Matplotlib绘制雷达图和三维图的示例代码

Matplotlib 是 Python 中广泛使用的数据可视化库，它提供了丰富的图形绘制功能，包括二维图表和三维图表。本篇文章将深入探讨如何使用 Matplotlib 来绘制雷达图和三维图，通过具体的示例代码帮助读者理解并掌握这两种图形的创建方法。 ### 1. 雷达图（Polar Plot） 雷达图是一种多变量数据的可视化工具，通常用于展示多个指标在同一尺度上的相对表现。在 Matplotlib 中，我们可以使用 `polar` 函数来创建雷达图。 #### 示例1：创建空白极坐标图 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.polar() plt.show() ``` #### 示例2：绘制一个极坐标点 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.polar(0.25*np.pi, 20, 'ro', lw=2) plt.ylim(0,50) plt.show() ``` #### 示例3至6：绘制多个点、链接点、闭合链接点和填充颜色 这些示例展示了如何在雷达图上绘制一系列点，并通过线条连接它们形成闭合图形，以及如何填充颜色以增强视觉效果。 #### 示例7：绘制成绩雷达图 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt courses = ['C++', 'Python', 'Java', 'C', 'C#', 'Go', 'Matlab'] scores = [82,100,90,78,40,66,88] datalength = len(scores) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, datalength, endpoint=False) scores.append(scores[0]) angles = np.append(angles, angles[0]) plt.polar(angles, scores, 'rv-', lw=2) plt.thetagrids(angles*180/np.pi, courses, fontproperties='simhei') plt.fill(angles, scores, facecolor='r', alpha=0.4) ``` 在这个示例中，我们创建了一个表示学生各科成绩的雷达图，其中课程名称沿着极坐标轴分布，成绩用弧度表示。 ### 2. 三维图（3D Plot） 在 Matplotlib 中，我们可以使用 `Axes3D` 工具包来创建三维图形。 #### 示例1：绘制三维曲线并设置图例字号 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.font_manager as fm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = np.random.standard_normal(100) y = np.random.standard_normal(100) z = np.random.standard_normal(100) ax.scatter(x, y, z) font = fm.FontProperties(fname=r'/path/to/font.ttf', size=14) # 设置字体和字号 ax.set_xlabel('X Label', fontproperties=font) ax.set_ylabel('Y Label', fontproperties=font) ax.set_zlabel('Z Label', fontproperties=font) plt.show() ``` 这个例子展示了如何绘制随机三维散点图，并自定义坐标轴标签的字体和字号。 ### 结论 通过以上示例，我们可以看到 Matplotlib 提供了强大且灵活的绘图能力，无论是在二维的雷达图上展示多维数据，还是在三维空间中呈现复杂的数据结构，都能轻松实现。掌握这些基本的绘图技巧，将有助于我们在数据分析、科学研究以及项目展示等领域更加有效地传达信息。