雷达图是一种用于展示多变量数据的图表，与传统的笛卡尔坐标系图表不同，雷达图将坐标轴以放射状排列在一个中心点周围。这种圆形布局有助于同时比较多个定量变量，使得雷达图在揭示复杂数据集中的模式和关系方面非常有用。
了解雷达图的基本概念和结构。掌握使用Python中的Plotly库创建雷达图的技巧。学习高级自定义技术以增强雷达图的可视化效果。培养有效解释雷达图以进行比较分析的技能。探索雷达图在不同场景下的应用，如绩效评估和产品比较。
import plotly.express as px
import pandas as pd
# 示例数据
df = pd.DataFrame(dict(
r=[3, 4, 2, 5, 4],
theta=['Category 1', 'Category 2', 'Category 3', 'Category 4', 'Category 5']
))
# 使用Plotly Express创建雷达图
fig = px.line_polar(df, r='r', theta='theta', line_close=True)
fig.update_traces(fill='toself') # 填充线条内部区域
fig.show()
import plotly.graph_objects as go
categories = ['Category1', 'Category2', 'Category3',
'Category4', 'Category5']
fig = go.Figure()
# 为不同产品添加轨迹
fig.add_trace(go.Scatterpolar(
r=[1, 5, 2, 2, 3],
theta=categories,
fill='toself',
name='Product A'
))
fig.add_trace(go.Scatterpolar(
r=[4, 3, 2.5, 1, 2],
theta=categories,
fill='toself',
name='Product B'
))
fig.update_layout(
polar=dict(
radialaxis=dict(
visible=True,
range=[0, 5] # 根据数据调整范围
)
),
showlegend=True
)
fig.show()