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Python绘制雷达图之可视化神器pyecharts_雷达图 单例

雷达图 单例

目录

 

雷达图

雷达图模板系列

基础雷达图

单例雷达图

空气质量模板

颜色雷达图

每文一语


雷达图

雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图,蜘蛛图,星图,蜘蛛网图,不规则多边形,极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图,轴径向排列。

雷达图主要应用于企业经营状况——收益性、生产性、流动性、安全性和成长性的评价。上述指标的分布组合在一起非常象雷达的形状,因此而得名。

 

 

雷达图模板系列

基础雷达图

  1. import pyecharts.options as opts
  2. from pyecharts.charts import Radar
  3. v1 = [[4300, 10000, 28000, 35000, 50000, 19000]]
  4. v2 = [[5000, 14000, 28000, 31000, 42000, 21000]]
  5. (
  6. Radar(init_opts=opts.InitOpts(width="1280px", height="720px", bg_color="#CCCCCC"))
  7. .add_schema(
  8. schema=[
  9. opts.RadarIndicatorItem(name="销售(sales)", max_=6500),
  10. opts.RadarIndicatorItem(name="管理(Administration)", max_=16000),
  11. opts.RadarIndicatorItem(name="信息技术(Information Technology)", max_=30000),
  12. opts.RadarIndicatorItem(name="客服(Customer Support)", max_=38000),
  13. opts.RadarIndicatorItem(name="研发(Development)", max_=52000),
  14. opts.RadarIndicatorItem(name="市场(Marketing)", max_=25000),
  15. ],
  16. splitarea_opt=opts.SplitAreaOpts(
  17. is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
  18. ),
  19. textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
  20. )
  21. .add(
  22. series_name="预算分配(Allocated Budget)",
  23. data=v1,
  24. linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#CD0000"),
  25. )
  26. .add(
  27. series_name="实际开销(Actual Spending)",
  28. data=v2,
  29. linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#5CACEE"),
  30. )
  31. .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
  32. .set_global_opts(
  33. title_opts=opts.TitleOpts(title="基础雷达图"), legend_opts=opts.LegendOpts()
  34. )
  35. .render("基础雷达图.html")
  36. )

 

 

单例雷达图

  1. from pyecharts import options as opts
  2. from pyecharts.charts import Radar
  3. v1 = [[4300, 10000, 28000, 35000, 50000, 19000]]
  4. v2 = [[5000, 14000, 28000, 31000, 42000, 21000]]
  5. c = (
  6. Radar()
  7. .add_schema(
  8. schema=[
  9. opts.RadarIndicatorItem(name="销售", max_=6500),
  10. opts.RadarIndicatorItem(name="管理", max_=16000),
  11. opts.RadarIndicatorItem(name="信息技术", max_=30000),
  12. opts.RadarIndicatorItem(name="客服", max_=38000),
  13. opts.RadarIndicatorItem(name="研发", max_=52000),
  14. opts.RadarIndicatorItem(name="市场", max_=25000),
  15. ]
  16. )
  17. .add("预算分配", v1)
  18. .add("实际开销", v2)
  19. .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
  20. .set_global_opts(
  21. legend_opts=opts.LegendOpts(selected_mode="single"),
  22. title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"),
  23. )
  24. .render("一维雷达图.html")
  25. )

 

空气质量模板

  1. from pyecharts import options as opts
  2. from pyecharts.charts import Radar
  3. value_bj = [
  4. [55, 9, 56, 0.46, 18, 6, 1],
  5. [25, 11, 21, 0.65, 34, 9, 2],
  6. [56, 7, 63, 0.3, 14, 5, 3],
  7. [33, 7, 29, 0.33, 16, 6, 4],
  8. [42, 24, 44, 0.76, 40, 16, 5],
  9. [82, 58, 90, 1.77, 68, 33, 6],
  10. [74, 49, 77, 1.46, 48, 27, 7],
  11. [78, 55, 80, 1.29, 59, 29, 8],
  12. [267, 216, 280, 4.8, 108, 64, 9],
  13. [185, 127, 216, 2.52, 61, 27, 10],
  14. [39, 19, 38, 0.57, 31, 15, 11],
  15. [41, 11, 40, 0.43, 21, 7, 12],
  16. ]
  17. value_sh = [
  18. [91, 45, 125, 0.82, 34, 23, 1],
  19. [65, 27, 78, 0.86, 45, 29, 2],
  20. [83, 60, 84, 1.09, 73, 27, 3],
  21. [109, 81, 121, 1.28, 68, 51, 4],
  22. [106, 77, 114, 1.07, 55, 51, 5],
  23. [109, 81, 121, 1.28, 68, 51, 6],
  24. [106, 77, 114, 1.07, 55, 51, 7],
  25. [89, 65, 78, 0.86, 51, 26, 8],
  26. [53, 33, 47, 0.64, 50, 17, 9],
  27. [80, 55, 80, 1.01, 75, 24, 10],
  28. [117, 81, 124, 1.03, 45, 24, 11],
  29. [99, 71, 142, 1.1, 62, 42, 12],
  30. ]
  31. c_schema = [
  32. {"name": "AQI", "max": 300, "min": 5},
  33. {"name": "PM2.5", "max": 250, "min": 20},
  34. {"name": "PM10", "max": 300, "min": 5},
  35. {"name": "CO", "max": 5},
  36. {"name": "NO2", "max": 200},
  37. {"name": "SO2", "max": 100},
  38. ]
  39. c = (
  40. Radar()
  41. .add_schema(schema=c_schema, shape="circle")
  42. .add("北京", value_bj, color="#f9713c")
  43. .add("上海", value_sh, color="#b3e4a1")
  44. .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
  45. .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="空气质量"))
  46. .render("空气质量.html")
  47. )

颜色雷达图

线条颜色可以配置

 

  1. from pyecharts import options as opts
  2. from pyecharts.charts import Radar
  3. data = [{"value": [4, -4, 2, 3, 0, 1], "name": "预算分配"}]
  4. c_schema = [
  5. {"name": "销售", "max": 4, "min": -4},
  6. {"name": "管理", "max": 4, "min": -4},
  7. {"name": "技术", "max": 4, "min": -4},
  8. {"name": "客服", "max": 4, "min": -4},
  9. {"name": "研发", "max": 4, "min": -4},
  10. {"name": "市场", "max": 4, "min": -4},
  11. ]
  12. c = (
  13. Radar()
  14. .set_colors(["#4587E7"])
  15. .add_schema(
  16. schema=c_schema,
  17. shape="circle",
  18. center=["50%", "50%"],
  19. radius="80%",
  20. angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(
  21. min_=0,
  22. max_=360,
  23. is_clockwise=False,
  24. interval=5,
  25. axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
  26. axislabel_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
  27. axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
  28. splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False),
  29. ),
  30. radiusaxis_opts=opts.RadiusAxisOpts(
  31. min_=-4,
  32. max_=4,
  33. interval=2,
  34. splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(
  35. is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
  36. ),
  37. ),
  38. polar_opts=opts.PolarOpts(),
  39. splitarea_opt=opts.SplitAreaOpts(is_show=False),
  40. splitline_opt=opts.SplitLineOpts(is_show=False),
  41. )
  42. .add(
  43. series_name="预算",
  44. data=data,
  45. areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.2),
  46. linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
  47. )
  48. .render("颜色雷达图.html")
  49. )

 

 

 

 

雷达图就介绍到这里了,下期文章我们再会!

 

每文一语

大大方方的小气也是一种度量

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