Python 绘制极坐标分层热力玫瑰图(含代码)

引言

import osimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap# 0. 输出目录OUTDIR = "polar_rose_output"os.makedirs(OUTDIR, exist_ok=True)# 1. 构造模拟数据def ang_diff_deg(a, b):    """计算角度差（单位：度），结果限制在 [-180, 180]"""    return (a - b + 180) % 360 - 180def gaussian_ang(theta_deg, mu_deg, sigma_deg):    d = ang_diff_deg(theta_deg, mu_deg)    return np.exp(-0.5 * (d / sigma_deg) ** 2)def generate_polar_layer_data(n_theta=180, n_r=10, seed=2026):    """    构造“方向-层级-强度”三维数据    theta: 方向    r: 层级    Z: 每个方向-层级组合对应的强度    """    rng = np.random.default_rng(seed)    theta_centers = np.linspace(0, 360, n_theta, endpoint=False)   # degree    r_centers = np.arange(1, n_r + 1)    T, R = np.meshgrid(theta_centers, r_centers)    # 多个方向主峰    peak1 = 1.8 * gaussian_ang(T, 35, 18) * (0.65 + 0.35 * np.exp(-((R - 3.0) / 2.2) ** 2))    peak2 = 1.5 * gaussian_ang(T, 120, 26) * (0.45 + 0.55 * np.exp(-((R - 6.5) / 1.8) ** 2))    peak3 = 1.9 * gaussian_ang(T, 235, 20) * (0.35 + 0.75 * np.exp(-((R - 8.0) / 1.5) ** 2))    peak4 = 1.2 * gaussian_ang(T, 310, 15) * (0.60 + 0.40 * np.exp(-((R - 4.0) / 1.7) ** 2))    # 条带型起伏    band = 0.35 * (1 + np.cos(np.deg2rad(2.2 * T - 18 * R)))    wave = 0.25 * (1 + np.sin(np.deg2rad(1.3 * T + 25 * R)))    # 径向趋势    radial_trend = 0.15 + 0.08 * R + 0.12 * np.exp(-((R - 5.5) / 3.2) ** 2)    # 局部热点    hotspot = (        0.9 * gaussian_ang(T, 70, 8) * np.exp(-((R - 8.5) / 0.9) ** 2) +        0.8 * gaussian_ang(T, 205, 10) * np.exp(-((R - 2.5) / 0.8) ** 2) +        1.1 * gaussian_ang(T, 280, 7) * np.exp(-((R - 9.0) / 0.7) ** 2)    )    noise = 0.08 * rng.normal(size=(n_r, n_theta))    Z = peak1 + peak2 + peak3 + peak4 + band + wave + radial_trend + hotspot + noise    Z = np.clip(Z, 0, None)    return theta_centers, r_centers, Z# 2. 平滑函数def circular_smooth_along_theta(Z, kernel_size=11, sigma=2.8):    """    对角度方向做环形平滑    Z shape = (n_r, n_theta)    """    x = np.arange(kernel_size) - kernel_size // 2    kernel = np.exp(-0.5 * (x / sigma) ** 2)    kernel /= kernel.sum()    pad = kernel_size // 2    Z_pad = np.concatenate([Z[:, -pad:], Z, Z[:, :pad]], axis=1)    out = np.zeros_like(Z)    for i in range(Z.shape[0]):        out[i] = np.convolve(Z_pad[i], kernel, mode="valid")    return outdef smooth_along_radius(Z, kernel_size=5, sigma=1.1):    """    对径向做一维平滑    """    x = np.arange(kernel_size) - kernel_size // 2    kernel = np.exp(-0.5 * (x / sigma) ** 2)    kernel /= kernel.sum()    pad = kernel_size // 2    Z_pad = np.pad(Z, ((pad, pad), (0, 0)), mode="edge")    out = np.zeros_like(Z)    for j in range(Z.shape[1]):        out[:, j] = np.convolve(Z_pad[:, j], kernel, mode="valid")    return out# 3. 找主方向峰值def find_top_direction_peaks(theta_deg, profile, min_sep_deg=22, top_k=3):    """    在方向强度曲线上找几个主峰，避免彼此过近    """    idx_sorted = np.argsort(profile)[::-1]    chosen = []    for idx in idx_sorted:        ang = theta_deg[idx]        good = True        for c in chosen:            if abs(ang_diff_deg(ang, theta_deg[c])) < min_sep_deg:                good = False                break        if good:            chosen.append(idx)        if len(chosen) >= top_k:            break    return chosen# 4. 作图：基础版def plot_basic(theta_deg, r_centers, Z, out_png):    fig = plt.figure(figsize=(9, 9), dpi=220)    ax = plt.subplot(111, projection="polar")    # 构造边界    theta_edges = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(theta_deg) + 1)    r_edges = np.arange(0.5, len(r_centers) + 1.5, 1.0)    mesh = ax.pcolormesh(        theta_edges,        r_edges,        Z,        cmap="YlOrRd",        shading="auto"    )    ax.set_theta_zero_location("N")    ax.set_theta_direction(-1)    ax.set_rlim(0.5, len(r_centers) + 0.5)    ax.set_thetagrids(        np.arange(0, 360, 30),        labels=[f"{d}°" for d in range(0, 360, 30)],        fontsize=10    )    ax.set_rgrids(        np.arange(1, len(r_centers) + 1),        angle=22.5,        labels=[f"L{i}" for i in range(1, len(r_centers) + 1)],        fontsize=9    )    ax.grid(alpha=0.35, linestyle="--", linewidth=0.7)    ax.set_title("Basic Polar Layered Heat Rose", fontsize=18, pad=24)    cbar = plt.colorbar(mesh, ax=ax, pad=0.10, shrink=0.88)    cbar.set_label("Intensity", fontsize=12)    plt.tight_layout()    plt.savefig(out_png, bbox_inches="tight", facecolor="white")# 5. 作图：进阶版def plot_advanced(theta_deg, r_centers, Z, out_png):    # 平滑后的热力场    Zs = circular_smooth_along_theta(Z, kernel_size=13, sigma=3.0)    Zs = smooth_along_radius(Zs, kernel_size=5, sigma=1.0)    # 方向积分强度，用于外环曲线    dir_profile = Zs.sum(axis=0)    # 角度转弧度    theta = np.deg2rad(theta_deg)    theta_edges = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(theta_deg) + 1)    r_edges = np.arange(0.5, len(r_centers) + 1.5, 1.0)    # 自定义漂亮一点的配色    colors = ["#14001f", "#3b0f70", "#8c2981", "#de4968", "#fe9f6d", "#fcfdbf"]    cmap_adv = LinearSegmentedColormap.from_list("custom_rose", colors, N=256)    fig = plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=240, facecolor="#0b0f1a")    ax = plt.subplot(111, projection="polar", facecolor="#0b0f1a")    # 主热力图    mesh = ax.pcolormesh(        theta_edges,        r_edges,        Zs,        cmap=cmap_adv,        shading="auto"    )    # 叠加等值线    tt, rr = np.meshgrid(theta, r_centers)    levels = np.linspace(np.percentile(Zs, 50), np.percentile(Zs, 96), 7)    cs = ax.contour(        tt, rr, Zs,        levels=levels,        colors="white",        linewidths=0.75,        alpha=0.62    )    # 外环方向强度曲线    prof_norm = (dir_profile - dir_profile.min()) / (dir_profile.max() - dir_profile.min() + 1e-12)    outer_base = len(r_centers) + 0.65    outer_curve = outer_base + 1.15 * prof_norm    ax.plot(theta, outer_curve, color="#8ef9f3", lw=2.4, alpha=0.98)    ax.fill_between(theta, outer_base, outer_curve, color="#38d9d9", alpha=0.16)    # 标出主方向峰值    peak_ids = find_top_direction_peaks(theta_deg, dir_profile, min_sep_deg=26, top_k=3)    for i, idx in enumerate(peak_ids, 1):        ang = theta[idx]        rr_peak = outer_curve[idx]        deg = theta_deg[idx]        ax.scatter(            [ang], [rr_peak],            s=55, c="#ffe66d",            edgecolors="white", linewidths=0.8, zorder=8        )        r_text = rr_peak + 1.45        if 0 <= deg < 90:            ha = "left"        elif 90 <= deg < 180:            ha = "left"        elif 180 <= deg < 270:            ha = "right"        else:            ha = "right"        ax.annotate(            f"Peak {i}\n{deg:.0f}°",            xy=(ang, rr_peak),            xytext=(ang, r_text),            color="white",            fontsize=6,            ha=ha,            va="center",            arrowprops=dict(                arrowstyle="->",                color="white",                lw=0.9,                alpha=0.9,                shrinkA=0,                shrinkB=4            )        )    th_dense = np.linspace(0, 2*np.pi, 500)    ax.plot(th_dense, np.full_like(th_dense, len(r_centers) + 0.5),            color="white", lw=1.1, alpha=0.45)    ax.set_theta_zero_location("N")    ax.set_theta_direction(-1)    ax.set_rlim(0.5, len(r_centers) + 2.2)    ax.set_thetagrids(        np.arange(0, 360, 30),        labels=[f"{d}°" for d in range(0, 360, 30)],        fontsize=10,        color="#d9e2ec"    )    ax.set_rgrids(        np.arange(1, len(r_centers) + 1),        angle=18,        labels=[f"L{i}" for i in range(1, len(r_centers) + 1)],        fontsize=9,        color="#cbd5e1"    )    ax.grid(color="white", alpha=0.18, linestyle="--", linewidth=0.75)    ax.spines["polar"].set_color((1, 1, 1, 0.25))    ax.set_title(        "Advanced Polar Layered Heat Rose",        fontsize=20,        color="white",        pad=28    )    cbar = plt.colorbar(mesh, ax=ax, pad=0.10, shrink=0.6,fraction=0.035 )    cbar.set_label("Intensity", fontsize=12, color="white")    cbar.ax.yaxis.set_tick_params(color="white")    plt.setp(cbar.ax.get_yticklabels(), color="white")    plt.tight_layout()    plt.savefig(out_png, bbox_inches="tight", facecolor=fig.get_facecolor())def main():    theta_deg, r_centers, Z = generate_polar_layer_data()    basic_png = os.path.join(OUTDIR, "polar_rose_basic.png")    adv_png = os.path.join(OUTDIR, "polar_rose_advanced.png")    plot_basic(theta_deg, r_centers, Z, basic_png)    plot_advanced(theta_deg, r_centers, Z, adv_png)if __name__ == "__main__":    main()

特别声明：

以上代码与文案均为网上资料整合而成，仅供广大同行们参考学习，如有侵权请联系删除。