py使用polar绘制霍兰德职业测试雷达图

本博文源于《python可视化》(黑马程序员编著)，旨在讲解如何使用python的thetagrids绘制雷达图.先讲解polar函数如何使用,然后讲解一个霍兰德职业测试案例

polar函数讲解

polar(theta,r,**kwargs)

该函数常用参数如下:

theta:表示每个数据点所在射线与极径的夹角
r:表示每个数据点到原点的距离

示例：霍兰德职业兴趣测试雷达图

	研究型	艺术型	社会型	企业型	传统型	现实型
用户1	0.40	0.32	0.35	0.30	0.30	0.88
用户2	0.85	0.35	0.30	0.40	0.40	0.30
用户3	0.43	0.89	0.30	0.28	0.22	0.30
用户4	0.30	0.25	0.48	0.85	0.45	0.40
用户5	0.20	0.38	0.87	0.45	0.32	0.28
用户6	0.34	0.31	0.38	0.40	0.92	0.28

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
dim_num = 6
data = np.array([[0.40,0.32,0.35,0.30,0.30,0.88],[0.85,0.35,0.30,0.40,0.40,0.30],[0.43,0.59,0.30,0.28,0.22,0.30],[0.30,0.25,0.48,0.85,0.45,0.40],[0.20,0.38,0.87,0.45,0.32,0.28],[0.34,0.31,0.38,0.40,0.92,0.28]])
angles = np.linspace(0,2*np.pi,dim_num,endpoint=False)
angles = np.concatenate((angles,[angles[0]]))
data = np.concatenate((data,[data[0]]))
# 维度标签
rrandar_labels = ['研究型(I)', '艺术型(A)', '社会型(S)', '企业型(E)', '传统型(C)', '现实型(R)']
radar_labels= np.concatenate((rrandar_labels,[rrandar_labels[0]]))
# 绘制雷达图
plt.polar(angles,data)
# 设置极坐标的标签
plt.thetagrids(angles*180/np.pi,labels=radar_labels)
# 填充多边形
plt.fill(angles,data,alpha=0.25)
plt.show()

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polar函数讲解

示例：霍兰德职业兴趣测试雷达图

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