角度高图-折线图

折线图（Line Chart）是一种常见的数据可视化类型，用于展示数据随时间或者其他连续变量的变化趋势。角度高图（Angle Gram）是一种新兴的数据可视化技术，能够将复杂的高维数据转化为二维图形，以便更加直观地进行数据分析。将这两种技术相结合，就可以创造出令人惊叹的角度高图折线图。

折线图

折线图是由一系列数据点通过直线段连接而成的图表，通常用于表现趋势性数据。折线图的横轴通常表示时间或者其他连续变量，纵轴则表示数据的值。折线图可以同时显示多条线，比较多组数据之间的变化。

在Python中，可以使用matplotlib库中的plot函数创建折线图。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 3, 2, 4, 3]

plt.plot(x, y)
plt.show()

该程序将生成一个简单的折线图，其中x轴表示1到5的整数，y轴表示对应的数据值。可以通过调整线条颜色、线条样式等参数，使得折线图更符合个人需求。

角度高图

角度高图是利用极坐标系（Polar Coordinates）展示高维数据的一种数据可视化方法。极坐标系将平面上的点用极径和极角两个坐标表示，极径表示点到坐标原点的距离，极角表示极径与正极轴之间的夹角。通过将数据点映射到极坐标上，可以将高维数据用一系列的直线条表示出来，直线条的长度、颜色等属性可以反映数据的特征。

在Python中，可以使用plotly库中的Angle Gram Chart函数创建角度高图，如下所示：

import plotly.express as px

df = px.data.iris()

fig = px.line_polar(df, r='sepal_width', theta='sepal_length', color='species', line_close=True,
                    range_r=[0, 4], range_theta=[0, 360])
fig.show()

该程序将生成一个以鸢尾花数据为样例的角度高图折线图，其中每个到中心点的线条表示一个数据点，在这个样例中主要用颜色分别不同的三种鸢尾花来表示线条的分类。可以通过调整数据属性、颜色编码等参数，实现更加有效的数据展示。

角度高图-折线图示例

下面是一个角度高图-折线图的示例：

import plotly.express as px
import pandas as pd

data = pd.read_csv('sample_data.csv')
df = pd.melt(data.reset_index(), id_vars=['index'], value_vars=['A', 'B', 'C', 'D'])

fig = px.line_polar(df, r='value', theta='variable', color='index', line_close=True, range_r=[0, 50])

fig.update_traces(fill='toself')
fig.update_layout(
    polar=dict(
      radialaxis=dict(
        visible=True,
        range=[0, 50]
      ),
    ),
    showlegend=False
)

fig.show()

该程序将生成一个以sample_data.csv文件为样例的角度高图折现图，其中每个到中心点的线条表示数据中的一行记录，并且不同的颜色表示不同的类别。通过该程序可以看到相对低阶的数据，用较少的属性在角度高图-折线图上进行展示，完整地展示一个数据的趋势。