余姿函的學習歷程 - 大數據 - 10.徑向柱圖
 

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1101AD004
余姿函


歷程檔案 Portfolio

    10.徑向柱圖

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    # 生成資料
    df = pd.DataFrame(
            {
                'Name': ['item ' + str(i) for i in list(range(151)) ],
                'Value': np.random.randint(low=10, high=200, size=50)
            })
    # 排序
    df = df.sort_values(by=['Value'])
    # 初始化畫布
    plt.figure(figsize=(2010))
    ax = plt.subplot(111, polar=True)
    plt.axis('off')
    # 設定圖表引數
    upperLimit = 100
    lowerLimit = 30
    labelPadding = 4
    # 計算最大值
    max = df['Value'].max()
    # 資料下限10, 上限100
    slope = (max - lowerLimit) / max
    heights = slope * df.Value + lowerLimit
    # 計算條形圖的寬度
    width = 2*np.pi / len(df.index)
    # 計算角度
    indexes = list(range(1len(df.index)+1))
    angles = [element * width for element in indexes]
    # 繪製條形圖
    bars = ax.bar(
        x=angles,
        height=heights,
        width=width,
        bottom=lowerLimit,
        linewidth=2,
        edgecolor="white",
        color="#33A8FF",
    )
    # 新增標籤
    for bar, angle, height, label in zip(bars,angles, heights, df["Name"]):
    # 旋轉
        rotation = np.rad2deg(angle)
    # 翻轉
        alignment = ""
        if angle >= np.pi/2 and angle < 3*np.pi/2:
            alignment = "right"
            rotation = rotation + 180
        else:
            alignment = "left"
    # 最後新增標籤
        ax.text(
            x=angle,
            y=lowerLimit + bar.get_height() + labelPadding,
            s=label,
            ha=alignment,
            va='center',
            rotation=rotation,
            rotation_mode="anchor")
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