绘制雷达图
1.导入数据库import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import interpolate2.导入数据
path=r'path'
data=pd.read_excel(path,sheet_name='雷达图',index_col=0)
data展示数据：
290m 312m 0° 62.6 54.5 45° 61.6 54.6 90° 63.0 54.5 135° 60.6 53.9 180° 63.2 54.8 225° 60.6 53.9 270° 63.4 54.5 315° 61.6 54.6 360° 62.6 54.5 3.图纸设置
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 # 图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 120 # 分辨率
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #显示负号4.划分角度
n=len(data.index)
theta=np.linspace(0,2*np.pi,n,endpoint=True) #获取8个方向的角度值
R1=data['290m']/data['290m'].min()
R2=data['312m']/data['312m'].min()5.构造平滑曲线函数
x_new=np.linspace(theta,theta,100)
f=interpolate.interp1d(theta,R1,kind='slinear')
y_smooth=f(x_new)
f1=interpolate.interp1d(theta,R2,kind='slinear')
y_smooth1=f1(x_new)6.设置不同方向
labels=list(['0','45°','90°','135°','180°','225°','270°','315°'])7.绘图
fig,ax=plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})
ax.plot(theta,R1,'o',color='blue',markersize=8,fillstyle='none',label='290m')
ax.plot(theta,R2,'D',color='orange',markersize=6,fillstyle='none',label='312m')
ax.plot(x_new,y_smooth,color='blue')
ax.plot(x_new,y_smooth1,color='orange')
ax.set_rmin(0.95) #设置刻度范围最小值
ax.set_rmax(1.08) #设置刻度范围最大值
ax.set_rticks([]) #隐藏刻度标签
ax.set_xticklabels(labels,fontsize=8)
ax.set_theta_zero_location('N')#设置0度正北方向
ax.set_theta_direction(-1) #设置逆时针方向绘图
ax.legend(loc=(0.82,0.92),ncol=1,fontsize=8) # 添加图例输出结果：
完整代码#（1）导入库import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import interpolate#（2）导入数据path=r'path'data=pd.read_excel(path,sheet_name='雷达图',index_col=0)#（3）图纸设置plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 # 图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 120 # 分辨率
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #显示负号#（4）划分角度n=len(data.index)
theta=np.linspace(0,2*np.pi,n,endpoint=True) #获取8个方向的角度值
R1=data['290m']/data['290m'].min()
R2=data['312m']/data['312m'].min()#（5）构造平滑曲线函数x_new=np.linspace(theta,theta,100)
f=interpolate.interp1d(theta,R1,kind='slinear')
y_smooth=f(x_new)
f1=interpolate.interp1d(theta,R2,kind='slinear')
y_smooth1=f1(x_new)#(6)设置不同方向labels=list(['0','45°','90°','135°','180°','225°','270°','315°'])#(7)绘图fig,ax=plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})
ax.plot(theta,R1,'o',color='blue',markersize=8,fillstyle='none',label='290m')
ax.plot(theta,R2,'D',color='orange',markersize=6,fillstyle='none',label='312m')
ax.plot(x_new,y_smooth,color='blue')
ax.plot(x_new,y_smooth1,color='orange')
ax.set_rmin(0.95) #设置刻度范围最小值
ax.set_rmax(1.08) #设置刻度范围最大值
ax.set_rticks([]) #隐藏刻度标签
ax.set_xticklabels(labels,fontsize=8)
ax.set_theta_zero_location('N')#设置0度正北方向
ax.set_theta_direction(-1) #设置逆时针方向绘图
ax.legend(loc=(0.82,0.92),ncol=1,fontsize=8) # 添加图例
来源:https://www.cnblogs.com/DavidShang/p/18306746
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