python雷达图 excel雷达图设置不同刻度

python数据可视化--可视化概述

数据可视化是python最常见的应用领域之一，数据可视化是借助图形化的手段将一组数据以图形的形式表达出来，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的数据处理过程。

python雷达图 excel雷达图设置不同刻度

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python雷达图 excel雷达图设置不同刻度

在学术界有一句话广为流传，A picture worths thousand words，就是一图值千言。在课堂上，我经常举的例子就是大家在刷朋友圈的时候如果看到有人转发一篇题目很吸引人的文章时，我们都会点击进去，可能前几段话会很认真地看，文章很长的时候后面就会一目十行，失去阅读的兴趣。

所以将数据、表格和文字等内容用图表的形式表达出来，既能提高读者阅读的兴趣，还能直观表达想要表达的内容。

python可视化库有很多，下面列举几个最常用的介绍一下。

matplotlib

它是python众多数据可视化库的鼻祖，也是最基础的底层数据可视化第三方库，语言风格简单、易懂，特别适合初学者入门学习。

seaborn

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。

pyecharts

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，生成的图表精巧，交互性良好，可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到众多开发者的认可。

bokeh

bokeh是一个面向web浏览器的交互式可视化库，它提供了多功能图形的优雅、简洁的构造，并在大型数据集或流式数据集上提供高性能的交互性。

python这些可视化库可以便捷、高效地生成丰富多彩的图表，下面列举一些常见的图表。

柱形图

条形图

坡度图

南丁格尔玫瑰图

雷达图

词云图

散点图

等高线图

瀑布图

相关系数图

散点曲线图

直方图

箱形图

核密度估计图

折线图

面积图

日历图

饼图

圆环图

马赛克图

华夫饼图

还有地理空间型等其它图表，就不一一列举了，下节开始我们先学习matplotlib这个最常用的可视化库。

PythonDOTA人物能力值雷达图label为什么没用？

Python可以使用matplotlib或者plotly等库来绘制雷达图，也就是用来显示多变量数据的一种二维图表，每个变量对应一个从中心发出的轴。DOTA是一款多人在线对战游戏，每个英雄都有不同的能力值，可以用雷达图来表示。

如果你想在雷达图上添加标签，也就是每个轴的变量名，你需要注意以下几点：

如果你使用matplotlib，你需要使用ax.set_varlabels()方法来设置每个轴的标签，而不是使用plt.xlabel()或者plt.ylabel()方法，因为这些方法只适用于直角坐标系。

如果你使用plotly，你需要使用go.Scatterpolar()函数来创建雷达图的数据，然后使用fig.update_layout()方法来设置每个轴的标签，例如fig.update_layout(polar=dict(radialaxis=dict(tickangle=90)))，表示将每个轴的标签旋转90度1。

如果你使用其他的库，你需要查看它们的文档，找到正确的方法来设置每个轴的标签，或者参考一些在线的示例代码，例如2。

以下是一个使用matplotlib绘制DOTA人物能力值雷达图的示例代码，其中包含了设置每个轴的标签的方法：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 定义每个轴的变量名labels = np.array(['力量', '敏捷', '智力', '攻击', '防御', '移速'])# 定义每个英雄的能力值data = np.array([ [23, 24, 18, 49, 2, 310], # 敌法师

[25, 20, 15, 50, 3, 290], # 斧王 [19, 22, 25, 39, 4, 295] # 水晶室女])# 定义雷达图的角度angles = np.linspace(0, 2 np.pi, len(labels), endpoint=False)# 使雷达图封闭data = np.concatenate((data, data[:, [0]]), axis=1)

angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))# 创建一个极坐标图fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True)# 绘制每个英雄的能力值ax.plot(angles, data[0], 'o-', linewidth=2, label='敌法师')

ax.fill(angles, data[0], alpha=0.25) ax.plot(angles, data[1], 'o-', linewidth=2, label='斧王')

ax.fill(angles, data[1], alpha=0.25) ax.plot(angles, data[2], 'o-', linewidth=2, label='水晶室女')

ax.fill(angles, data[2], alpha=0.25)# 设置每个轴的标签ax.set_thetagrids(angles 180 / np.pi, labels)# 设置雷达图的范围ax.set_ylim(0, 60)# 添加图例ax.legend(loc='best')# 显示图形plt.show()

用python将数据（实时变化）显示到雷达图上。

1、以固定点画多个圆

2、每个点的坐标必须预先知道（当然坐标一直在边，那么在每次坐标变化后，都要获取到最新的坐标值）

3、依据坐标值在图上画出圆点。

这只是思路，没有源代码，只能帮到此步

PYTHON MATPLOTLIB画雷达图的例子

import numpy as np

import pylab as pl

class Radar(object):

def __init__(self, fig, titles, labels, rect=None):

if rect is None:

rect = [0.05, 0.05, 0.95, 0.95]

self.n = len(titles)

self.angles = np.arange(90, 90+360, 360.0/self.n)

self.axes = [fig.add_axes(rect, projection="polar", label="axes%d" % i)

for i in range(self.n)]

self.ax = self.axes[0]

self.ax.set_thetagrids(angles, labels=titles, fontsize=14)

for ax in self.axes[1:]:

ax.patch.set_visible(False)

ax.grid("off")

ax.xaxis.set_visible(False)

for ax, angle, label in zip(self.axes, self.angles, labels):

ax.set_rgrids(range(1, 6), angle=angle, labels=label)

ax.spines["polar"].set_visible(False)

ax.set_ylim(0, 5)

def plot(self, values, args, kw):

angle = np.deg2rad(np.r_[self.angles, self.angles[0]])

values = np.r_[values, values[0]]

self.ax.plot(angle, values, args, kw)

titles = list("ABCDE")

labels = [

list("abcde"), list("12345"), list("uvwxy"),

["one", "two", "three", "four", "five"],

list("jklmn")

]fig = pl.figure(figsize=(6, 6))

titles = list("ABCDE")

labels = [

list("abcde"), list("12345"), list("uvwxy"),

["one", "two", "three", "four", "five"],

list("jklmn")

]radar = Radar(fig, titles, labels)

radar.plot([1, 3, 2, 5, 4], "-", lw=2, color="b", alpha=0.4, label="first")

radar.plot([2.3, 2, 3, 3, 2],"-", lw=2, color="r", alpha=0.4, label="second")

radar.plot([3, 4, 3, 4, 2], "-", lw=2, color="g", alpha=0.4, label="third")

radar.ax.legend()

Python爬虫实战（1）requests爬取豆瓣电影TOP

爬取时间：2020/11/25

系统环境：Windows 10

所用工具：Jupyter NotebookPython 3.0

涉及的库：requestslxmlpandasmatplotlib

umpy

蛋肥想法： 先将电影名称、原名、评分、评价人数、分类信息从网站上爬取下来。

蛋肥想法： print数据列表后发现电影原名、分类信息等存在不需要的字符，需预先处理；同时因为后续想做一个豆瓣电影TOP的维度分布图，而同一电影存在多个发行、类型（如“法国 美国 / 剧情 动作 犯罪”），为了简（偷）便（懒），这里均取个作为记入的数据；将数据保存为xlsx。

蛋肥想法： 蛋肥想知道在豆瓣电影TOP中年份、、类型的维度数据，为了练手，使用刚才保存成xlsx的数据，并分别画成雷达图、柱形图、扇形图。

雷达图报错？

变成一只野兽walking on the roof 为心跳的节奏是不是会暂停 在时间的尽头说不完的话 找不完的借口是不是会狠心 把我骄傲解剖爱着谁的她 能否将你接受是不是会上瘾 拜托慢些降落alking to the moon 放不下的理由梅傻显丝再卜仁赖姿

labels下面加一行:

labels=np.concatenate((labels,[labels[0]]))