python快速绘制雷达图函数 python绘制雷达图代码

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()

相关问答

Q1: 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

Q2: Igor绘制雷达图

目标：绘制气溶胶激光雷达图。

素材：气溶胶消光系数。数据矩阵：13183*667,其中13183为时间，分辨率约为5分钟，667为高度，分辨率为7.5m，范围为0-5km。

准备：先用python将原始数据进行整理，将时间项处理为igor可识别的格式，导出为csv格式。

正式绘图：

①：将csv文件导入igor，导入时设置为matrix

Q3: Python matplotlib用绘制雷达图实战案例

import pandasas pd

import matplotlib.pyplotas plt

import numpyas np

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False

data = pd.read_csv(r'D:\bigData\radarMap.csv')

data = data.dropna(axis=1)

data = data.set_index('性能评价指标')

data = data.T

data.index.name ='品牌'

def plot_radar(data, feature):

columns = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性', '方便性', '舒适性', '经济性', '容量性']

colors = ['r', 'g', 'y']

# 设置雷达图的角度，用于平分切开一个平面

    # linspace(1,10,x) 创建1-10的等差数组,个数为 x，默认50个;endpoint参数指定是否包含终值，默认值为True，即包含终值。

    angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(columns), endpoint=False)

# 使雷达图封闭起来

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

# figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸；

    figure = plt.figure(figsize=(6, 6))

# 设置为极坐标格式;subplot(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)创建单个子图,下面两句效果相同

    ax = figure.add_subplot(111, polar=True)

for i, cin enumerate(feature):

stats = data.loc[c]

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

ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=2, c=colors[i], label=str(c))

ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.75)

# bbox_to_anchor这个参数，可以把图例放在图外面

    # bbox_to_anchor：表示legend的位置，前一个表示左右，后一个表示上下。

    # 当使用这个参数时。loc将不再起正常的作用，ncol=3表示图例三列显示。

    ax.legend(loc=4, bbox_to_anchor=(1.15, -0.07))

# 设置极轴范围

    ax.set_ylim(0, 10)

# ax.set_yticklabels([2, 4, 6, 8, 10])

    # 添加每个特质的标签

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

ax.set_thetagrids(angles *180 / np.pi, columns, fontsize=12)

# 添加标题

    plt.title('汽车性能指标雷达图')

plt.show()

return figure

figure = plot_radar(data, ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌'])

Q4: ggplot2|扩展包从0开始绘制雷达图

    雷达图通常在财务报表分析中使用较多python快速绘制雷达图函数，当前在描述性统计分析中，雷达图正在被越来越多的人使用。

    本文利用R语言 ggplot2 的一款扩展主题包——ggradar 包从头开始绘制简单漂亮的雷达图。

一  加载函数包

    ggradar包需要通过 github 来安装，安装方法如下：

devtools::install_github("ricardo-bion/ggradar", dependencies=TRUE)

library(ggradar)

二 创建数据集绘制雷达图

2.1 设定种子，构造python快速绘制雷达图函数了一个区间为0~1,个数为24的4行6列随机数矩阵

set.seed(123)

mydata-matrix(runif(24,0,1),4,6)

rownames(mydata) - LETTERS[1:4]

colnames(mydata) - c("Apple","Google","Amozon","Tencent","Alibaba","Baidu")#使用以上文本向量为矩阵列命名，方便展示

mynewdata-data.frame(mydata)

Name-c("USA","CHN","UK","RUS")

mynewdata-data.frame(Name,mynewdata)

2.2 绘制USA的雷达图

ggradar(mynewdata[1,],grid.line.width = 0.5)

2.3 绘制所有变量的雷达图

ggradar(mynewdata)

三 使用car数据集展示雷达图

利用内置car数据集进行雷达图绘制，主要是对数据进行scale，然后绘制

library(ggradar)

library(scales)

library(tibble)

library(dplyr)

查看最后四种车型，在mpg ，cyl ，disp ，hp ，drat方面的“性能”情况

mtcars %%rownames_to_column(var="group") %%#保留行名称

mutate_at(vars(-group),funs(rescale)) %%tail(4) %%select(1:6) - mtcars_radar

绘制雷达图，更改基本参数

ggradar(mtcars_radar, grid.line.width =0.5,axis.label.size=5,group.line.width =1,group.point.size =2)

四 ggradar主要的函数功能

ggradar(plot.data, axis.labels = colnames(plot.data)[-1], grid.min=0,grid.mid =0.5, grid.max=1, centre.y = grid.min- ((1/9) * (grid.max-grid.min)), plot.extent.x.sf =1, plot.extent.y.sf =1.2,x.centre.range =0.02* (grid.max- centre.y), label.centre.y =FALSE,grid.line.width =0.5, gridline.min.linetype ="longdash",gridline.mid.linetype ="longdash", gridline.max.linetype ="longdash",gridline.min.colour ="grey", gridline.mid.colour ="#007A87",gridline.max.colour ="grey", grid.label.size =7,gridline.label.offset = -0.1* (grid.max- centre.y),label.gridline.min=TRUE, axis.label.offset =1.15,axis.label.size =8, axis.line.colour ="grey", group.line.width =1.5,group.point.size =6, background.circle.colour ="#D7D6D1",background.circle.transparency =0.2, plot.legend =if(nrow(plot.data) 1)TRUEelseFALSE, legend.title ="", legend.text.size = grid.label.size)

五 参考资料

         找到各企业对于生信工程师的JD，然后根据R，Python，Linux，Bio Pipeline ，NGS 等的要求程度绘制雷达图，就可以直观的知道生信工程师相对更重要的是什么能力了，，，嘿嘿😁。。。

更多关于生信 ，R ，Python的内容请扫码关注小号，谢谢。

Q5: python画雷达图

用雷达图做两个类别的特征对比,对比两个类别在各特征下的差异

由于7个特征的量程都在0-1之间,因此不需要在做特征标准化,直接用原始值绘制雷达图

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