2018-05-21：

先了解一下什么是极坐标

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

使用matplotlib画雷达图，也就是画极坐标，使用plt.polar函数画一张空白极地图

import matplotlib.pyplot as plt
plt.polar()
plt.show()

在图中已知的信息是极点（圆心），极轴（0°的方向）

来看一下polar的参数，前面两个特定参数

theta就是我们的极角θ；

r就是我们的极径。

我们先在这个图中标记出一个极坐标点

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.polar(0.25*np.pi,20,ro,lw=2)
plt.ylim(0,100) #设置极轴的上下限
plt.show()

一个π是180度，所以极角是0.25np.pi=90° ，极轴是20 。

用圆规，以圆心作为中心点，以20作为半径，从0°开始，逆时针方向画90°，圆规脚最终停止的点就是极坐标

plt.polar(0.25*np.pi,20,ro,lw=2)

ro绘制的极坐标图形为红色圆点；

lw=2绘制的极坐标图形的宽度为2。

最终效果如下

当给定多个极角和极轴时，

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
theta = np.array([0.25,0.75,1,1.5])
r = [20,60,40,80]
plt.polar(theta*np.pi,r,ro,lw=2)
plt.ylim(0,100)
plt.show()

则在图中绘制出多个点，（0.25*π，20），（0.75*π，60），（1*π，40），（1.5*π，80）

知道极坐标点后，将每个点用线连接起来，那就是雷达图了，将图形绘制样式修改成ro-

plt.polar(theta*np.pi,r,ro-,lw=2)

然而发现没有闭合

那就在构造一个极坐标点，和第一个点重叠

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
theta = np.array([0.25,0.75,1,1.5,0.25])
r = [20,60,40,80,20]
plt.polar(theta*np.pi,r,ro-,lw=2)
plt.ylim(0,100)
plt.show()

这样绘制出来的就是一个完成的雷达图，剩下的就是对图形的修整。

实例代码：

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
value = np.random.randint(50,100,size=5) #在60-120内，随机取5个数
theta = np.concatenate((theta,[theta[0]])) #闭合
value = np.concatenate((value,[value[0]])) #闭合

ax = plt.subplot(111,projection = polar) #构建图例
ax.plot(theta,value,m-,lw=1,alpha = 0.75) #绘图
ax.fill(theta,value,m,alpha = 0.75) #填充
ax.set_thetagrids(theta*180/np.pi,name) #替换标签
ax.set_ylim(0,110) #设置极轴的区间
ax.set_theta_zero_location(N) #设置极轴方向
ax.set_title(木子李-五维图,fontsize = 20) #添加图描述
plt.show()


推荐阅读：
相关文章