Python绘制平滑曲线雷达图

# =========================================================================================# ====================================== 1. 环境设置 =======================================# =========================================================================================import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt

# =========================================================================================# ======================================2.颜色库=======================================# =========================================================================================COLOR_SCHEMES = {    1: ['#C83E4D', '#F4B38C', '#D0E1F9', '#85C1E9', '#2E86C1', '#5A306D', '#C45B90', '#8B3E4F'],}

# =========================================================================================# ======================================3.绘图函数=======================================# =========================================================================================def plot_advanced_forest_chart(df_real, scheme_id):    selected_colors = COLOR_SCHEMES[scheme_id]  #获取颜色方案    color_eagle, color_chief, color_gigapath, color_ctranspath, color_virchow2, color_morphology, color_biomarkers, color_prognosis = selected_colors  #分配颜色    label_colors = df_real['Label_Color'].map(category_color_map).tolist()  #匹配标签颜色    min_vals = df_real['Min_Val'].tolist()  #最小值    max_vals = df_real['Max_Val'].tolist()  #最大值    num_vars = len(labels)  #变量数

    #创建画布    fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 15), subplot_kw=dict(polar=True))    ax.set_theta_offset(np.pi / 2)  #起点    ax.set_theta_direction(-1)  #顺时针方向    ax.set_xticks(angles[:-1])  #设置x轴刻度    ax.set_xticklabels([])  #去掉x轴标签    #网格线    ax.xaxis.grid(True,  #开启                  color=radial_line_color,  #网格线颜色                  linestyle='-',  #样式                  linewidth=radial_line_width)  #线宽

    #打包数据    models_data = [        (data_eagle, color_eagle, 'EAGLE'),        (data_chief, color_chief, 'CHIEF'),        (data_gigapath, color_gigapath, 'GigaPath'),        (data_ctranspath, color_ctranspath, 'CTransPath'),        (data_virchow2, color_virchow2, 'Virchow2')    ]    ax.plot(angles_dense,  #x                data_dense,  #y                color=color,  #颜色                linewidth=line_width,  #线宽                label=label)  #标签

    #遍历添加外圈标签    for i, (angle, label_text, color) in enumerate(zip(angles[:-1], labels, label_colors)):     #右上角图例    legend_elements = [Line2D([0],  #x                              [0],  #y                              color=c,  #颜色                              lw=3,  #线宽                              label=l) for _, c, l in models_data]  #遍历生成所有图例    leg = ax.legend(handles=legend_elements,  #句柄                    loc='upper right',  #位置                    bbox_to_anchor=(1.15, 1.05),  #坐标                    fontsize=11,  #字号                    frameon=True,  #边框                    borderpad=0.8)  #内边距    ax.add_artist(leg)  #添加图例

# =========================================================================================# ======================================4.执行部分=======================================# =========================================================================================if __name__ == '__main__':    df_real = pd.read_excel(r'data.xlsx')  #读取数据    scheme_id = 1    selected_hex_colors = COLOR_SCHEMES[scheme_id]    print('正在绘制并保存方案：', scheme_id)    plot_advanced_forest_chart(df_real, scheme_id)

df_real = pd.read_excel(r'data.xlsx')  #读取数据

2.设置是否进行批量绘图，执行部分：

plot_all = True

data_eagle = close_line(df_real['EAGLE'].values)data_chief = close_line(df_real['CHIEF'].values)data_gigapath = close_line(df_real['GigaPath'].values)data_ctranspath = close_line(df_real['CTransPath'].values)data_virchow2 = close_line(df_real['Virchow2'].values)

4.设置绘图结果的保存地址，绘图函数部分：

plt.savefig(fr'Scheme_{scheme_id}.png', dpi=300,bbox_inches='tight')