pygal中的雷达图
Pygal 是一个Python模块,主要用于构建 SVG(Scalar Vector Graphics)图形和图表。 SVG 是 XML 格式的基于矢量的图形,可以在任何编辑器中进行编辑。 Pygal 可以用最少的代码行创建易于理解的图形。
雷达图
雷达图是由一系列等角辐条组成的图表或绘图,称为半径,每个辐条代表一个变量。雷达图基本上是一种以二维图表形式显示数据的图形方法,其中三个或更多定量变量表示在从同一点开始的轴上。雷达图对中小型多元数据集更有帮助。它可以使用 Radar() 方法创建。
句法:
radar_chart = pygal.Radar()
示例 1:
Python3
# importing pygal
import pygal
import numpy
# creating the chart object
radar_chart = pygal.Radar()
# naming the title
radar_chart.title = 'Radar chart'
# Random data
radar_chart.add('A', numpy.random.rand(5))
radar_chart.add('B', numpy.random.rand(5))
radar_chart.add('C', numpy.random.rand(5))
radar_chart.add('D', numpy.random.rand(5))
radar_chart
Python3
# importing pygal
import pygal
import numpy
# creating the chart object
radar_chart = pygal.Radar()
# naming the title
radar_chart.title = 'Radar chart'
radar_chart.x_labels = ['radii 1', 'radii 2',
'radii 3', 'radii 4',
'radii 5']
# Random data
radar_chart.add('A', numpy.random.rand(5))
radar_chart.add('B', numpy.random.rand(5))
radar_chart.add('C', numpy.random.rand(5))
radar_chart.add('D', numpy.random.rand(5))
radar_chart
Python3
# importing pygal
import pygal
import pandas
# creating the chart object
radar_chart = pygal.Radar()
# naming the title
radar_chart.title = 'Radar chart'
df = pandas.read_csv('Iris.csv')
radar_chart.add("SepalLengthCm", df['SepalLengthCm'])
radar_chart.add("PetalLengthCm", df['PetalLengthCm'])
radar_chart
输出:
示例 2:
Python3
# importing pygal
import pygal
import numpy
# creating the chart object
radar_chart = pygal.Radar()
# naming the title
radar_chart.title = 'Radar chart'
radar_chart.x_labels = ['radii 1', 'radii 2',
'radii 3', 'radii 4',
'radii 5']
# Random data
radar_chart.add('A', numpy.random.rand(5))
radar_chart.add('B', numpy.random.rand(5))
radar_chart.add('C', numpy.random.rand(5))
radar_chart.add('D', numpy.random.rand(5))
radar_chart
输出:
示例 3:使用 Iris 数据集
Python3
# importing pygal
import pygal
import pandas
# creating the chart object
radar_chart = pygal.Radar()
# naming the title
radar_chart.title = 'Radar chart'
df = pandas.read_csv('Iris.csv')
radar_chart.add("SepalLengthCm", df['SepalLengthCm'])
radar_chart.add("PetalLengthCm", df['PetalLengthCm'])
radar_chart
输出: