热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

笔记:python中的蜘蛛图

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfrommatplotlib.font_manage

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib.font_manager import FontProperties
# 数据准备
labels=np.array([u" 推进 ","KDA",u" 生存 ",u" 团战 ",u" 发育 ",u" 输出 "])
stats=[83, 61, 95, 67, 76, 88]
# 画图数据准备,角度、状态值
angles=np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False)
stats=np.concatenate((stats,[stats[0]]))
angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))
# 用 Matplotlib 画蜘蛛图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.plot(angles, stats, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(angles, stats, alpha=0.25)
# 设置中文字体
font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14)
ax.set_thetagrids(angles* 180/np.pi, labels, FontProperties=font)
plt.show()

代码中 flt.figure 是创建一个空白的 figure 对象,这样做的目的相当于画画前先准备一个
空白的画板。然后 add_subplot(111) 可以把画板划分成 1 行 1 列。再用 ax.plot 和
ax.fill 进行连线以及给图形上色。最后我们在相应的位置上显示出属性名。这里需要用到
中文,Matplotlib 对中文的显示不是很友好,因此我设置了中文的字体 font,这个需要在
调用前进行定义


推荐阅读
  • YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程
    本文介绍了关于人工智能、神经网络和深度学习的知识点,并提供了YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算的详细教程。文章还提到了郑州最低生活保障的话题。对于从事目标检测任务的人来说,YOLO是一个熟悉的模型。文章还提到了yolov4和yolov6的相关内容,以及选择模型的优化思路。 ... [详细]
  • 不同优化算法的比较分析及实验验证
    本文介绍了神经网络优化中常用的优化方法,包括学习率调整和梯度估计修正,并通过实验验证了不同优化算法的效果。实验结果表明,Adam算法在综合考虑学习率调整和梯度估计修正方面表现较好。该研究对于优化神经网络的训练过程具有指导意义。 ... [详细]
  • Python瓦片图下载、合并、绘图、标记的代码示例
    本文提供了Python瓦片图下载、合并、绘图、标记的代码示例,包括下载代码、多线程下载、图像处理等功能。通过参考geoserver,使用PIL、cv2、numpy、gdal、osr等库实现了瓦片图的下载、合并、绘图和标记功能。代码示例详细介绍了各个功能的实现方法,供读者参考使用。 ... [详细]
  • 解决python matplotlib画水平直线的问题
    本文介绍了在使用python的matplotlib库画水平直线时可能遇到的问题,并提供了解决方法。通过导入numpy和matplotlib.pyplot模块,设置绘图对象的宽度和高度,以及使用plot函数绘制水平直线,可以解决该问题。 ... [详细]
  • 本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了logistic回归(线性和非线性)相关的知识,包括线性logistic回归的代码和数据集的分布情况。希望对你有一定的参考价值。 ... [详细]
  • 本文介绍了在Python3中如何使用选择文件对话框的格式打开和保存图片的方法。通过使用tkinter库中的filedialog模块的asksaveasfilename和askopenfilename函数,可以方便地选择要打开或保存的图片文件,并进行相关操作。具体的代码示例和操作步骤也被提供。 ... [详细]
  • 本文介绍了使用Java实现大数乘法的分治算法,包括输入数据的处理、普通大数乘法的结果和Karatsuba大数乘法的结果。通过改变long类型可以适应不同范围的大数乘法计算。 ... [详细]
  • 本文讨论了如何优化解决hdu 1003 java题目的动态规划方法,通过分析加法规则和最大和的性质,提出了一种优化的思路。具体方法是,当从1加到n为负时,即sum(1,n)sum(n,s),可以继续加法计算。同时,还考虑了两种特殊情况:都是负数的情况和有0的情况。最后,通过使用Scanner类来获取输入数据。 ... [详细]
  • 本文介绍了OC学习笔记中的@property和@synthesize,包括属性的定义和合成的使用方法。通过示例代码详细讲解了@property和@synthesize的作用和用法。 ... [详细]
  • 展开全部下面的代码是创建一个立方体Thisexamplescreatesanddisplaysasimplebox.#Thefirstlineloadstheinit_disp ... [详细]
  • 本文介绍了如何使用python从列表中删除所有的零,并将结果以列表形式输出,同时提供了示例格式。 ... [详细]
  • 也就是|小窗_卷积的特征提取与参数计算
    篇首语:本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了卷积的特征提取与参数计算相关的知识,希望对你有一定的参考价值。Dense和Conv2D根本区别在于,Den ... [详细]
  • 本文介绍了机器学习手册中关于日期和时区操作的重要性以及其在实际应用中的作用。文章以一个故事为背景,描述了学童们面对老先生的教导时的反应,以及上官如在这个过程中的表现。同时,文章也提到了顾慎为对上官如的恨意以及他们之间的矛盾源于早年的结局。最后,文章强调了日期和时区操作在机器学习中的重要性,并指出了其在实际应用中的作用和意义。 ... [详细]
  • web.py开发web 第八章 Formalchemy 服务端验证方法
    本文介绍了在web.py开发中使用Formalchemy进行服务端表单数据验证的方法。以User表单为例,详细说明了对各字段的验证要求,包括必填、长度限制、唯一性等。同时介绍了如何自定义验证方法来实现验证唯一性和两个密码是否相等的功能。该文提供了相关代码示例。 ... [详细]
  • 本文介绍了使用Spark实现低配版高斯朴素贝叶斯模型的原因和原理。随着数据量的增大,单机上运行高斯朴素贝叶斯模型会变得很慢,因此考虑使用Spark来加速运行。然而,Spark的MLlib并没有实现高斯朴素贝叶斯模型,因此需要自己动手实现。文章还介绍了朴素贝叶斯的原理和公式,并对具有多个特征和类别的模型进行了讨论。最后,作者总结了实现低配版高斯朴素贝叶斯模型的步骤。 ... [详细]
author-avatar
摇身一变鄙人
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有