用python绘制极坐标雷达图

下面是用Python绘制极坐标雷达图的攻略：

1. 参考库

Python绘制极坐标雷达图需要使用到matplotlib库，需要在代码开头导入该库：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 绘制极坐标图

首先，我们需要新建一个matplotlib绘图环境：

fig = plt.figure(figsize=(6,6))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)

其中的参数polar=True表示开启极坐标模式，其他参数表示设置绘图区的大小。

接着，我们需要传入一些数据来绘制雷达图，例如以下的样例数据：

data = [['Attack', 'Defense', 'Speed', 'Strength', 'Stamina'],
        [84.0, 83.0, 78.0, 89.0, 85.0],
        [79.0, 95.0, 67.0, 76.0, 91.0]]

其中，第一个元素是各项指标的名称，第二个元素是第一位玩家的数据，第三个元素是第二位玩家的数据。

绘制雷达图需要分别绘制两个多边形，分别表示两个玩家的数据：

# 绘制一个多边形
angles = [n / float(len(data[0])) * 2 * 3.14159 for n in range(len(data[0]))]
angles += angles[:1]

values = data[1]
values += values[:1]

ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="Player 1")
ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1)

# 绘制另一个多边形
angles = [n / float(len(data[0])) * 2 * 3.14159 for n in range(len(data[0]))]
angles += angles[:1]

values = data[2]
values += values[:1]

ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="Player 2")
ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1)

其中，angles表示多边形的顶点所在的角度，values表示数据点的值，fill方法用于填充多边形内部的颜色，ax.plot方法用于绘制多边形的边界线。

3. 添加图例和刻度

最后，我们需要为极坐标图添加图例和刻度：

# 添加图例
ax.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1))

# 设置刻度
ticks = [n / float(len(data[0])) * 2 * 3.14159 for n in range(len(data[0]))]
labels = data[0]
plt.xticks(ticks[:-1], labels)

# 显示图形
plt.show()

以上代码中，legend方法用于添加图例，ticks和labels用于设置刻度线的显示，show方法用于显示绘制完成的图形。

以下是一个完整的绘制极坐标雷达图的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置数据
data = [['Attack', 'Defense', 'Speed', 'Strength', 'Stamina'],
        [84.0, 83.0, 78.0, 89.0, 85.0],
        [79.0, 95.0, 67.0, 76.0, 91.0]]

# 新建绘图环境
fig = plt.figure(figsize=(6,6))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)

# 绘制第一个多边形
angles = [n / float(len(data[0])) * 2 * 3.14159 for n in range(len(data[0]))]
angles += angles[:1]

values = data[1]
values += values[:1]

ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="Player 1")
ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1)

# 绘制第二个多边形
angles = [n / float(len(data[0])) * 2 * 3.14159 for n in range(len(data[0]))]
angles += angles[:1]

values = data[2]
values += values[:1]

ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="Player 2")
ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1)

# 添加图例
ax.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1))

# 设置刻度
ticks = [n / float(len(data[0])) * 2 * 3.14159 for n in range(len(data[0]))]
labels = data[0]
plt.xticks(ticks[:-1], labels)

# 显示图形
plt.show()

以上程序运行后将会输出一个极坐标雷达图，其中包含了两个对比的多边形，用于比较两位玩家的数据。可以根据自己的需求，调整数据和图形风格之后，生成不同风格的图形。

接下来，我再举一个实际案例，用于展示极坐标雷达图在实际中的应用。

下面是一个以金融数据为例的极坐标雷达图程序示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置数据
categories = ['Debt', 'Market', 'Management', 'Growth', 'Profitability']

companyA = [90, 60, 80, 50, 75]
companyB = [40, 70, 80, 50, 95]
companyC = [70, 90, 60, 85, 75]

# 新建绘图环境
fig = plt.figure(figsize=(6,6))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)

# 绘制公司A的多边形
angles = [n / float(len(categories)) * 2 * np.pi for n in range(len(categories))]
angles += angles[:1]

values = companyA
values += values[:1]

ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="Company A")
ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1)

# 绘制公司B的多边形
angles = [n / float(len(categories)) * 2 * np.pi for n in range(len(categories))]
angles += angles[:1]

values = companyB
values += values[:1]

ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="Company B")
ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1)

# 绘制公司C的多边形
angles = [n / float(len(categories)) * 2 * np.pi for n in range(len(categories))]
angles += angles[:1]

values = companyC
values += values[:1]

ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="Company C")
ax.fill(angles, values, 'g', alpha=0.1)

# 添加图例
ax.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1))

# 设置刻度
ticks = [n / float(len(categories)) * 2 * np.pi for n in range(len(categories))]
plt.xticks(ticks[:-1], categories)

# 显示图形
plt.show()

以上程序代码中，我们分别以三家公司的金融数据为例，绘制了分别代表三位公司的极坐标雷达图。在图形中，每一个多边形代表了不同的公司的金融状况。通过分析多边形的各项指标的数值，可以对比不同公司的经济实力，进而作出正确的决策。

以上就是使用Python绘制极坐标雷达图的详细攻略，希望对您有所帮助！