Gox语言中集成了Go语言的第三方图形绘制库gg,这是非常优秀的一个图形绘制库,用它来进行图形绘制比使用Go语言的官方库更加简单直接。下面来看一个用gg包绘制基本图形的例子,说是基本,其实已经比较复杂了,我们这次倒过来顺序,先看看我们要画什么东西。 我们要绘制的是一个经典的圆圈方块三角图形的堆叠,三个形状各有特色,并且颜色不同,分别是红蓝绿三原色。其中方块最简单,是纯色的,当然有一些
   近期由于在计算绩效的时候,老板需要每个季度针对绩效给一个报告PPT,之前总是用excel来进行数据的统计,以及画图来贴进PPT里面,在接触了PYTHON的一段时间后,发现可以将数据导入就自动生成表格,但是网上的教程都不是很细致,于是摸索了一段时间,先就将详细的给大家讲下雷达和折线图,非常实用。一、雷达的绘制:背景:想要展示各个团队的六个维度的信息:分别是:工作绩效、沟
转载 2023-08-16 18:06:54
595阅读
# 使用 Python 实现雷达填充斜线的详细教程 在数据可视化中,雷达(也称蜘蛛)是一个很受欢迎的工具,能够清晰地展示多个变量的比较。本文将教你如何使用 Python 创建一个填充斜线的雷达。我们会使用 `matplotlib` 库来实现这一目标。 ## 流程步骤 以下是实现雷达的基本流程: ```mermaid flowchart TD A[准备数据] --> B[导
原创 2024-10-16 04:13:48
49阅读
# 用Python实现雷达的斜线填充 在数据可视化方面,雷达是一种很有效的工具,能够展示多维数据。为此,我们将通过Python实现雷达,并在图形上使用斜线进行填充。接下来,我将逐步教你完成这一过程。 ## 整体流程 以下是实现Python雷达用斜线填充的步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 安装所需库 | | 2 | 导入库并准
原创 2024-10-15 04:22:30
73阅读
  用激光雷达进行目标检测是目前汽车用到的主流方法,这种传感器精度高、成本高昂、技术门槛高。如果昂贵的价格能买来安全,那么也能显示其价值。但最近,来自百度研究院、密歇根大学以及伊利诺伊大学香槟分校的研究者提出了一种可以「欺骗」激光雷达点云的对抗方法,对激光雷达的安全性提出了质疑。在深度学习中,为了检测的鲁棒性,研究者通常会用特定方法生成一些不容易识别或判断的目标对神经网络进行攻
# 用Python雷达填充 ## 概述 在本文中,我将告诉你如何使用Python来画雷达并且不填充雷达是一种非常有用的数据可视化工具,它可以展示多个变量在不同维度上的相对比较。通过不填充,我们可以更清晰地看到各个维度之间的差异。 ## 实现步骤 下面是实现该任务的步骤的一个总览: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 导入必要的库 | | 2 | 准备数
原创 2023-12-09 08:12:18
84阅读
# Python雷达填充颜色的实际应用解析 雷达,又称为蛛网、极坐标图,是一种用于表现多变量数据的有效方式。它能够将多个维度的数据以图形的形式直观地展示出来,适合于数据对比和整体评估。在本文中,我们将探讨如何使用 Python 绘制雷达并进行颜色填充,同时展示实际应用场景。 ## 实际问题:产品性能对比 假设我们想要对三款手机的性能进行对比,它们的性能指标包括电池续航、相机清晰度
原创 9月前
216阅读
一、手把手教你 Tableau 绘制倾斜倾斜,又名斜线图、斜率,可以展示单指标不同时期的变化情况,既能展示值的大小变化,同时能展示排名变化。绘制各个城市劳动生产率变化倾斜 数据展示 操作步骤1、创建计算字段「排名」;2、拖拽度量「排名」、维度「期间」到行列功能区,并修改标记为「线」;3、拖拽维度「单位」到标记的详细信息(这样后面特定维度才可以按照单位进
现有以下表格,我需要画成第二张图中的雷达(类似fifa足球、王者荣耀里面的那种球员能力图)雷达函数用到以下包:import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as mcolors导入中文相关字体# 导入中文 import matplotlib.font_manager
雷达是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法,雷达通常用于综合分析多个指标,具有完整,清晰和直观的优点。 下面以实际例子给大家讲解一下雷达的应用场景和绘制方法:一、比较汽车性能这类雷达图一般用于比较同类事物不同纬度性能的优劣,以奥迪A4L时尚动感型和凯迪拉克CT4精英型为例,我们来画一下这两种汽车的雷达,代码如下:import p
文章目录简介用到的第三方库介绍代码实例 简介雷达是通过多个离散属性,以此来比较对象的最为直观的工具。如果能掌握雷达的绘制,可以为学习工作以及生活带来便利和乐趣。用到的第三方库介绍Numpy库:NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 Matplotlib库:Matplotli
转载 2023-08-04 14:53:31
550阅读
# Python雷达 ## 引言 雷达(Radar Chart),也称为蛛网(Spider Chart)或星形(Star Chart),是一种用来表示多维数据的图表形式。它通过在一个圆形的坐标系上绘制数据点,并连接这些数据点,形成一个多边形。每个数据点代表一个维度,多边形的边则代表各个维度之间的关系。通过雷达可以直观地展示数据的相对大小和变化趋势。 Python是一种功能强大的编程
原创 2023-08-14 04:38:15
248阅读
# Python雷达实现方法 ## 1. 简介 在本教程中,我将教会你如何使用Python实现雷达雷达也称为蜘蛛网,它用于可视化多个维度的数据。 ## 2. 实现步骤 下面是实现“Python雷达”的步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 导入必要的库 | | 2 | 准备数据 | | 3 | 创建雷达 | | 4 | 设置图形属性 | |
原创 2023-10-09 04:17:06
187阅读
一、matplotlib的介绍1、matplotlib是提供数据绘图功能的第三方库,其pyplot子库主要用于实现各种数据展示形的绘制。2、pyplot子库的引用方式如下:import matplotlib.pyplot as plt3、为了正确显示中文字体,请用一下代码更改默认设置,其中“SimHei”表示黑体字>>>import matplotlib>>>
转载 2023-10-07 16:43:13
118阅读
雷达/蜘蛛/星图雷达(Radar Chart) 是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达也称为网络,蜘蛛,星图,蜘蛛网,不规则多边形,极坐标图或Kiviat。它相当于平行坐标图,轴径向排列。 雷达可以直观地对多维数据集目标对象的性能、优势及关键特征进行展示,如下图: 下面介绍总结几种MATL
转载 2023-08-28 23:02:04
915阅读
项目里边柱状 折线图 雷达都有 雷达是最先搞的,但却是最后搞好的。先说结论:一定要在最后给雷达赋值 或者完事之后刷新一下radarChart.setData(radarData);如果需要柱状与折线图的看我其他的文章MPAndroidChart LIneChart 折线图遇到的一些问题记录。关于MPAndroidChart BarChart 柱状组遇到的一些问题记录。下面老规矩 先上效
转载 2023-12-21 06:30:30
116阅读
option = { title : { text: '雷达', subtext: '卖山楂啦prss', textStyle: { color: '#000000', fontSize: 20, } }, tooltip : { trigger: 'axis' },
转载 2024-05-15 08:14:47
209阅读
目录前言准备知识如何画多边形画多边形:画圆心点到多边形顶点的线段绘制数据点组成的多边形封装代码外部调用前言游戏项目中经常用到多边形雷达,来表示人物的属性分布:像这种:(注:以上图片均来源自网络,不做任何商业用途)那今天跟随游戏项目,用 laya 画一个通用的属性雷达。准备知识首先,任何雷达都离不开圆,像下面这种,我们首先要明确一个概念:雷达是建立在圆的内切当中。 (注:以上图片
今天小编又来更新啦!!!今天更新的是绘制雷达,这也是数据图形化展示的一个方式,通常用来展现数据的特性。就例如我们平时玩游戏的KDA。话不多说,进入正题哦对了,在进入正题前,我门要提前安装matplotlib库,这个库就是用来绘制图像的。那么我们上代码import numpy as np #这个库我们非常熟悉,可以对数组进行一些处理,也是我们绘图要用的数据格式,我不太清楚普通的array类
文章目录参考资料重点参考知乎一步一步的讲解matplotlib库画的复现一个 pyecharts的雷达尝试在上面的基础上,把pyecharts 导出存为一般的png尝试在上面的基础上,把pyecharts 导出存为一般的矢量用pygal画雷达 参考资料重点参考知乎一步一步的讲解  5 pyecharts 雷达 这篇写的很不错,参数解释 也详细给出来了。matplotlib库画
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5