Python绘制雷达图(俗称六芒星)

发布时间:2019-04-23 21:51:30编辑:auto阅读(4088)

    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)

     

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