我们可以将多个不同的雷达图组合在一起，更好地进行比较。

3.1 编写雷达拼图代码

以下代码展示了如何在单一图形中绘制多个水果的雷达图：

# 继续使用上面的库和设置

# 设置多个水果
fruits = {
    '苹果': [4.6, 2.4, 10.4, 0.3, 86.0],
    '香蕉': [8.7, 2.6, 12.2, 0.3, 74.9],
    '橙子': [53.2, 2.4, 9.4, 0.1, 86.0],
}

# 创建雷达拼图
n = len(fruits)
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist()

# 画雷达图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8), subplot_kw=dict(polar=True))

for index, (fruit, values) in enumerate(fruits.items()):
    values += values[:1]  # 闭合
    angles += angles[:1]
    ax.fill(angles, values, alpha=0.25, label=fruit)
    ax.plot(angles, values, linewidth=2)

# 添加标签和图例
ax.set_yticklabels([]) 
ax.set_xticks(angles[:-1])
ax.set_xticklabels(labels)
plt.legend(loc='upper right')

# 显示图形
plt.show()

4. 任务流程和甘特图

在进行雷达拼图的实现时，我们可以用甘特图展示每个步骤的时间安排。以下是用Mermaid语法描绘甘特图的示例：

gantt
    title 雷达拼图任务流程
    dateFormat YYYY-MM-DD
    section 数据收集
    收集水果营养信息: done, 2023-10-01, 5d
    section 数据处理
    计算营养成分角度: done, 2023-10-06, 3d
    section 可视化
    绘制雷达图: active, 2023-10-09, 4d
    整合雷达图: 2023-10-13, 2d