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極座標圖
調用subplot()建立子圖時經過設置projection='polar',即可建立一個極座標子圖,而後調用plot()在極座標子圖中繪圖
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 建立極座標軸
s = pd.Series(np.arange(20))
theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)
print(s.head())
print(theta[:10])
# 建立數據
fig = plt.figure(figsize=(8,4))
ax1 = plt.subplot(121, projection = 'polar')
ax2 = plt.subplot(122)
# 建立極座標子圖
# 還能夠寫:ax = fig.add_subplot(111,polar=True)
ax1.plot(theta,theta*3,linestyle = '--',lw=1)
ax1.plot(s, linestyle = '--', marker = '.',lw=2)
# 折現--->曲線 ,點要多
ax2.plot(theta,theta*3,linestyle = '--',lw=1)
ax2.plot(s)
print(len(theta))#315
print(len(s))# 30
plt.grid()
# 建立極座標圖,參數1爲角度(弧度制),參數2爲value
# lw → 線寬
# 極座標參數設置
theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)
plt.figure(figsize=(8,4))
ax1= plt.subplot(121, projection='polar')
ax2= plt.subplot(122, projection='polar')
ax1.plot(theta,theta/6,'--',lw=2)
ax2.plot(theta,theta/6,'--',lw=2)
# 建立極座標子圖ax
ax2.set_theta_direction(-1)
# set_theta_direction():座標軸正方向,默認逆時針
ax2.set_thetagrids(np.arange(0.0, 360.0, 90),['a','b','c','d'])# 儘可能數量一致
ax2.set_rgrids(np.arange(0.2,2,0.4))
# set_thetagrids():設置極座標角度網格線顯示及標籤 → 網格和標籤數量一致
# set_rgrids():設置極徑網格線顯示,其中參數必須是正數
ax2.set_theta_offset(np.pi/2)
# set_theta_offset():設置角度偏移,逆時針,弧度制
ax2.set_rlim(0.2,1.2)
ax2.set_rmax(2)
ax2.set_rticks(np.arange(0.1, 1.5, 0.2))
# set_rlim():設置顯示的極徑範圍
# set_rmax():設置顯示的極徑最大值
# set_rticks():設置極徑網格線的顯示範圍
# 雷達圖1 - 極座標的折線圖/填圖 - plt.plot()
plt.figure(figsize=(8,4))
ax1= plt.subplot(111, projection='polar')
ax1.set_title('radar map\n') # 建立標題
ax1.set_rlim(0,12)
data1 = np.random.randint(1,10,10)
data3 = np.random.randint(1,10,10)
theta=np.arange(0,2*np.pi,2*np.pi/10)
# 建立數據
ax1.set_thetagrids(np.arange(0.0, 360.0, 90))# 標籤;儘可能數量一致
ax1.plot(theta,data1,'.--',label='data1')
ax1.fill(theta,data1,alpha=0.2)
ax1.plot(theta,data3,'.--',label='data3')
ax1.fill(theta,data3,alpha=0.2)
# 繪製雷達線
# 雷達圖2 - 極座標的折線圖/填圖 - plt.polar()
# 首尾閉合
labels = np.array(['a','b','c','d','e','f']) # 標籤
dataLenth = 6 # 數據長度
data1 = np.random.randint(0,10,6)
data2 = np.random.randint(0,10,6) # 數據
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False) # 分割圓周長
data1 = np.concatenate((data1, [data1[0]])) # 閉合, 把首元素,往末尾添加一份。使其閉合
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 閉合
plt.polar(angles, data1, 'o-', linewidth=1) #作極座標系
plt.fill(angles, data1, alpha=0.25)# 填充
plt.thetagrids(angles * 180/np.pi, labels) # 設置網格、標籤
plt.ylim(0,10) # polar的極值設置爲ylim
# 極軸圖 - 極座標的柱狀圖 # 橫軸變成一個點,寬度變成角度,起始角度按x的值
plt.figure(figsize=(8,4))
ax1= plt.subplot(111, projection='polar')
ax1.set_title('radar map\n') # 建立標題
ax1.set_rlim(0,12)
data = np.random.randint(1,10,10)
theta=np.arange(0,2*np.pi,2*np.pi/10)
# 建立數據
bar = ax1.bar(theta,data,alpha=0.5) # theta ,data 數量要一致
print(bar)
for r,bar in zip(data, bar):
bar.set_facecolor(plt.cm.jet(r/10.)) # 設置顏色
plt.thetagrids(np.arange(0.0, 360.0, 90), []) # 設置網格、標籤(這裏是空標籤,則不顯示內容)ax2.set_thetagrids