python雷达图的相似度_python画雷达图

用雷达图做两个类别的特征对比,对比两个类别在各特征下的差异

类别

资产负债率

营业收入趋势

销售毛利率

现金比率

资产减值损失/营业总收入

营业收入波动比率

风险企业

0.9

0.14

0.27

0.92

0.94

0.68

正常企业

0.48

-0.12

0.13

0.27

0.05

0.46

雷达图对比

由于7个特征的量程都在0-1之间,因此不需要在做特征标准化,直接用原始值绘制雷达图

风险企业特征对比.png

python代码实现

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 正常显示中文

matplotlib.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 正常显示负号

def radar_plot(a_array, b_array, a_label, b_label, labels, title, tick=True, axis_tick=False):

assert len(a_array) == len(b_array) == len(labels), "data array length must match labels length"

data_length = len(a_array)

angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, data_length, endpoint=False)

angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

a_array = np.concatenate((a_array, [a_array[0]]))

b_array = np.concatenate((b_array, [b_array[0]]))

plt.plot(figsize=(12, 12))

plt.polar()

plt.plot(angles, a_array, "go-", linewidth=1, label=a_label, ms=4, mfc="white", mec="g")

plt.plot(angles, b_array, "ro-", linewidth=1, label=b_label, ms=4, mfc="white", mec="r")

plt.fill(angles, a_array, facecolor="g", alpha=0.25)

plt.fill(angles, b_array, facecolor="r", alpha=0.25)

labels = np.array(labels)

plt.thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels, fontproperties="SimHei", fontsize=20)

if tick: # 是否能显示雷达图上点的值

for i, j in enumerate(a_array):

plt.text(i - 0.4, j + 0.1, round(j, 2), ha="center", va="center", size=9)

for i, j in enumerate(b_array):

plt.text(i - 0.4, j + 0.1, round(j, 2), ha="center", va="center", size=9)

if not axis_tick: # 是否显示雷达图的纵轴刻度值

plt.tick_params(labelleft=False)

plt.legend(loc=0)

plt.title(title, fontsize=20)

plt.show()

if __name__ == "__main__":

a_array = [0.48, -0.12, 0.13, 0.27, 0.05, 0.46, 0.12 ]

b_array = [0.9, 0.14, 0.27, 0.92, 0.94, 0.68, 0.74]

radar_list_zh = ["资产负债率", "营业收入趋势" , "销售毛利率" , "现金比率", "资产减值损失/营业总收入", "营业收入波动比率" ]

radar_plot(a_array, b_array, a_label="正常企业", b_label="风险企业", labels=radar_list_zh, title="风险企业和正常企业比率指标对比雷达图", tick=True, axis_tick=False)

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