Plotly 简明教程

Plotly - Polar Chart and Radar Chart

在本章中，我们将学习如何在 Plotly 的帮助下制作极坐标图和雷达图。

首先，让我们研究一下极坐标图。

Polar Chart

极坐标图是圆形图的常见变体。当数据点之间的关系最容易通过半径和角度可视化时，它非常有用。

在极坐标图中，一个序列由一个闭合曲线表示，该曲线连接了极坐标系中的点。每个数据点由到极点的距离（径向坐标）和到固定方向的角度（角坐标）确定。

极坐标图沿着径向轴和角轴表示数据。径向坐标和角坐标使用 go.Scatterpolar() 函数的 r 和 theta 参数给出。theta 数据可以是分类的，但数值数据也是可能的并且是最常用的。

以下代码生成一个基本的极坐标图。除了 r 和 theta 参数外，我们还将模式设置为 lines （它可以设置为标记，在这种情况下只显示数据点）。

import numpy as np
r1 = [0,6,12,18,24,30,36,42,48,54,60]
t1 = [1,0.995,0.978,0.951,0.914,0.866,0.809,0.743,0.669,0.588,0.5]
trace = go.Scatterpolar(
   r = [0.5,1,2,2.5,3,4],
   theta = [35,70,120,155,205,240],
   mode = 'lines',
)
data = [trace]
fig = go.Figure(data = data)
iplot(fig)

输出如下 −

polar chart

在以下示例中，来自 comma-separated values (CSV) file 的数据用于生成极坐标图。 polar.csv 的前几行如下 -

y,x1,x2,x3,x4,x5,
0,1,1,1,1,1,
6,0.995,0.997,0.996,0.998,0.997,
12,0.978,0.989,0.984,0.993,0.986,
18,0.951,0.976,0.963,0.985,0.969,
24,0.914,0.957,0.935,0.974,0.946,
30,0.866,0.933,0.9,0.96,0.916,
36,0.809,0.905,0.857,0.943,0.88,
42,0.743,0.872,0.807,0.923,0.838,
48,0.669,0.835,0.752,0.901,0.792,
54,0.588,0.794,0.691,0.876,0.74,
60,0.5,0.75,0.625,0.85,0.685,

在笔记本的输入单元中输入以下脚本以生成如下图所示的极坐标图 -

import pandas as pd
df = pd.read_csv("polar.csv")
t1 = go.Scatterpolar(
   r = df['x1'], theta = df['y'], mode = 'lines', name = 't1'
)
t2 = go.Scatterpolar(
   r = df['x2'], theta = df['y'], mode = 'lines', name = 't2'
)
t3 = go.Scatterpolar(
   r = df['x3'], theta = df['y'], mode = 'lines', name = 't3'
)
data = [t1,t2,t3]
fig = go.Figure(data = data)
iplot(fig)

以下为上述代码的输出 -

generate polar chart

Radar chart

雷达图（也称为 spider plot 或 star plot ），以从中心向外发散的轴上表示的定量变量二维图的形式显示多变量数据。这些轴的相对位置和角度通常没有信息量。

对于雷达图，在一般情况下，使用具有 go.Scatterpolar() 函数中类别角变量的极坐标图。

以下代码可呈现具有 Scatterpolar() function 的基本雷达图 -

radar = go.Scatterpolar(
   r = [1, 5, 2, 2, 3],
   theta = [
      'processing cost',
      'mechanical properties',
      'chemical stability',
      'thermal stability',
      'device integration'
   ],
   fill = 'toself'
)
data = [radar]
fig = go.Figure(data = data)
iplot(fig)

下面提到的输出是给定代码的结果 -

radar chart