Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（九）：极区图 / 极坐标图 / 雷达图的绘制
CSDN 課程推薦：《Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘》，講師劉順祥，浙江工商大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士，數(shù)據(jù)分析師，曾擔(dān)任唯品會(huì)大數(shù)據(jù)部擔(dān)任數(shù)據(jù)分析師一職，負(fù)責(zé)支付環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)。曾與聯(lián)想、亨氏、網(wǎng)魚網(wǎng)咖等企業(yè)合作多個(gè)企業(yè)級(jí)項(xiàng)目。
Matplotlib 系列文章：
- Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（一）：初識(shí) Matplotlib 與其 matplotibrc 配置文件
- Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 畫布 / 網(wǎng)格等基本圖像屬性
- Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（三）：圖例 / LaTeX / 刻度 / 子圖 / 補(bǔ)丁等基本圖像屬性
- Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（四）：線性圖的繪制
- Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（五）：散點(diǎn)圖的繪制
- Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（六）：直方圖 / 柱狀圖 / 條形圖的繪制
- Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（七）：餅狀圖的繪制
- Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（八）：等高線 / 等值線圖的繪制
- Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（九）：極區(qū)圖 / 極坐標(biāo)圖 / 雷達(dá)圖的繪制
- Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（十）：3D 圖的繪制
- Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（十一）：最熱門最常用的 50 個(gè)圖表【譯文】
另有 NumPy、Pandas 系列文章已更新完畢，歡迎關(guān)注：
- NumPy 系列文章：https://itrhx.blog.csdn.net/category_9780393.html
- Pandas 系列文章：https://itrhx.blog.csdn.net/category_9780397.html
推薦學(xué)習(xí)資料與網(wǎng)站（博主參與部分文檔翻譯）：
- NumPy 官方中文網(wǎng)：https://www.numpy.org.cn/
- Pandas 官方中文網(wǎng)：https://www.pypandas.cn/
- Matplotlib 官方中文網(wǎng)：https://www.matplotlib.org.cn/
- NumPy、Matplotlib、Pandas 速查表：https://github.com/TRHX/Python-quick-reference-table
文章目錄
- 【1x00】了解極坐標(biāo)
- 【2x00】基本方法 matplotlib.pyplot.polar()
- 【3x00】繪制極坐標(biāo)
- 【4x00】繪制雷達(dá)圖
- 【4x01】理解 numpy.concatenate()
- 【4x02】理解 pyplot.thetagrids()
- 【4x03】繪制雷達(dá)圖
- 【5x00】高級(jí)用法：繪制極坐標(biāo)散點(diǎn)圖
- 【5x01】方法一：pyplot.scatter() 與 pyplot.polar()
- 【5x02】方法二：pyplot.scatter() 與 pyplot.subplot()
- 【5x03】方法三：pyplot.scatter() 與 pyplot.axes()
- 【6x00】高級(jí)用法：繪制極坐標(biāo)柱狀圖
- 【6x01】方法一：pyplot.bar() 與 pyplot.polar()
- 【6x02】方法二：pyplot.bar() 與 pyplot.subplot()
- 【6x03】方法三：pyplot.bar() 與 pyplot.axes()
這里是一段防爬蟲文本，請(qǐng)讀者忽略。 本文原創(chuàng)首發(fā)于 CSDN，作者 TRHX。 博客首頁(yè)：https://itrhx.blog.csdn.net/ 本文鏈接：https://itrhx.blog.csdn.net/article/details/106162412 未經(jīng)授權(quán)，禁止轉(zhuǎn)載！惡意轉(zhuǎn)載，后果自負(fù)！尊重原創(chuàng)，遠(yuǎn)離剽竊！
【1x00】了解極坐標(biāo)
參考百度百科：極坐標(biāo)，屬于二維坐標(biāo)系統(tǒng)，創(chuàng)始人是牛頓，主要應(yīng)用于數(shù)學(xué)領(lǐng)域。極坐標(biāo)是指在平面內(nèi)取一個(gè)定點(diǎn) O，叫極點(diǎn)，引一條射線 Ox，叫做極軸，再選定一個(gè)長(zhǎng)度單位和角度的正方向（通常取逆時(shí)針方向）。對(duì)于平面內(nèi)任何一點(diǎn) M，用 ρ 表示線段 OM 的長(zhǎng)度（有時(shí)也用 r 表示），θ 表示從 Ox 到 OM 的角度，ρ 叫做點(diǎn) M 的極徑，θ 叫做點(diǎn) M 的極角，有序數(shù)對(duì) (ρ,θ) 就叫點(diǎn) M 的極坐標(biāo)，這樣建立的坐標(biāo)系叫做極坐標(biāo)系。通常情況下，M 的極徑坐標(biāo)單位為 1（長(zhǎng)度單位），極角坐標(biāo)單位為 rad（或°）。
【2x00】基本方法 matplotlib.pyplot.polar()
matplotlib.pyplot.polar() 方法可用于繪制極坐標(biāo)圖。
基本語(yǔ)法：polar(theta, r, **kwargs)
- theta：點(diǎn)的角坐標(biāo)，以弧度單位傳入?yún)?shù)；
- r：點(diǎn)的半徑坐標(biāo)；
- **kwargs：可選項(xiàng)，其他 Line2D 屬性，常用屬性見表一。
拓展：數(shù)學(xué)上通常是用弧度而非角度，弧度單位縮寫為 rad，2π rad = 360°，1° ≈ 0.0174533 rad，1 rad ≈ 57.29578°。
- 角度轉(zhuǎn)換為弧度公式：弧度 = 角度 ÷ 180 × π
- 弧度轉(zhuǎn)換為角度公式：角度 = 弧度 × 180 ÷ π
| 表一：Line2D 部分屬性，完整屬性參見官方文檔： https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.lines.Line2D.html |
| alpha | 線條透明度，float 類型，取值范圍：[0, 1]，默認(rèn)為 1.0，即不透明 |
| antialiased / aa | 是否使用抗鋸齒渲染，默認(rèn)為 True |
| color / c | 線條顏色，支持英文顏色名稱及其簡(jiǎn)寫、十六進(jìn)制顏色碼等，更多顏色示例參見官網(wǎng) Color Demo |
| fillstyle | 點(diǎn)的填充樣式，'full'、'left'、'right'、'bottom'、'top'、'none' |
| label | 圖例，具體參數(shù)參見： 《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（三）：圖例 / LaTeX / 刻度 / 子圖 / 補(bǔ)丁等基本圖像屬性》 |
| linestyle / ls | 連接的線條樣式：'-' or 'solid', '--' or 'dashed', '-.' or 'dashdot' ':' or 'dotted', 'none' or ' ' or '' |
| linewidth / lw | 連接的線條寬度，float 類型，默認(rèn) 0.8 |
| marker | 標(biāo)記樣式，具體樣式參見表二 |
| markeredgecolor / mec | marker 標(biāo)記的邊緣顏色 |
| markeredgewidth / mew | marker 標(biāo)記的邊緣寬度 |
| markerfacecolor / mfc | marker 標(biāo)記的顏色 |
| markerfacecoloralt / mfcalt | marker 標(biāo)記的備用顏色 |
| markersize / ms | marker 標(biāo)記的大小 |
| 表二：marker 標(biāo)記的樣式，官方文檔： https://matplotlib.org/api/markers_api.html |
| "." | 點(diǎn) |
| "," | 像素點(diǎn) |
| "o" | 圓圈 |
| "v" | 倒三角 |
| "^" | 正三角 |
| "<" | 左三角 |
| ">" | 右三角 |
| "1" | 倒三叉星 |
| "2" | 正三叉星（類似奔馳車標(biāo)形狀） |
| "3" | 左三叉星 |
| "4" | 右三叉星 |
| "8" | 八邊形 |
| "s" | 正方形 |
| "p" | 五邊形 |
| "P" | 填充的加號(hào)（粗加號(hào)） |
| "+" | 加號(hào) |
| "*" | 星形 |
| "h" | 六邊形（底部是角） |
| "H" | 六邊形（底部是邊） |
| "x" | x 號(hào) |
| "X" | 填充的 x 號(hào)（粗 x 號(hào)） |
| "D" | 粗菱形（對(duì)角線相等） |
| "d" | 細(xì)菱形（對(duì)角線不等） |
| "|" | 垂直線 |
| "_" | 水平線 |
| 0 | 水平線靠左 |
| 1 | 水平線靠右 |
| 2 | 垂直線靠上 |
| 3 | 垂直線靠下 |
| 4 | 左三角（比 "<" 更細(xì)） |
| 5 | 右三角（比 ">" 更細(xì)） |
| 6 | 正三角（比 "^" 更細(xì)） |
| 7 | 倒三角（比 "v" 更細(xì)） |
| 8 | 左三角（比 "<" 更細(xì)，靠左顯示） |
| 9 | 右三角（比 ">" 更細(xì)，靠右顯示） |
| 10 | 正三角（比 "^" 更細(xì)，靠上顯示） |
| 11 | 倒三角（比 "v" 更細(xì)，靠下顯示） |
| "None" / " " / "" | 無(wú)樣式 |
| '$...$' | 支持 LaTeX 數(shù)學(xué)公式，表達(dá)式用美元符號(hào)包圍起來(lái) |
【3x00】繪制極坐標(biāo)
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt# 設(shè)置中文顯示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 設(shè)置畫布大小 plt.figure(figsize=(8.0, 6.0))# 設(shè)置三個(gè)數(shù)據(jù)，theta 為點(diǎn)位置的弧度參數(shù)，r 為點(diǎn)的半徑坐標(biāo) theta1 = np.array([1.25*np.pi, np.pi/2, 0]) theta2 = np.array([-np.pi/6, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi]) theta3 = np.arange(0., 2*np.pi, 0.5) r1 = np.array([4, 2, 3]) r2 = np.array([5, 2, 4, 5, 3]) r3 = np.random.randint(0, 5, 13)# 繪制第一個(gè)極坐標(biāo)圖，點(diǎn)的標(biāo)記樣式為細(xì)菱形，大小為8，點(diǎn)之間的連接線條樣式為: plt.polar(theta1, r1, marker='d', ms=8, ls=':', label='數(shù)據(jù)一') # 填充第一個(gè)極坐標(biāo)圖，填充顏色為藍(lán)色，透明度0.3 plt.fill(theta1, r1, color='b', alpha=0.3) # 繪制第二個(gè)極坐標(biāo)圖，marker、linestyle、color 三個(gè)參數(shù)可以組合以字符串形式傳入 plt.polar(theta2, r2, '*-g', ms=10, label='數(shù)據(jù)二') # 繪制第三個(gè)極坐標(biāo)圖，設(shè)置 linestyle 為 none，即點(diǎn)與點(diǎn)之間不相連 plt.polar(theta3, r3, marker='o', ls='none', ms=8, color='r', label='數(shù)據(jù)三')plt.title('matplotlib.pyplot.polar 用法示例', pad=25, fontsize=15) plt.legend(bbox_to_anchor=(1.3, 1))plt.show()示例中 figure、title、legend 等其他方法的解釋可參見我的系列文章：
- 《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（一）：初識(shí) Matplotlib 與其 matplotibrc 配置文件》
- 《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 畫布 / 網(wǎng)格等基本圖像屬性》
- 《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（三）：圖例 / LaTeX / 刻度 / 子圖 / 補(bǔ)丁等基本圖像屬性》
繪制結(jié)果如下圖：
【4x00】繪制雷達(dá)圖
雷達(dá)圖是以從同一點(diǎn)開始的軸上表示的三個(gè)或更多個(gè)定量變量的二維圖表的形式顯示多變量數(shù)據(jù)的圖形方法。軸的相對(duì)位置和角度通常是無(wú)信息的。 雷達(dá)圖也稱為網(wǎng)絡(luò)圖，蜘蛛圖，星圖，蜘蛛網(wǎng)圖，不規(guī)則多邊形，極坐標(biāo)圖或 Kiviat 圖。它相當(dāng)于平行坐標(biāo)圖，軸徑向排列。
在前面的示例中，使用了 matplotlib.pyplot.fill() 方法對(duì)三個(gè)極坐標(biāo)點(diǎn)圍成的圖形進(jìn)行了填充，這就有點(diǎn)兒接近于雷達(dá)圖了，仔細(xì)觀察前面的示例，在填充時(shí)第一個(gè)點(diǎn)和最后一個(gè)點(diǎn)之間沒有連線，即沒有閉合，而更精確的雷達(dá)圖應(yīng)該是閉合的，且外圍應(yīng)該是文字描述而不是度數(shù)。
在繪制雷達(dá)圖之前需要提前了解一些函數(shù)。這些函數(shù)可以幫助我們實(shí)現(xiàn)閉合、自定義文字標(biāo)簽等。
【4x01】理解 numpy.concatenate()
numpy.concatenate() 方法用于沿現(xiàn)有軸連接一系列數(shù)組，我們可以利用此方法來(lái)實(shí)現(xiàn)閉合操作。
基本語(yǔ)法：numpy.concatenate((a1, a2, ...)[, axis=0, out=None])
| a1, a2, … | 要連接的數(shù)組，必須擁有相同的維度 |
| axis | 沿指定軸連接數(shù)組，可選項(xiàng)，如果 axis 為 None，則數(shù)組在使用前被展平，默認(rèn)值為 0 |
| out | 用于接收連接后的數(shù)組，可選項(xiàng) |
用法示例：
import numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array(['a', 'b', 'c', 'd']) print(np.concatenate((a, b)))輸出結(jié)果如下：
['1' '2' '3' '4' 'a' 'b' 'c' 'd']如果要實(shí)現(xiàn)數(shù)組的閉合，則可以傳入原數(shù)組和一個(gè)新數(shù)組，其中新數(shù)組中的元素為原數(shù)組中的第一個(gè)元素，示例如下：
import numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4]) print(np.concatenate((a, [a[0]])))輸出結(jié)果如下：
[1 2 3 4 1]【4x02】理解 pyplot.thetagrids()
matplotlib.pyplot.thetagrids() 方法用于獲取并設(shè)置當(dāng)前極區(qū)圖上的極軸。
基本語(yǔ)法：matplotlib.pyplot.thetagrids(angles, labels=None, fmt=None, **kwargs)
| angles | 網(wǎng)格線的角度，浮點(diǎn)數(shù)、度數(shù)組成的元組 |
| labels | 每個(gè)極軸要使用的文本標(biāo)簽，字符串組成的元組 |
| fmt | 格式化 angles 參數(shù)，如 '%1.2f' 保留兩位小數(shù)，注意，將使用以弧度為單位的角度 |
| **kwargs | 其他關(guān)鍵字參數(shù)，參見官方文檔 |
應(yīng)用舉例：
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']plt.polar() angles = range(0, 360, 45) labels = ('東', '東北', '北', '西北', '西', '西南', '南', '東南') plt.thetagrids(angles, labels) plt.title('matplotlib.pyplot.thetagrids() 用法示例', pad=15)plt.show()【4x03】繪制雷達(dá)圖
numpy.concatenate() 方法能夠解決閉合問題，matplotlib.pyplot.thetagrids() 能夠解決自定義極軸和極軸的文本標(biāo)記問題，因此就可以繪制一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的雷達(dá)圖了。示例如下：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt# 設(shè)置中文顯示、畫布大小 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.figure(figsize=(8.0, 6.0))# 分割圓并執(zhí)行閉合操作（0-2π之間返回間隔均勻的6個(gè)弧度：π/3、2π/3、π、4π/3、5π/3、2π） theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 6, endpoint=False) theta = np.concatenate((theta, [theta[0]]))# 設(shè)置兩組數(shù)據(jù)并執(zhí)行閉合操作 data1 = np.array([9, 4, 3, 5, 2, 8]) data2 = np.array([3, 6, 9, 6, 3, 2]) data1 = np.concatenate((data1, [data1[0]])) data2 = np.concatenate((data2, [data2[0]]))# 繪制并填充兩組數(shù)據(jù) plt.polar(theta, data1, 'bo-', label='小王') plt.polar(theta, data2, 'ro:', label='小張') plt.fill(theta, data1, color='b', alpha=0.3) plt.fill(theta, data2, color='r', alpha=0.3)# 將六個(gè)弧度（π/3、2π/3、π、4π/3、5π/3、2π）轉(zhuǎn)換成角度，并分別設(shè)置標(biāo)簽 labels = np.array(['Python', 'Golang', 'Java', 'C++', 'PHP', 'JavaScript']) plt.thetagrids(theta[:6] * 180/np.pi, labels)# 設(shè)置刻度范圍、標(biāo)題、圖例 plt.ylim(0, 10) plt.title('編程語(yǔ)言掌握程度') plt.legend(bbox_to_anchor=(1.3, 1)) plt.show()這里是一段防爬蟲文本，請(qǐng)讀者忽略。 本文原創(chuàng)首發(fā)于 CSDN，作者 TRHX。 博客首頁(yè)：https://itrhx.blog.csdn.net/ 本文鏈接：https://itrhx.blog.csdn.net/article/details/106162412 未經(jīng)授權(quán)，禁止轉(zhuǎn)載！惡意轉(zhuǎn)載，后果自負(fù)！尊重原創(chuàng)，遠(yuǎn)離剽竊！
【5x00】高級(jí)用法：繪制極坐標(biāo)散點(diǎn)圖
matplotlib.pyplot.polar() 方法可以實(shí)現(xiàn)極坐標(biāo)散點(diǎn)圖，但僅用這一個(gè)函數(shù)的話實(shí)現(xiàn)的樣式效果并不多，以下介紹另外三種繪制極坐標(biāo)散點(diǎn)圖的方法：
-
matplotlib.pyplot.polar() 和 matplotlib.pyplot.scatter() 結(jié)合，前者繪制極坐標(biāo)圖，后者在極坐標(biāo)圖上繪制散點(diǎn)圖；
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matplotlib.pyplot.subplot() 和 matplotlib.pyplot.scatter() 結(jié)合，前者添加子圖，其中指定 projection='polar' 即為極坐標(biāo)圖， 后者在極坐標(biāo)圖上繪制散點(diǎn)圖；
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matplotlib.pyplot.axes() 與 matplotlib.pyplot.scatter() 結(jié)合，前者設(shè)置繪圖區(qū)參數(shù)，其中指定 projection='polar' 或 polar=True 即為極坐標(biāo)圖， 后者在極坐標(biāo)圖上繪制散點(diǎn)圖。
【5x01】方法一：pyplot.scatter() 與 pyplot.polar()
以下用到的 matplotlib.pyplot.scatter() 函數(shù)，各參數(shù)含義以及支持的其他參數(shù)可以參見前文：
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《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 畫布 / 網(wǎng)格等基本圖像屬性》
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《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（五）：散點(diǎn)圖的繪制》
【5x02】方法二：pyplot.scatter() 與 pyplot.subplot()
matplotlib.pyplot.subplot() 方法用于添加子圖，如果想要子圖為極坐標(biāo)圖，則需要指定 projection 參數(shù)為 polar，有關(guān)此函數(shù)的具體介紹可參見官方文檔。其他函數(shù)的參數(shù)解釋可參考前文：
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《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（三）：圖例 / LaTeX / 刻度 / 子圖 / 補(bǔ)丁等基本圖像屬性》
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《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（五）：散點(diǎn)圖的繪制》
【5x03】方法三：pyplot.scatter() 與 pyplot.axes()
axes 為 Matplotlib 圖像中的繪圖區(qū)，matplotlib.pyplot.axes() 方法可以對(duì)繪圖區(qū)進(jìn)行設(shè)置，同樣的也可以設(shè)置 projection 參數(shù)為 polar 來(lái)實(shí)現(xiàn)極坐標(biāo)圖，設(shè)置 polar=True 也行。示例中其他函數(shù)的參數(shù)解釋可參考前文：
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《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（一）：初識(shí) Matplotlib 與其 matplotibrc 配置文件》
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《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（五）：散點(diǎn)圖的繪制》
【6x00】高級(jí)用法：繪制極坐標(biāo)柱狀圖
和極坐標(biāo)散點(diǎn)圖的繪制類似，matplotlib.pyplot.polar() 方法可以實(shí)現(xiàn)極坐標(biāo)圖，但僅用這一個(gè)函數(shù)的話實(shí)現(xiàn)的樣式效果并不多，以下介紹另外三種繪制極坐標(biāo)柱狀圖的方法：
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matplotlib.pyplot.polar() 和 matplotlib.pyplot.bar() 結(jié)合，前者繪制極坐標(biāo)圖，后者在極坐標(biāo)圖上繪制柱狀圖；
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matplotlib.pyplot.subplot() 和 matplotlib.pyplot.bar() 結(jié)合，前者添加子圖，其中指定 projection='polar' 即為極坐標(biāo)圖， 后者在極坐標(biāo)圖上繪制柱狀圖；
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matplotlib.pyplot.axes() 與 matplotlib.pyplot.bar() 結(jié)合，前者設(shè)置繪圖區(qū)參數(shù)，其中指定 projection='polar' 或 polar=True 即為極坐標(biāo)圖， 后者在極坐標(biāo)圖上繪制柱狀圖。
【6x01】方法一：pyplot.bar() 與 pyplot.polar()
以下用到的 matplotlib.pyplot.bar() 函數(shù)，各參數(shù)含義以及支持的其他參數(shù)可以參見前文：
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《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 畫布 / 網(wǎng)格等基本圖像屬性》
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《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（六）：直方圖 / 柱狀圖 / 條形圖的繪制》
【6x02】方法二：pyplot.bar() 與 pyplot.subplot()
matplotlib.pyplot.subplot() 方法用于添加子圖，如果想要子圖為極坐標(biāo)圖，則需要指定 projection 參數(shù)為 polar，有關(guān)此函數(shù)的具體介紹可參見官方文檔。其他函數(shù)的參數(shù)解釋可參考前文：
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《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（三）：圖例 / LaTeX / 刻度 / 子圖 / 補(bǔ)丁等基本圖像屬性》
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《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（六）：直方圖 / 柱狀圖 / 條形圖的繪制》
【6x03】方法三：pyplot.bar() 與 pyplot.axes()
axes 為 Matplotlib 圖像中的繪圖區(qū)，matplotlib.pyplot.axes() 方法可以對(duì)繪圖區(qū)進(jìn)行設(shè)置，同樣的也可以設(shè)置 projection 參數(shù)為 polar 來(lái)實(shí)現(xiàn)極坐標(biāo)圖，設(shè)置 polar=True 也行。示例中其他函數(shù)的參數(shù)解釋可參考前文：
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《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（一）：初識(shí) Matplotlib 與其 matplotibrc 配置文件》
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《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（六）：直方圖 / 柱狀圖 / 條形圖的繪制》
這里是一段防爬蟲文本，請(qǐng)讀者忽略。 本文原創(chuàng)首發(fā)于 CSDN，作者 TRHX。 博客首頁(yè)：https://itrhx.blog.csdn.net/ 本文鏈接：https://itrhx.blog.csdn.net/article/details/106162412 未經(jīng)授權(quán)，禁止轉(zhuǎn)載！惡意轉(zhuǎn)載，后果自負(fù)！尊重原創(chuàng)，遠(yuǎn)離剽竊！
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（九）：极区图 / 极坐标图 / 雷达图的绘制的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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