python下載區域雷達拼圖（python畫雷達圖）

本文目錄一覽：

• 1、用python將數據（實時變化）顯示到雷達圖上。
• 2、用python 的matplotlib畫雷達圖的例子
• 3、Python matplotlib用繪製雷達圖實戰案例
• 4、python可視化神器——pyecharts庫

用python將數據（實時變化）顯示到雷達圖上。

1、以固定點畫多個圓

2、每個點的坐標必須預先知道（當然坐標一直在邊，那麼在每次坐標變化後，都要獲取到最新的坐標值）

3、依據坐標值在圖上畫出圓點。

這只是思路，沒有源代碼，只能幫到此步

用python 的matplotlib畫雷達圖的例子

我博客里回答你的問題

先看看效果圖

【代碼】

”’

matplotlib雷達圖

”’

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#=======自己設置開始============

#標籤

labels = np.array([‘藝術A’,’調研I’,’實際R’,’常規C’,’企業E’,’社會S’])

#數據個數

dataLenth = 6

#數據

data = np.array([1,4,3,6,4,8])

#========自己設置結束============

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False)

data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 閉合

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

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, polar=True)

ax.plot(angles, data, ‘bo-‘, linewidth=2)

ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties=”SimHei”)

ax.set_title(“matplotlib雷達圖”, va=’bottom’, fontproperties=”SimHei”)

ax.grid(True)

plt.show()

Python matplotlib用繪製雷達圖實戰案例

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(‘性能評價指標’)

data = data.T

data.index.name =’品牌’

def plot_radar(data, feature):

columns = [‘動力性’, ‘燃油經濟性’, ‘制動性’, ‘操控穩定性’, ‘行駛平順性’, ‘通過性’, ‘安全性’, ‘環保性’, ‘方便性’, ‘舒適性’, ‘經濟性’, ‘容量性’]

colors = [‘r’, ‘g’, ‘y’]

# 設置雷達圖的角度，用於平分切開一個平面

    # linspace(1,10,x) 創建1-10的等差數組,個數為 x，默認50個;endpoint參數指定是否包含終值，默認值為True，即包含終值。

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

# 使雷達圖封閉起來

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

# figsize:指定figure的寬和高，單位為英寸；

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

# 設置為極坐標格式;subplot(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)創建單個子圖,下面兩句效果相同

    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這個參數，可以把圖例放在圖外面

    # bbox_to_anchor：表示legend的位置，前一個表示左右，後一個表示上下。

    # 當使用這個參數時。loc將不再起正常的作用，ncol=3表示圖例三列顯示。

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

# 設置極軸範圍

    ax.set_ylim(0, 10)

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

    # 添加每個特質的標籤

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

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

# 添加標題

    plt.title(‘汽車性能指標雷達圖’)

plt.show()

return figure

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

python可視化神器——pyecharts庫

無意中從今日頭條中看到的一篇文章，可以生成簡單的圖表。據說一些大數據開發們也是經常用類似的圖表庫，畢竟有現成的，改造下就行，誰會去自己造輪子呢。

pyecharts是什麼？

pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是百度開源的一個數據可視化 JS 庫。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒， pyecharts 是為了與 Python 進行對接，方便在 Python 中直接使用數據生成圖 。使用pyecharts可以生成獨立的網頁，也可以在flask、django中集成使用。

安裝很簡單：pip install pyecharts

如需使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可，同時兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 環境。所有圖表均可正常顯示，與瀏覽器一致的交互體驗，簡直不要太強大。

參考自pyecharts官方文檔:

首先開始來繪製你的第一個圖表

使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可

add() 主要方法，用於添加圖表的數據和設置各種配置項

render() 默認將會在根目錄下生成一個 render.html 的文件，文件用瀏覽器打開。

使用主題

自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更換主體色系

使用 pyecharts-snapshot 插件

如果想直接將圖片保存為 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用該插件請確保你的系統上已經安裝了 Nodejs 環境。

安裝 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt

安裝 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot

調用 render 方法 bar.render(path=’snapshot.png’) 文件結尾可以為 svg/jpeg/png/pdf/gif。請注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的時候設置 renderer=’svg’。

圖形繪製過程

基本上所有的圖表類型都是這樣繪製的：

chart_name = Type() 初始化具體類型圖表。

add() 添加數據及配置項。

render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。

add() 數據一般為兩個列表（長度一致）。如果你的數據是字典或者是帶元組的字典。可利用 cast() 方法轉換。

多次顯示圖表

從 v0.4.0+ 開始，pyecharts 重構了渲染的內部邏輯，改善效率。推薦使用以下方式顯示多個圖表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以參考這個示例

當然你也可以採用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，matplotlib 有的，pyecharts 也會有的

Note： 從 v0.1.9.2 版本開始，廢棄 render_notebook() 方法，現已採用更加  pythonic  的做法。直接調用本身實例就可以了。

比如這樣

還有這樣

如果使用的是自定義類，直接調用自定義類示例即可

圖表配置

圖形初始化

通用配置項

xyAxis：平面直角坐標系中的 x、y 軸。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)

dataZoom：dataZoom 組件 用於區域縮放，從而能自由關注細節的數據信息，或者概覽數據整體，或者去除離群點的影響。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)

legend：圖例組件。圖例組件展現了不同系列的標記(symbol)，顏色和名字。可以通過點擊圖例控制哪些系列不顯示。

label：圖形上的文本標籤，可用於說明圖形的一些數據信息，比如值，名稱等。

lineStyle：帶線圖形的線的風格選項(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)

grid3D：3D笛卡爾坐標系組配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

axis3D：3D 笛卡爾坐標系 X，Y，Z 軸配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

visualMap：是視覺映射組件，用於進行『視覺編碼』，也就是將數據映射到視覺元素（視覺通道）

markLinemarkPoint：圖形標記組件，用於標記指定的特殊數據，有標記線和標記點兩種。（Bar、Line、Kline）

tooltip：提示框組件，用於移動或點擊滑鼠時彈出數據內容

toolbox：右側實用工具箱

圖表詳細

Bar（柱狀圖/條形圖）

Bar3D（3D 柱狀圖）

Boxplot（箱形圖）

EffectScatter（帶有漣漪特效動畫的散點圖）

Funnel（漏斗圖）

Gauge（儀錶盤）

Geo（地理坐標系）

GeoLines（地理坐標系線圖）

Graph（關係圖）

HeatMap（熱力圖）

Kline/Candlestick（K線圖）

Line（折線/面積圖）

Line3D（3D 折線圖）

Liquid（水球圖）

Map（地圖）

Parallel（平行坐標系）

Pie（餅圖）

Polar（極坐標系）

Radar（雷達圖）

Sankey（桑基圖）

Scatter（散點圖）

Scatter3D（3D 散點圖）

ThemeRiver（主題河流圖）

TreeMap（矩形樹圖）

WordCloud（詞雲圖）

用戶自定義

Grid 類：並行顯示多張圖

Overlap 類：結合不同類型圖表疊加畫在同張圖上

Page 類：同一網頁按順序展示多圖

Timeline 類：提供時間線輪播多張圖

統一風格

註：pyecharts v0.3.2以後，pyecharts 將不再自帶地圖 js 文件。如用戶需要用到地圖圖表，可自行安裝對應的地圖文件包。

地圖文件被分成了三個 Python 包，分別為：

全球國家地圖:

echarts-countries-pypkg

中國省級地圖:

echarts-china-provinces-pypkg

中國市級地圖:

echarts-china-cities-pypkg

直接使用python的pip安裝

但是這裡大家一定要注意，安裝完地圖包以後一定要重啟jupyter notebook，不然是無法顯示地圖的。

顯示如下：

總得來說，這是一個非常強大的可視化庫，既可以集成在flask、Django開發中，也可以在做數據分析的時候單獨使用，實在是居家旅行的必備神器啊