Beispiel für die Datenvisualisierung in Python: Radardiagramm

Beispiel zur Datenvisualisierung in Python: Radardiagramm

Die Datenvisualisierung ist der wichtigste Schritt in der modernen Datenanalyse. Es kann Benutzern und Entscheidungsträgern Daten in visueller Form durch Diagramme, Grafiken, Bilder usw. präsentieren und Verbindungen und Trends zwischen Daten durch Datenvisualisierungsmethoden untersuchen. Als höhere Programmiersprache bietet Python eine Vielzahl von Datenvisualisierungstools, darunter Radardiagramme, die zu den häufigsten Visualisierungsmethoden gehören.

1. Was ist ein Radardiagramm?

Ein Radardiagramm ist ein zweidimensionales Diagramm, das zur Darstellung der Beziehung zwischen mehreren Variablen verwendet wird. Radardiagramme bestehen normalerweise aus mehreren konzentrischen Kreisen und Verbindungen zwischen entsprechenden Knotenpunkten. Jeder Knotenpunkt stellt eine Variable dar, und die Kontextlinie stellt eine Reihe von Daten dar. In einem Radardiagramm wird jeder Datenpunkt auf einem anderen konzentrischen Kreis dargestellt und durch Liniensegmente miteinander verbunden, um die relative Position und den Wert der Datenpunkte anzuzeigen.

2. Zeichnen von Radardiagrammen

Die Matplotlib-Bibliothek in Python bietet eine Methode zum Zeichnen von Radardiagrammen. Die spezifischen Schritte sind wie folgt:

2.1 Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2.2 Erstellen Sie eine Datenliste

Erstellen Sie eine Numpy Array. Es enthält die Gewichte verschiedener Variablen. Jedes Gewicht stellt die Entfernung und Position eines Datenpunkts auf der Radarkarte dar.

data = np.array([[6, 6, 4, 6, 7, 10], 
                 [8, 7, 8, 7, 8, 9], 
                 [5, 4, 3, 5, 8, 9], 
                 [7, 6, 7, 6, 8, 8], 
                 [10, 10, 10, 5, 8, 6]])

2.3 Berechnen Sie den Winkel

Berechnen Sie zunächst den Winkel, der durch jeden Punkt dargestellt wird, und wandeln Sie den Winkel in Bogenmaß um. Dieser Vorgang kann mit der Arange-Funktion in NumPy durchgeführt werden.

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, 6, endpoint=False)
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

2.4 Zeichnen

Zeichnen Sie konzentrische Kreise und verbinden Sie jeden Datenpunkt.

fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
for i in range(data.shape[0]):
    ax.plot(angles, data[i], linewidth=2)
    ax.fill(angles, data[i], alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles*180/np.pi, ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
plt.show()

3. Anwendung des Radardiagramms

Da das Radardiagramm die Beziehung zwischen mehreren Variablen gleichzeitig ausdrücken kann, wird es in vielen Bereichen häufig verwendet. Wie unten gezeigt, haben wir einige typische Anwendungsszenarien aufgelistet:

3.1 Sportwettkämpfe

Radardiagramme können bei Sportwettkämpfen verwendet werden, um die Stärke und Fähigkeiten verschiedener Spieler zu vergleichen. Radardiagramme können beispielsweise auf dem Fußballfeld verwendet werden, um die Leistung eines Spielers in den Bereichen Angriff, Verteidigung, Ballkontrolle usw. anzuzeigen.

3.2 Wirtschaftsanalyse

In der Wirtschaftsanalyse können Radardiagramme verwendet werden, um die Entwicklung von Wirtschaftsindikatoren in verschiedenen Regionen zu vergleichen, wie zum Beispiel BIP, Steuereinnahmen, Pro-Kopf-Einkommen und andere Indikatoren. Dies kann uns helfen, die Merkmale und Trends der wirtschaftlichen Entwicklung an verschiedenen Orten besser zu entdecken.

3.3 Bildungsbewertung

Bei der Bildungsbewertung können Radardiagramme verwendet werden, um die Leistungen verschiedener Schüler in akademischen, sportlichen, kulturellen und anderen Aspekten zu vergleichen. Radardiagramme können es Lehrern und Eltern ermöglichen, die allgemeinen Qualitäten und Leistungen der Schüler besser zu verstehen und so die Bildung und Entwicklung der Schüler besser zu unterstützen.

4. Zusammenfassung

Ein Radardiagramm ist ein einfaches, aber effektives Datenvisualisierungstool. Durch die Verwendung der Matplotlib-Bibliothek in Python können wir ganz einfach Radardiagramme zeichnen und sie auf verschiedene Szenarien anwenden. Seine Anwendung ist sehr breit und nicht auf die oben genannten Anwendungsszenarien beschränkt. Wir können es flexibel nutzen, um unsere Anforderungen zu erfüllen und bessere Datenvisualisierungseffekte zu erzielen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeispiel für die Datenvisualisierung in Python: Radardiagramm. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!