最近在做python数据分析与可视化方面的项目，记录一下进展与心得。起初听到雷达图并不知所云，mentor告诉我说，想象一下英雄联盟下面的小地图就好了。顿时有了个轮廓，但真正做下来发现两者并不是一码事。

每日三省吾身，必有所得也。（改编自《论语》）

雷达图

多用于企业分析或价值分析的可视化，可以直观的看出所观察指标的优势与劣势。对于优势与劣势区域的相关指标或人员，可以给予针对性的建议。

Demo代码

#雷达图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

name = ['语文','数学','英语','物理','化学']  #标签
theta = np.linspace(0,2*np.pi,len(name),endpoint=False)   #将圆根据标签的个数等比分
value1=[80,80,80,90,100]#具体值
value2=[70,90,90,80,70]
theta = np.concatenate((theta,[theta[0]])) #闭合
value1 = np.concatenate((value1,[value1[0]]))
value2 = np.concatenate((value2,[value2[0]]))
ax = plt.subplot(111,projection = 'polar')     #构建图例
ax.plot(theta,value1,'m-',lw=1,alpha = 0.5)   #绘图1
# ax.fill(theta,value1,'m',alpha = 0.75)       #填充
ax.plot(theta,value2,'r-',lw=1,alpha = 0.75)   #绘图2
ax.set_thetagrids(theta*180/np.pi,name)        #替换标签!!!
ax.set_ylim(0,100) #设置极轴的区间
ax.set_theta_zero_location('N') #设置极轴方向
ax.set_title('分数',fontsize = 15,color='red')   #添加图描述
plt.show()

效果图


概念：极坐标

极点：以圆的中心作为极点O，

极轴：以0°的方向引一条射线极轴Ox,

极径：选定一个长度单位r

极角：以Ox正方向开始计算角度θ（通常取逆时针方向）

极坐标：以极点O作为圆心，以极昼Ox的方向作为起点，以极径r作为半径，画一个以极角θ的扇形，最终圆规脚定的位置就是极坐标M

首先使用

plt.subplot(111,projection = 'polar') 

函数画一张空白极地图，polar包含两个特定参数，theta（极角θ）和r(极径)，代码中r即为具体的value值；当给定多个极角和极轴时，则在图中绘制出多个点，知道极坐标点后，将每个点用线连接起来，就得到了雷达图。然而发现图并没有闭合，就需要构造一个极坐标点，使之与第一个点重叠，得到完整雷达图。

theta = np.concatenate((theta,[theta[0]])) #闭合

说明：本文是从相关博文的总结与个人项目分享而来，如有疑问，还望各位同仁与前辈指正。

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