使用python绘制温度变化雷达图

本文实例为大家分享了python绘制温度变化雷达图的具体代码,供大家参考,具体内容如下

假设某天某地每三个小时取样的气温为

针对温度变化趋势绘制雷达图:

代码如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#标签
labels = np.array(['3℃','5℃','6℃','3℃','1℃','3℃','3℃','2℃'])
#数据个数
dataLenth = 8
#数据
data = np.array([3,5,6,3,1,3,3,2])

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.plot(angles, data, 'ro-', linewidth=2)
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
ax.set_title("温度变化雷达图", va='bottom', fontproperties="SimHei")
ax.grid(True)
plt.show()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 详解用Python为直方图绘制拟合曲线的两种方法

    直方图是用于展示数据的分组分布状态的一种图形,用矩形的宽度和高度表示频数分布,通过直方图,用户可以很直观的看出数据分布的形状.中心位置以及数据的离散程度等. 在python中一般采用matplotlib库的hist来绘制直方图,至于如何给直方图添加拟合曲线(密度函数曲线),一般来说有以下两种方法. 方法一:采用matplotlib中的mlab模块 mlab模块是Python中强大的3D作图工具,立体感效果极佳.在这里使用mlab可以跳出直方图二维平面图形的限制,在此基础上再添加一条曲线.在这里,

  • python图形绘制奥运五环实例讲解

    1. 适当的空格 逻辑行首的空白表示逻辑表示层次关系 从而决定分组 语句从新行的第一列开始 风格统一 都用四个空格 不能随便加空格 奥运五环 #绘制奥运五环 import turtle turtle.width(10) turtle.color("blue") turtle.circle(50) turtle.penup() turtle.goto(120,0) turtle.pendown() turtle.color("black") turtle.circle

  • Python Opencv任意形状目标检测并绘制框图

    opencv 进行任意形状目标识别,供大家参考,具体内容如下 工作中有一次需要在简单的图上进行目标识别,目标的形状不固定,并且存在一定程度上的噪声影响,但是噪声影响不确定.这是一个简单的事情,因为图像并不复杂,现在将代码公布如下: import cv2 def otsu_seg(img): ret_th, bin_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) return ret_th, bin_img d

  • python plotly绘制直方图实例详解

    计算数值出现的次数 import cufflinks as cf cf.go_offline() import numpy as np import pandas as pd set_slippage_avg_cost = [22.01, 20.98, 17.11, 9.06, 9.4, 3.65, 19.65, 7.01, 11.21, 10.3, 5.1, 23.98, 12.03, 8.13, 8.07, 9.28, 3.93, 4.23, 18.6, 8.22, 7.85, 5.39,

  • Python绘制热力图示例

    本文实例讲述了Python绘制热力图操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 示例一: # -*- coding: utf-8 -*- from pyheatmap.heatmap import HeatMap import numpy as np N = 10000 X = np.random.rand(N) * 255 # [0, 255] Y = np.random.rand(N) * 255 data = [] for i in range(N): tmp = [int(X[i]), in

  • python dataframe常见操作方法:实现取行、列、切片、统计特征值

    实例如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import * from numpy import * data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index = list("ABCD"),columns=list('wxyz')) print data print data[0:2] #取前两行数据 print'+++++

  • Python箱型图绘制与特征值获取过程解析

    这篇文章主要介绍了Python箱型图绘制与特征值获取过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较 如何利用Python绘制箱型图 需要的import的包 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties import numpy as np import

  • python处理excel绘制雷达图

    本文实例为大家分享了python处理excel绘制雷达图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 python处理excel制成雷达图,利用工具plotly在线生成,事先要安装好xlrd组件 代码: import xlrd //事先要下载好xlrd组件 import plotly.plotly as py import plotly.graph_objs as go from plotly import tools from plotly.graph_objs import * tools.set_

  • 使用python绘制温度变化雷达图

    本文实例为大家分享了python绘制温度变化雷达图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 假设某天某地每三个小时取样的气温为 针对温度变化趋势绘制雷达图: 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #标签 labels = np.array(['3℃','5℃','6℃','3℃','1℃','3℃','3℃','2℃']) #数据个数 dataLenth = 8 #数据 data = np.array([3,5,6,3,1,

  • 用python绘制极坐标雷达图

    目录 综述 绘图代码和解析 绘制一张多主体雷达图 绘制多张单主体雷达图 总结 综述 python的matplotlib画图库的功能非常强大,可以画很多很多种图,我们日常生活中遇到的雷达图也不例外. 雷达图也被称为网络图,蜘蛛图,星图等,是一个不规则的多边形.雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标,应用场景非常多,比如本篇博客中,用来展示球员的不同能力的区别. matplotlib库中的雷达图绘制是基于极坐标的,因此所有的数据和标签都要根据角度来计算出位置. 本篇博客将详细的解释绘制雷达图过程中的

  • python批量制作雷达图的实现方法

    前言 因为工作需要有时候要画雷达图,但是数据好多组怎么办?不能一个一个点excel去画吧,那么可以利用python进行批量制作,得到样式如下: 首先制作一个演示的excel,评分为excel随机数生成: 1 =INT((RAND()+4)*10)/10 加入标签等得到的excel样式如下(部分,共计32行): 那么接下来就是打开python写码了,本文是基于pycharm进行编写 wb = load_workbook(filename=r'C:\Users\Administrator\Deskt

  • python绘制简单折线图代码示例

    1.画最简单的直线图 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=[0,1] y=[0,1] plt.figure() plt.plot(x,y) plt.savefig("easyplot.jpg") 结果如下: 代码解释: #x轴,y轴 x=[0,1] y=[0,1] #创建绘图对象 plt.figure() #在当前绘图对象进行绘图(两个参数是x,y轴的数据) plt.plot(x,y) #保存图象 plt

  • Python 绘制可视化折线图

    1. 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print "y = %s"% y x = range(len(y)) print "x=%s"% x plt.plot(y) plt.show()

  • 使用Python绘制台风轨迹图的示例代码

    参考: 1.Basemap绘制中国地图 2.Basemap生成的图中绘制轨迹 使用CMA热带气旋最佳路径数据集,对我国周边的台风进行绘制 import re import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap path=r"E:\Computer Science\数学建模\第二次模拟赛题\附件" files= os.listdir(pa

  • python绘制分布折线图的示例

    用Python 绘制分布(折线)图,使用的是 plot()函数. 一个简单的例子: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * # 支持中文 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 'mentioned0cluster', names = ['mentioned1cluster','mentioned2cluster', 'mentioned3clu

  • Python绘制K线图之可视化神器pyecharts的使用

    K线图 概念 股市及期货市bai场中的K线图的du画法包含四个zhi数据,即开盘dao价.最高价.最低价zhuan.收盘价,所有的shuk线都是围绕这四个数据展开,反映大势的状况和价格信息.如果把每日的K线图放在一张纸上,就能得到日K线图,同样也可画出周K线图.月K线图.研究金融的小伙伴肯定比较熟悉这个,那么我们看起来比较复杂的K线图,又是这样画出来的,本文我们将一起探索K线图的魅力与神奇之处吧! K线图 用处 K线图用处于股票分析,作为数据分析,以后的进入大数据肯定是一个趋势和热潮,K线图的专

  • Python 绘制桑基图全面解析

    目录 前言 题目再现 题目拆解 创建桑基图 添加桑基图选项 返回桑基图绘制完成的对象 3.完整源码 总结&后记 大家好,我是执念斩长河,一个刚刚学习python绘图的学渣,今天愉快学习<python数据可视化>(黑马程序员编著),其中的"绘制桑基图"内容,我将其成功实现,特此写博文纪念一下. 前言 桑基图亦称为桑基能量分流图.桑基能量平衡图,是一种特定类型的流程图,用于展示数据的"流动"变化.桑基图中包含若干条从左到右延展的分支,每条分支的宽度代

  • python绘制简单彩虹图

    本文实例为大家分享了python绘制彩虹图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 代码: from turtle import * #控制彩虹路径 def path(pen, r, g, b): pen.penup() pen.goto(-400, -300) pen.pendown() pen.pencolor(r, g, b) pen.circle(1000, -180) pen.pensize(2) pen.right(0.05) #绘制彩虹控制颜色 def Rainbow(): pen =

随机推荐