Python中的 Plotly Express.scatter_polar()函数

Plotly是一个用于数据可视化和交互式图表绘制的Python库。它包括一系列的函数和工具，可以让你在几分钟内创建整洁、简洁和交互式的数据可视化，其中之一就是 scatter_polar()函数。

scatter_polar()函数用于绘制极坐标散点图，其中数据点用圆形标记，并根据其角度和半径位置表示数据。它可以很好地展示在 角度 和 半径 上相互关联的数据。下面是该函数的基本语法：

plotly.express.scatter_polar(data_frame, r=r_col, theta=theta_col, color=color_col, symbol=symbol_col, size=size_col, ...)

其中，参数解释如下：

• data_frame: 必选参数，该数据帧应该包含要绘制的数据。
• r: 可选参数，表示半径方向上的数据。如果未提供，则默认为 data_frame 中的第一列。
• theta: 可选参数，表示角度方向上的数据。如果未提供，则默认为 data_frame 中的第二列。
• color: 可选参数，表示标记颜色的数据。如果未提供，则默认为 data_frame 中的第三列。
• symbol: 可选参数，表示标记的形状。如果未提供，则默认为圆形。
• size: 可选参数，表示标记的大小。如果未提供，则默认为 6 pt。

除了这些参数之外，scatter_polar()函数还接受一些其他的参数，用于设置标题、轴标签、图例等等。

下面展示一个简单的使用 scatter_polar()函数的示例程序，该程序使用南极洲的温度和湿度数据绘制了一个极坐标散点图：

import plotly.express as px
import pandas as pd

data = pd.read_csv('antarctica.csv')
fig = px.scatter_polar(data, r='Temperature', theta='Wind Direction', color='Humidity', size='Pressure')
fig.show()

以上代码将从CSV文件中读取南极洲的数据，然后使用 scatter_polar()函数绘制一个极坐标散点图，其中数据点的位置和大小表示不同的参数。最后，使用 show()函数显示该图。

这是一个非常简单的示例程序，你可以通过调整不同的参数和选择合适的数据来创建一个完全不同的极坐标散点图！

总之，在 Plotly 库中使用 scatter_polar()函数可以帮助你轻松地创建出漂亮、交互式的极坐标散点图，进而更好地理解数据之间的关系。