python雷達圖

『壹』 python pyecharts怎麼顯示

echarts是什麼？下面是來自官方的介紹：
ECharts，縮寫來自Enterprise Charts，商業級數據圖表，一個純Javascript的圖表庫，可以流暢的運行在PC和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底層依賴輕量級的Canvas類庫ZRender，提供直觀，生動，可交互，可高度個性化定製的數據可視化圖表。創新的拖拽重計算、數據視圖、值域漫遊等特性大大增強了用戶體驗，賦予了用戶對數據進行挖掘、整合的能力。
支持折線圖（區域圖）、柱狀圖（條狀圖）、散點圖（氣泡圖）、K線圖、餅圖（環形圖）、雷達圖（填充雷達圖）、和弦圖、力導向布局圖、地圖、儀表盤、漏斗圖、事件河流圖等12類圖表，同時提供標題，詳情氣泡、圖例、值域、數據區域、時間軸、工具箱等7個可交互組件，支持多圖表、組件的聯動和混搭展現。
作為網路開源的工具，個人覺得這個是難得的良心之作，哈哈哈。
用法
使用echarts還是需要一定的前端知識，這里介紹一個python包–pyecharts，利用幾行代碼輕松生成echarts風格的圖表。
安裝
pip install pyecharts12

實例
from pyecharts import Bar

attr = ["{}month".format(i) for i in range(1, 13)]
attr = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
v1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
v2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
bar = Bar("Bar chart", "precipitation and evaporation one year")
bar.add("precipitation", attr, v1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.add("evaporation", attr, v2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.render()

『貳』 python數據分析師需要掌握什麼技能

首先是基礎篇
1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、復雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表（類似於BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等復雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最後，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。
2. SQL（資料庫）

我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
3. 統計學基礎
數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等。
4、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什麼工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目瞭然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。
進階階段需要掌握的：

1、系統的學好統計學
純粹的機器學習講究演算法預測能力和實現，但是統計一直就強調「可解釋性」。比如說，針對今天微博股票發行就上升20%，你把你的兩個預測股票上漲還是下跌的model套在新浪的例子上，然後給你的上司看。統計學就是這樣的作用。
數據挖掘相關的統計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）
定量方法（時間軸分析、概率模型、優化）
決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析）
樹立競爭優勢的分析（通過項目和成功案例學習基本的分析理念）
資料庫入門（數據模型、資料庫設計）
預測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數回歸、統計流程式控制制）
數據管理（ETL（Extract、Transform、Load）、數據治理、管理責任、元數據）
優化與啟發（整數計劃法、非線性計劃法、局部探索法、超啟發（模擬退火、遺傳演算法））
大數據分析（非結構化數據概念的學習、MapRece技術、大數據分析方法）
數據挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關聯性規則、因子分析、存活時間分析）
其他，以下任選兩門（社交網路、文本分析、Web分析、財務分析、服務業中的分析、能源、健康醫療、供應鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）
風險分析與運營分析的計算機模擬
軟體層面的分析學（組織層面的分析課題、IT與業務用戶、變革管理、數據課題、結果的展現與傳達方法）
2、掌握AI Machine Learning演算法，會用工具（比如Python/R）進行建模。
傳統的BI分析能回答過去發生了什麼？現在正在發生什麼？但對於未來會發生什麼？必須靠演算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經內置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數據挖掘工具。另外大數據之間隱藏的關系，靠傳統工具人工分析是不可能做到的，這時候交由演算法去實現，無疑會有更多的驚喜。
其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境「R」備受矚目。R的強項不僅在於其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，並可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包擴展機制，通過導入擴展包就可以使用標准狀態下所不支持的函數和數據集。R語言雖然功能強大，但是學習曲線較為陡峭，個人建議從python入手，擁有豐富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望對你有所幫助

『叄』 國內有哪些好的數據可視化工具，推薦一下

誠然，數據可視化可謂是數據分析工作的最後一道工序，前面的作業做得再好，如果不能很好地展現出來，那就算是臨門一腳、功虧一簣了……下面給大家列出好用的數據可視化工具清單，希望可以為你的學習或工作帶來一些幫助。

1、強大的R可視化包-ggplot2

R是一款偏向於統計分析的腳本語言軟體，基於S語言開發，如果你是R語言忠實fans，我相信你一定不會不知道R里單獨的一個繪圖包—ggplot2，之所以給ggplot2「強大」的頭銜，一方面確實能夠輕松應付各個領域的圖像繪制，靜態的，動態的，說的出名字的，個性化特製的；另一方面小編就是學統計學的，自然相對熟悉這個包。

ggplot2由Hadley Wickham在2005年創造。受歡迎的原因是將圖形分解為語素（如尺度、圖層）的思想。ggplot2可以作為R語言基礎繪圖包的替代，同時ggplot2預設有多種印刷及網頁尺寸。

當然有些數據分析軟體也帶透視表、繪圖功能，如MySQL、SPSS，但數據可視化不作為主要功能，這里就不如上面較詳細說了。

『肆』 雷達圖報錯

labels下面加一行:
labels=np.concatenate((labels,[labels[0]]))

『伍』 雷達圖繪制比較復雜，不屬於簡易圖表對嗎

是的，不屬於。
雷達圖是以從同一點開始的軸上表示的三個或更多個定量變數的二維圖表的形式顯示多變數數據的圖形方法。軸的相對位置和角度通常是無信息的。雷達圖也稱為網路圖，蜘蛛圖，星圖，蜘蛛網圖，不規則多邊形，極坐標圖或Kiviat圖。它相當於平行坐標圖，軸徑向排列。
有三種方法來繪制雷達圖分別是Excel、PowerBI和Python，其中比較有意思的是在PowerBI里運行Python代碼，繪制雷達圖。

『陸』 用python將數據（實時變化）顯示到雷達圖上。

1、以固定點畫多個圓
2、每個點的坐標必須預先知道（當然坐標一直在邊，那麼在每次坐標變化後，都要獲取到最新的坐標值）
3、依據坐標值在圖上畫出圓點。
這只是思路，沒有源代碼，只能幫到此步

『柒』 python繪制雷達圖代碼能填充嗎

能。
在Python中得turtle庫，就可以使用以下命令進行填充turtle.fillcolor(顏色)。

『捌』 哪位大哥幫我用Python把它變成極坐標顯示的那種（就是在圓上面展示出來各個角度出現的頻率），我沒有寫出

樓主是否說的是雷達圖呢？

剩下的坐標我就懶得打啦，樓主不介意的吧~