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Python爬取王者荣耀英雄能力数据,雷达图显示数据

更新时间:2023-08-09  作者:佚名   来源: 网络转载

Python爬取王者荣耀英雄能力数据,雷达图显示数据[Python常见问题]

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以下文章来源于Python小例子,作者 无尘

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Python爬取王者荣耀英雄能力数据,雷达图显示数据[Python常见问题]

 

Python爬取王者荣耀英雄能力数据,雷达图显示数据[Python常见问题]

 

现有以下表格,我需要画成第二张图中的雷达图(类似fifa足球、王者荣耀里面的那种球员能力图)

Python爬取王者荣耀英雄能力数据,雷达图显示数据[Python常见问题]

 

Python爬取王者荣耀英雄能力数据,雷达图显示数据[Python常见问题]

 

Python爬取王者荣耀英雄能力数据,雷达图显示数据[Python常见问题]

 

雷达图函数用到以下包:

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 as font_manager

font_dirs = ["./font"]
font_files = font_manager.findSystemFonts(fontpaths=font_dirs)
font_list = font_manager.createFontList(font_files)
font_manager.fontManager.ttflist.extend(font_list)
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei"

# 启用主题
plt.style.use("ggplot")

 

获取极径范围

# 获取极径范围
def get_range(data_list):
    max = min = 0
    for _, data in data_list.items():
        for v in data:
            if v < min:
                min = v
            if v > max:
                max = v
    return [min, max]

 

生成能力分布图

# 生成能力分布图
def generate_ability_map(abilities, data_list, rows=3):
    min, max = get_range(data_list)
    # 根据能力项等分圆
    angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(abilities), endpoint=False)
    angles = np.append(angles, angles[0])
    # 生成n个子图
    fg, axes = plt.subplots(math.ceil(len(data_list) / rows), rows, subplot_kw=dict(polar=True),figsize=(9,9))
    # 调整子图间距
    plt.subplots_adjust(wspace =0.6, hspace =0.6)
    # 打散为一维数组
    axes = axes.ravel()
    # 获取所有支持的颜色
    colors = list(mcolors.TABLEAU_COLORS)
    # 循环绘制
    i = 0
    for name, data in data_list.items():
        data = np.append(np.array(data), data[0])
        ax = axes[i]
        # 绘制线条
        ax.plot(angles, data, color=colors[i])
        # 填充颜色
        ax.fill(angles, data, alpha=0.7, color=colors[i])
        # 设置角度
        ax.set_xticks(angles)
        # 设置坐标轴名称
        ax.set_xticklabels(abilities)
        # 设置名称
        ax.set_title(name, size=10, color="black", position=(0.5, 0.4))
        # 设置极径最小值
        ax.set_rmin(min)
        # 设置极径最大值(最大值加0.1,要不线条最外圈线显示不完全)
        ax.set_rmax(max + 0.1)
        i = i + 1
    plt.show()

 

调用:

#数据
abilities = ["灵活性", "功能性", "平稳性", "安全性", "耐用性", "经济性"]
super_heros = {
    "固定点降落": [2,1,5,5,4,3],
    "任意点降落": [5,5,2,3,3,4],
    "局部最优点降落": [4,5,4,4,3,4],
}

#画图
generate_ability_map(abilities,
            
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