如何用python繪制雷達(dá)圖
雷達(dá)圖是以從同一點(diǎn)開(kāi)始的軸上表示的三個(gè)或更多個(gè)定量變量的二維圖表的形式顯示多變量數(shù)據(jù)的圖形方法,雷達(dá)圖通常用于綜合分析多個(gè)指標(biāo),具有完整,清晰和直觀的優(yōu)點(diǎn)。
下面以實(shí)際例子給大家講解一下雷達(dá)圖的應(yīng)用場(chǎng)景和繪制方法:
一、比較汽車性能
這類雷達(dá)圖一般用于比較同類事物不同緯度性能的優(yōu)劣,以?shī)W迪A4L時(shí)尚動(dòng)感型和凱迪拉克CT4精英型為例,我們來(lái)畫一下這兩種汽車的雷達(dá)圖,代碼如下:
import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Radar v1 = [[110, 9.7, 6.2, 56, 150, 1610]] v2 = [[174, 6.9, 6.8, 66, 237, 1540]] c=( Radar(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#3CB371")) #設(shè)置背景顏色 .add_schema( schema=[ opts.RadarIndicatorItem(name="最大功率率(KW)", max_=200), opts.RadarIndicatorItem(name="百米提速(秒)", max_=12), opts.RadarIndicatorItem(name="綜合油耗(L/100KM)", max_=20), opts.RadarIndicatorItem(name="油箱容積(L)", max_=100), opts.RadarIndicatorItem(name="馬力(Ps)", max_=300), opts.RadarIndicatorItem(name="整車質(zhì)量KG()", max_=2000), ], splitarea_opt=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1) #是否顯示分隔區(qū)域,透明度設(shè)置為1 ), textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"), ) .add( series_name="奧迪A4L時(shí)尚動(dòng)感型", data=v1, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#8B008B",width=2), #線的顏色、寬度 ) .add( series_name="凱迪拉克CT4精英型", data=v2, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#FFA500",width=2), #線的顏色、寬度 ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) #不顯示數(shù)字 .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="汽車性能比較"), legend_opts=opts.LegendOpts() ) ) c.render_notebook()
參數(shù)介紹:
1.通過(guò)設(shè)置InitOpts的bg_color參數(shù),可以改變背景顏色
2.通過(guò)設(shè)置add_schema的schema參數(shù),可以添加更多緯度變量
3.通過(guò)設(shè)置LineStyleOpts的color參數(shù),可以設(shè)置線的顏色和寬度
通過(guò)雷達(dá)圖,可以清晰的比較兩種汽車性能指標(biāo)的好壞,非常直觀
如果感覺(jué)兩臺(tái)車不過(guò)癮,我們可以再加1臺(tái):
二、比較不同城市近期天氣狀況
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Radar value_bj = [ [55, 9, 56, 0.46, 18, 6, 1], [25, 11, 21, 0.65, 34, 9, 2], [56, 7, 63, 0.3, 14, 5, 3], [33, 7, 29, 0.33, 16, 6, 4], [42, 24, 44, 0.76, 40, 16, 5], [82, 58, 90, 1.77, 68, 33, 6], [74, 49, 77, 1.46, 48, 27, 7], [78, 55, 80, 1.29, 59, 29, 8], [267, 216, 280, 4.8, 108, 64, 9], [185, 127, 216, 2.52, 61, 27, 10], [39, 19, 38, 0.57, 31, 15, 11], [41, 11, 40, 0.43, 21, 7, 12], ] value_sh = [ [91, 45, 125, 0.82, 34, 23, 1], [65, 27, 78, 0.86, 45, 29, 2], [83, 60, 84, 1.09, 73, 27, 3], [109, 81, 121, 1.28, 68, 51, 4], [106, 77, 114, 1.07, 55, 51, 5], [109, 81, 121, 1.28, 68, 51, 6], [106, 77, 114, 1.07, 55, 51, 7], [89, 65, 78, 0.86, 51, 26, 8], [53, 33, 47, 0.64, 50, 17, 9], [80, 55, 80, 1.01, 75, 24, 10], [117, 81, 124, 1.03, 45, 24, 11], [99, 71, 142, 1.1, 62, 42, 12], ] c_schema = [ {"name": "AQI", "max": 300, "min": 5}, {"name": "PM2.5", "max": 250, "min": 20}, {"name": "PM10", "max": 300, "min": 5}, {"name": "CO", "max": 5}, {"name": "NO2", "max": 200}, {"name": "SO2", "max": 100}, ] c = ( Radar(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#8B658B")) .add_schema(schema=c_schema, shape="polygon") .add("北京", value_bj,color="#8B008B",linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2)) .add("上海", value_sh,color="#FF4500",linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2)) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="一線城市空氣質(zhì)量比較")) ) c.render_notebook()
通過(guò)增加數(shù)據(jù)種類,可以比較同一緯度、不同時(shí)間下的差距,如上圖,通過(guò)展示北京、上海兩座城市12天的天氣情況,可以清晰的看出上海的天氣要比北京好。
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