Exemple de visualisation de données en Python : graphique radar

Exemple de visualisation de données en Python : graphique radar

La visualisation des données est l'étape la plus importante de l'analyse moderne des données. Il peut présenter les données aux utilisateurs et aux décideurs sous une forme visuelle via des tableaux, des graphiques, des images, etc., et explorer les connexions et les tendances entre les données grâce à des méthodes de visualisation de données. Python, en tant que langage de programmation de haut niveau, fournit un grand nombre d'outils de visualisation de données, parmi lesquels les graphiques radar constituent l'une des méthodes de visualisation courantes.

1. Qu'est-ce qu'un graphique radar

Un graphique radar est un graphique bidimensionnel utilisé pour montrer la relation entre plusieurs variables. Les cartes radar sont généralement composées de plusieurs cercles concentriques et de connexions entre les points nœuds correspondants. Chaque point nœud représente une variable et la ligne de contexte représente une série de données. Dans une carte radar, chaque point de données est tracé sur un cercle concentrique différent et ils sont reliés entre eux par des segments de ligne pour afficher la position relative et la valeur des points de données.

2. Dessin de graphiques radar

La bibliothèque Matplotlib en Python fournit une méthode pour dessiner des graphiques radar. Les étapes spécifiques sont les suivantes :

2.1 Importer les bibliothèques nécessaires

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2.2 Créer une liste de données

Créer un numpy. tableau, Il contient les poids de diverses variables. Chaque poids représente la distance et la position d'un point de données sur la carte radar.

data = np.array([[6, 6, 4, 6, 7, 10], 
                 [8, 7, 8, 7, 8, 9], 
                 [5, 4, 3, 5, 8, 9], 
                 [7, 6, 7, 6, 8, 8], 
                 [10, 10, 10, 5, 8, 6]])

2.3 Calculez l'angle

Calculez d'abord l'angle représenté par chaque point et convertissez l'angle en radians. Ce processus peut être accompli à l'aide de la fonction arange dans NumPy.

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, 6, endpoint=False)
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

2.4 Dessin

Dessinez des cercles concentriques et connectez chaque point de données.

fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
for i in range(data.shape[0]):
    ax.plot(angles, data[i], linewidth=2)
    ax.fill(angles, data[i], alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles*180/np.pi, ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
plt.show()

3. Application du diagramme radar

Étant donné que le diagramme radar peut exprimer la relation entre plusieurs variables en même temps, il est largement utilisé dans de nombreux domaines. Comme indiqué ci-dessous, nous avons répertorié quelques scénarios d'application typiques :

3.1 Compétitions sportives

Les cartes radar peuvent être utilisées dans les compétitions sportives pour comparer la force et les capacités de différents joueurs. Par exemple, des graphiques radar peuvent être utilisés sur le terrain de football pour montrer les performances d'un joueur en attaque, en défense, en contrôle du ballon, etc.

3.2 Analyse économique

Dans l'analyse économique, les graphiques radar peuvent être utilisés pour comparer l'évolution d'indicateurs économiques dans diverses régions, tels que le PIB, les recettes fiscales, le revenu par habitant et d'autres indicateurs. Cela peut nous aider à mieux découvrir les caractéristiques et les tendances du développement économique dans divers endroits.

3.3 Évaluation pédagogique

Dans l'évaluation pédagogique, les graphiques radar peuvent être utilisés pour comparer les performances de différents élèves dans les aspects académiques, sportifs, culturels et autres. Les graphiques radar peuvent permettre aux enseignants et aux parents de mieux comprendre les qualités et les performances globales des élèves, offrant ainsi une meilleure aide à l'éducation et à la croissance des élèves.

4. Résumé

Une carte radar est un outil de visualisation de données simple mais efficace. En utilisant la bibliothèque Matplotlib en Python, nous pouvons facilement dessiner des graphiques radar et les appliquer à divers scénarios. Son application est très large et ne se limite pas aux scénarios d'application ci-dessus. Nous pouvons l'utiliser de manière flexible pour répondre à nos besoins et obtenir de meilleurs effets de visualisation des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!