Python數據可視化筆記04--雷達圖、三維圖實戰

Python數據可視化筆記01--Matplotlib基礎

Python數據可視化筆記02--折線圖、散點圖實戰

Python數據可視化筆記03--柱狀圖、餅狀圖實戰

本文索引：

1. 雷達圖
2. 三維圖

本文環境：Windows10 + jupyter notebook

一、雷達圖

【雷達圖】

• 雷達圖（Radar Chart），又可稱爲戴布拉圖、蜘蛛網圖（Spider Chart），可以很好刻畫出某些指標的橫向或縱向的對比關係。
• 雷達圖經常用於對多項指標的全面分析。比如：HR想要對比兩個應聘者的綜合素質，用雷達圖分別畫出來，就可以進行直觀的比較。
• python中用matplotlib模塊繪製雷達圖需要用到極座標系。

【雷達圖之極座標系】

• 在平面內取一個定點O，叫極點，引一條射線Ox，叫做極軸，再選一個長度單位和角度的正方向（通常取逆時針方向）。對於平面內任何一點M，用ρ表示線段OM的長度（有時也用r表示），表示從Ox到OM的角度，ρ叫做點M的極徑，叫做點M的極角，有序數對（ρ，）就叫做點M的極座標，這樣建立的座標系叫做極座標系。
• 通常情況下，M的極徑座標單位爲1（長度單位），極角座標單位爲°。

【雷達圖之polar()函數】

polar(theta,r,**kwargs)

主要參數：

• theta：指極角。
• r：指極徑。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.polar(0.25*np.pi,20,'ro',lw=2)
plt.ylim(0,50)   # 設置極軸的上下限
plt.show()

這裏：

0.25*np.pi = 45°：極角

20：極徑

‘ro’：繪極座標形狀爲紅色圓點

lw = 2：極座標圖形寬度爲2

• 如果繪製多個極角和極軸時：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt

theta = np.array([0.25,0.5,0.75,1,1.25,1.5,1.75,2])
r = [75,60,50,70,50,85,45,70]
plt.polar(theta*np.pi,r,'ro',lw = 2)
plt.ylim(0,100)
plt.show()

theta：定義了一個ndarray數組存儲多個數據

r：定義了一個數組存放極軸的長度，也叫極徑

• 則在途中繪製出多個點（0.25*π，75），（0.5*π，60），（0.75*π，50），（1.0*π，70）等。

• 繪製完極座標點後，把每個點用線連起來，就是雷達圖了。
• 只需要把圖形繪製樣式修改爲‘ro-’即可，'ro-'中'-'表示極座標點之間的連線。

此時得到圖形是這樣的：

但是此時曲線並未閉合？

• 閉合曲線：多構造一個極座標點，和第一個點重疊

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt

theta = np.array([0.25,0.5,0.75,1,1.25,1.5,1.75,2,0.25])
r = [75,60,50,70,50,85,45,70,75]
plt.polar(theta*np.pi,r,'ro-',lw = 2)
plt.ylim(0,100)
plt.show()

運行結果：

• fill()函數填充雷達圖

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt

theta = np.array([0.25,0.5,0.75,1,1.25,1.5,1.75,2,0.25])
r = [75,60,50,70,50,85,45,70,75]
plt.polar(theta*np.pi,r,'ro-',lw = 2)
plt.fill(theta*np.pi,r,facecolor='r',alpha=0.25)   # 填充
plt.ylim(0,100)
plt.show()

運行結果：

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二、三維圖

【三維圖概述】

• matplotlib支持一些基礎的三維圖表繪製，比如曲面圖、散點圖和柱狀圖，需要使用mpl_toolkits模塊。
• 如果要繪製三維圖形，首先需要使用以下的語句導入相應的對象：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

• 然後使用下面的兩種方式之一聲明要創建三維圖：

ax = fig.gca(projection = '3d')
ax = plt.subplot(111,projection = '3d')

• 接下來就可以使用ax的plot()方法繪製三維曲線、plot_surface()方法繪製三維曲面、scatter()方法繪製三維散點圖或bar3d()方法繪製三維柱狀圖了。

【 三維曲面繪製方法：p3d.Axes3D.plot_surface() 】

• 在繪製三維圖形時，至少需要指定x、y三個座標軸的數據，然後再根據不同的圖形指定額外的參數設置圖形的屬性。

plot_surface(X,Y,Z,*args,**kwargs)

• 常用參數：
• rstride和cstride分別控制x和y兩個方向的步長，這決定了曲面上每個面片的大小；
• color用來指定面片的顏色；
• cmap用來指定面片的顏色映射表。

【三維散點圖繪製方法：p3d.Axes3D.scatter() 】

p3d.Axes3D.scatter(xs,ys,zs = 0,zdir = 'z',s = 20,c = None,depthshade = True,
*args,**kwargs)

• 常用參數：
• xs、ys、zs分別用來指定散點符號的x、y、z座標，如果同時爲標量則指定一個三點符號的座標，如果同時爲等長數組則指定一系列散點符號的座標。
• s用來指定散點符號的大小，可以是標量或與xs等長的數組；

【三維柱狀圖繪製方法：p3d.Axes3D.bar3d()】

p3d.Axes3D.bar3d(x,y,z,dx,dy,dz,color = None,zsort = 'average',*args,**kwargs)

• 常用參數：
• x、y、z分別用來指定每個柱底面的座標，如果這三個參數都是標量則指定一個柱的地面座標，如果是三個等長的數組則指定多個柱的底面座標；
• dx、dy、dz分別用來是定柱在三個座標軸上的跨度，即x方向的寬度，y方向的厚度和z方向的高度；
• color用來指定柱的表面顏色。

三維曲線圖實戰：根據測試數據x、y、z，然後繪製三維曲線，並設置圖例字號 

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection = '3d')

#測試數據
theta = np.linspace(-4*np.pi,4*np.pi,100)
z = np.linspace(-4,4,100)*0.3
r = z**4 + 1
x = r*np.sin(theta)
y = r*np.cos(theta)

ax.plot(x,y,z,'b^-',label = '3D Picture Test')
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10
ax.legend()
plt.show()

三維柱狀圖實戰：生成測試數據，繪製三維柱狀圖，設置每個柱的顏色隨機 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.mplot3d

x = np.random.randint(0,40,10)
y = np.random.randint(0,40,10)
z = 80*abs(np.sin(x + y))

ax = plt.subplot(projection = '3d')

for xx,yy,zz in zip(x,y,z):
    color = np.random.random(3)
    ax.bar3d(xx,yy,0,dx = 1,dy = 1,dz = zz,color = color)
    
ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlabel('Y')
ax.set_xlabel('Z')

plt.show()

Python數據可視化部分四個小節已全部更新完畢，神知道我是在被隔離期間完成這最後一篇的筆記的，接下來要開始機器學習部分的實戰啦，大家一起加油，武漢加油，中國加油！！！