期刊图片复现|Python绘制高颜值雷达图

# =========================================================================================# ====================================== 1. 环境设置 =======================================# =========================================================================================import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlibimport pandas as pd

# =========================================================================================# ======================================2.颜色库=======================================# =========================================================================================COLOR_SCHEMES = {    1: {'bg': '#F0F0F0', 'colors': ['#E94D36', '#00A3E0', '#008473', '#2A4583', '#FFA98E', '#808080']},}scheme_id = 60  #要使用的配色方案scheme_data = COLOR_SCHEMES.get(scheme_id, COLOR_SCHEMES[1])  #提取配色方案bg_color = scheme_data['bg']  #背景色scheme = scheme_data['colors']  #线条颜色

# =========================================================================================# ======================================3.绘图函数======================================# =========================================================================================def plot_radar_chart(categories, data):    angles += angles[:1]  #将第一个角度追加到列表末尾，让绘制出来的折线图形在最后能够闭合    #创建画布    fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7), subplot_kw=dict(polar=True))

    theta_bg = np.linspace(0, 2 * np.pi, 200)  #生成角度点，用于绘制平滑的背景圆形填充区域    #填充背景色    ax.fill_between(theta_bg,  #角度                    -0.2,  #填充范围内部的起始                    1.0,  #填充范围外侧                    color=bg_color,  #背景色                    zorder=-1)  #层    ax.set_rgrids([0, 0.5, 1.0], labels=[])  #在指定的三个径向距离上设定同心圆网格线位置    #网格线    ax.yaxis.grid(True,  #开启                  color='#CCCCCC',  #颜色                  linestyle='--',  #样式                  linewidth=1.5)  #网格线的宽度

    #遍历每组数据的索引、标签名、数值    for i, (stage, values) in enumerate(data.items()):        #散点        ax.plot(angles,  #角度                values_closed,  #数值                color=current_color,  #颜色                marker='o',  #形状                markersize=9,  #大小                linestyle='none')  #不产生线条

    #图例    ax.legend(loc='upper right',  #位置              bbox_to_anchor=(1.3, 1.1),  #坐标              fontsize=12,  #大小              frameon=False)  #去掉图例自带的边框    label_padding = 0.05  #给手动要添加的刻度文本一个额外的微调极径距离    #子图编号    fig.text(0.1,  #x             0.9,  #y             'a',  #编号             fontsize=24,  #大小             fontweight='bold')  #加粗    ax.tick_params(pad=20)  #刻度参数

# =========================================================================================# ======================================4.执行部分======================================# =========================================================================================if __name__ == '__main__':    file_path = r'radar_data.xlsx'  #原始数据路径    df = pd.read_excel(file_path, index_col='Category')  #读取    categories = df.index.tolist()  #分类组名    data_dict = {col: df[col].tolist() for col in df.columns}  #数据列表    #绘图    plot_radar_chart(categories, data_dict)

scheme_id = 60  #要使用的配色方案

2.设置绘图结果的保存地址：

png_path = fr'radar_chart{scheme_id}.png'

file_path = r'radar_data.xlsx'