01
引言
雷达图Radar Chart，又称蜘蛛图或网络图，是一种用于比较多个定量变量的图形方法。它是一种二维极坐标可视化示例。
02
导入基础依赖库
我们将使用 Matplotlib库来实现雷达图的可视化，并使用NumPy库实现多个数学运算。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('ggplot')
请注意，上述代码中，我将matplotlib库中的样式设置为 ggplot，这样就可以设置自己喜欢的样式或使用默认样式。
03
数据准备
接下来的示例中，我们将使用雷达图直观地显示 Alice 和 Bob 这两名学生在五个科目中的分数。科目和分数以列表形式提供，如下：
subjects=['PHY','CHEM','BIO','MATH', 'ECO']alice=[60,40,68,94,27]bob=[81,30,75,37,46]
圆内总角为 360 度（2pi 弧度）。每个轴之间的夹角为 72 度（360/5）
Matplotlib 使用以弧度为单位的角度来绘制极坐标图。我们可以使用 numpy中的 linespace 函数来获取角度，如下所示。
angles=np.linspace(0,2*np.pi,len(subjects), endpoint=False)print(angles)
结果如下：
[0. 1.25663706 2.51327412 3.76991118 5.02654825]angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))print(angles)
输出如下：
[0. 1.25663706 2.51327412 3.76991118 5.02654825 0.]相应地，用于可视化的所有其他数组/列表也必须追加第一个值，以保持长度一致。
subjects.append(subjects[0])alice.append(alice[0])bob.append(bob[0])
04
绘制雷达图
准备好了上述数据，接着我们来绘制雷达图，这里通过在 add_subplot 函数中设置 polar=True 并提供角度和数值作为 plot 函数的参数，可以绘制基本的雷达图。
fig=plt.figure(figsize=(6,6))ax=fig.add_subplot(polar=True)ax.plot(angles,alice)plt.show()
运行后，得到结果如下：
05
自定义雷达图
我们可以通过添加更多的信息来定制雷达图。
Line and Marker： 线条和标记样式可以通过在 plot 函数中提供参数来改变。在下面的代码中，线条和标记样式是通过使用位置参数来设置的，类似于matplotlib的折线图。线条颜色通过plot函数的 color 参数进行设置。 Fill the Plot Area：可以使用 fill 函数填充绘图区域，参数包括角度和数值。可以使用颜色和 alpha 参数设置颜色和不透明度。在比较多个实体时，最好使用对比色和较低的 alpha 值。
fig=plt.figure(figsize=(6,6))ax=fig.add_subplot(polar=True)#basic plotax.plot(angles,alice, 'o--', color='g', label='Alice')#fill plotax.fill(angles, alice, alpha=0.25, color='g')#Add labelsax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, subjects)plt.grid(True)plt.tight_layout()plt.legend()plt.show()
运行结果如下：
06
绘制多个对象
最后，我们来到了本教程中令人期待的部分，即 "爱丽丝如何对抗鲍勃？ 我们需要将爱丽丝和鲍勃的雷达图合并到同一个图表中，就可以回答这个问题。
代码如下：
fig=plt.figure(figsize=(6,6))ax=fig.add_subplot(111, polar=True)#Alice Plotax.plot(angles,alice, 'o-', color='g', linewidth=1, label='Alice')ax.fill(angles, alice, alpha=0.25, color='g')#Bob Plotax.plot(angles,bob, 'o-', color='orange', linewidth=1, label='Bob')ax.fill(angles, bob, alpha=0.25, color='orange')ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, subjects)plt.grid(True)plt.tight_layout()plt.legend()plt.show()
运行后，得到结果如下：
通过雷达图，我们可以发现爱丽丝的数学成绩比鲍勃好很多。他们在生物和化学方面的表现不相上下。这就是雷达图的优点，当比较多个实体的多个变量时，它非常容易理解。
07
本文重点介绍利用matplotlib库来绘制雷达图的方法，一般来说，雷达图适合比较 2-4 个实体和 3-10 个定量变量。实体或变量的数量越多，图表就越杂乱，难以理解。
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代码链接：https://github.com/hashABCD/Publications/tree/main/Medium/Radar%20Chart
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