Python绘制雷达图(俗称六芒星)
程序员文章站
2022-04-13 13:24:48
原文链接:https://blog.csdn.net/Just_youHG/article/details/83904618 背景 《Python数据分析与挖掘实战》 案例2–航空公司客户价值分析在该案例中的雷达图缺少相应的代码,查看相关文档之后,实现的代码如下。 数据用于作图的数据对象名为data ......
原文链接:https://blog.csdn.net/just_youhg/article/details/83904618
背景
《python数据分析与挖掘实战》 案例2–航空公司客户价值分析
在该案例中的雷达图缺少相应的代码,查看相关文档之后,实现的代码如下。
数据
用于作图的数据对象名为data_cluster,数据展示如下:
注:其中(zl,zr,zf,zm,zc)的值表示的是某个簇的聚类中心。
绘制 代码
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_radar(data): ''' the first column of the data is the cluster name; the second column is the number of each cluster; the last are those to describe the center of each cluster. ''' kinds = data.iloc[:, 0] labels = data.iloc[:, 2:].columns centers = pd.concat([data.iloc[:, 2:], data.iloc[:,2]], axis=1) centers = np.array(centers) n = len(labels) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n, endpoint=false) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=true) # 设置坐标为极坐标 # 画若干个五边形 floor = np.floor(centers.min()) # 大于最小值的最大整数 ceil = np.ceil(centers.max()) # 小于最大值的最小整数 for i in np.arange(floor, ceil + 0.5, 0.5): ax.plot(angles, [i] * (n + 1), '--', lw=0.5 , color='black') # 画不同客户群的分割线 for i in range(n): ax.plot([angles[i], angles[i]], [floor, ceil], '--', lw=0.5, color='black') # 画不同的客户群所占的大小 for i in range(len(kinds)): ax.plot(angles, centers[i], lw=2, label=kinds[i]) #ax.fill(angles, centers[i]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels) # 设置显示的角度,将弧度转换为角度 plt.legend(loc='lower right', bbox_to_anchor=(1.5, 0.0)) # 设置图例的位置,在画布外 ax.set_theta_zero_location('n') # 设置极坐标的起点(即0°)在正北方向,即相当于坐标轴逆时针旋转90° ax.spines['polar'].set_visible(false) # 不显示极坐标最外圈的圆 ax.grid(false) # 不显示默认的分割线 ax.set_yticks([]) # 不显示坐标间隔 plt.show()
plot_radar(data_cluster)