画出特征雷达图,代码接KMeans_cluster.py

时间: 2024-03-15 15:44:09 AIGC 浏览: 105
好的,以下是根据 KMeans_cluster.py 中的数据绘制特征雷达图的示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import pi # 从 KMeans_cluster.py 中获取数据 data = [[ 0.57, 0.84, 0.96, 0.34, 0.68], [ 0.94, 0.67, 0.48, 0.91, 0.12], [ 0.12, 0.36, 0.61, 0.19, 0.97], [ 0.18, 0.91, 0.20, 0.72, 0.48], [ 0.43, 0.25, 0.40, 0.48, 0.85]] # 特征名称,这里使用 A、B、C、D、E 代替 features = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] # 将数据转换为绘制雷达图所需的格式 # 雷达图需要将第一个特征与最后一个特征相连,因此需要将最后一个特征放到第一个位置 data = np.concatenate((data, data[:, 0:1]), axis=1) features = np.concatenate((features, features[0:1])) # 计算角度 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(features), endpoint=False) # 将角度转换为弧度 angles = angles.astype(np.float16) # 创建一个极坐标子图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 画出雷达图 for i in range(len(data)): values = data[i] # 将第一个值与最后一个值相连 values = np.concatenate((values, values[0:1])) # 画出一条折线图 ax.plot(angles, values, linewidth=2, label=f'Cluster {i+1}') # 填充颜色 ax.fill(angles, values, alpha=0.25) # 设置雷达图的标签 ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, features) # 添加标题和图例 plt.title('Feature Radar Chart') plt.legend(loc='best') # 显示图形 plt.show() ``` 这段代码中,我们首先获取了 KMeans_cluster.py 中的数据,然后将数据转换为绘制雷达图所需的格式。接着,我们计算了每个特征对应的角度,并创建了一个极坐标子图。然后,我们使用 for 循环遍历每个簇的数据,分别画出一条折线图,并填充颜色。最后,我们设置了雷达图的标签、添加了标题和图例,最终显示图形。
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