import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(['综合', 'KDA', '发育', '推进', '生存','输出']) nAttr = 6 data = np.array([7, 5, 6, 9, 8, 7]) #数据值 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids([0,60,120,180,240,300], labels)#angles*180/np.pi plt.figtext(0.52, 0.95, 'DOTA能力值雷达图', ha='center') plt.grid(True) plt.show()
时间: 2024-01-14 18:04:00 浏览: 68
这是一个使用 Python 中的 numpy 和 matplotlib 库绘制的雷达图,可以用来表示不同方面的能力值。其中,labels 是一个包含各个能力项名称的数组,nAttr 表示有几个能力项,data 是一个包含各项能力值的数组。通过计算角度和数据值,可以使用 plt.plot() 和 plt.fill() 绘制雷达图。代码中还使用了 plt.thetagrids() 设置刻度标签,plt.figtext() 设置标题,以及 plt.grid() 显示网格线。
相关问题
import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline
这段代码主要是进行Python数据分析所需要引入的常用库的导入和设置matplotlib图表显示中文的字体和解决负号显示问题,同时使用%matplotlib inline命令设置图表以内嵌形式显示在notebook页面中。其中,numpy是Python中处理科学计算的一个重要库,pandas是Python中用于数据分析的库,seaborn是基于matplotlib的数据可视化库,matplotlib是Python中常用的绘图库。
import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm#进度条设置 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
这段代码是用于导入一些常用的Python库,并且设置一些参数,例如使用进度条、中文显示、字体等等。其中,numpy和pandas库是用于数据处理的常用库,tqdm库是用于显示进度条的库,matplotlib和pylab库是用于数据可视化的常用库。如果你要进行数据处理和可视化的话,这些库都是非常有用的。
阅读全文
相关推荐














