【matplotlib 库画雷达图】你知道怎么用python画雷达图、蜘蛛网图？对于精度展示、模型对比非常重要。附代码及解释。

【matplotlib 库画雷达图】你知道怎么用python画雷达图、蜘蛛网图？对于精度展示、模型对比非常重要。附代码及解释。

前言

要绘制雷达图，我们需要使用 matplotlib 库中的 polar 坐标系，并且使用不同颜色的线条代表四个数据集。这里是如何实现的：

完整代码示例

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据集
data = {
    '站点1': [0.82, 0.8, 0.78, 0.8],
    '站点2': [0.91, 0.85, 0.84, 0.93],
    '站点3': [0.85, 0.73, 0.74, 0.84],
    '站点4': [0.88, 0.65, 0.61, 0.7],
    '站点5': [0.79, 0.81, 0.78, 0.8],
    '站点6': [0.85, 0.77, 0.75, 0.81]
}

# 站点名称和数据集数量
stations = list(data.keys())
n_stations = len(stations)
n_datasets = len(data[stations[0]])

# 将雷达图的角度均匀分配
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, n_stations, endpoint=False).tolist()

# 创建一个空的图表
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))

# 颜色和标签
colors = ['b', 'g', 'r', 'c']  # 为4个数据集选择不同的颜色
labels = ['数据集1', '数据集2', '数据集3', '数据集4']

# 将数据集映射到雷达图
for i in range(n_datasets):
    # 提取每个数据集的相关性系数
    values = [data[station][i] for station in stations]
    
    # 雷达图需要闭环，因此需要把第一个值加到末尾
    values += values[:1]  # 闭合数据点
    angles_closed = angles + [angles[0]]  # 闭合角度（确保角度数组也闭环）

    # 绘制雷达图
    ax.plot(angles_closed, values, color=colors[i], label=labels[i], linewidth=2)
    ax.fill(angles_closed, values, color=colors[i], alpha=0.25)  # 填充颜色

# 设置雷达图的刻度标签
ax.set_yticks(np.linspace(0, 1, 6))  # Y轴刻度从0到1之间均匀分布
ax.set_yticklabels([f'{i * 0.2:.1f}' for i in range(6)])  # 设置每个刻度的标签
ax.set_xticks(angles)  # 角度刻度，去掉最后一个重复的角度
ax.set_xticklabels(stations)  # 站点名称标签

# 添加标题
ax.set_title("站点相关性系数雷达图", size=16)

# 显示图例
ax.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.2, 1.1))

# 显示图像
plt.tight_layout()
plt.show()

代码解释

• 数据集：输入的表格数据存储在字典 data 中，其中每个站点的相关性系数存储为一个列表，包含4个数据集的值。

• 角度分配：使用 np.linspace 均匀地将6个站点分布在360度内。

• 雷达图绘制：
  使用 ax.plot 绘制每个数据集的线条。
  使用 ax.fill 填充颜色来增强视觉效果。

• 坐标和标签设置：设置了Y轴的刻度和标签，X轴的标签为站点名称。

• 图例：图例展示了四个数据集的标签。

输出结果

• 该代码会输出一张雷达图，四条不同颜色的线分别表示四个数据集。每条线通过6个站点的相关性系数形成，且雷达图会清晰显示每个数据集在各个站点的表现。