京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python批量制作雷达图的实现方法
因为工作需要有时候要画雷达图,但是数据好多组怎么办?不能一个一个点excel去画吧,那么可以利用python进行批量制作,得到样式如下:
首先制作一个演示的excel,评分为excel随机数生成:
1 =INT((RAND()+4)*10)/10
加入标签等得到的excel样式如下(部分,共计32行):
那么接下来就是打开python写码了,本文是基于pycharm进行编写
wb = load_workbook(filename=r'C:\Users\Administrator\Desktop\数据指标.xlsx') ##读取路径
ws = wb.get_sheet_by_name("Sheet1") ##读取名字为Sheet1的sheet表
info_id = []
info_first = []
for row_A in range(2, 32): ## 遍历第2行到32行
id = ws.cell(row=row_A, column=1).value ## 遍历第2行到32行,第1列
info_id.append(id)
for col in range(2, 9): ##读取第1到9列
first = ws.cell(row=1, column=col).value
info_first.append(first) ##得到1到8列的标签
info_data = []
for row_num_BtoU in range(2, len(info_id) + 2): ## 遍历第2行到32行
row_empty = [] ##建立一个空数组作为临时储存地,每次换行就被清空
for i in range(2, 9): ## 遍历第2行到32行,第2到9列
data_excel = ws.cell(row=row_num_BtoU, column=i).value
if data_excel == None:
pass
else:
row_empty.append(data_excel) ##将单元格信息储存进去
info_data.append(row_empty)
分步讲解:
读取excel表格:
wb = load_workbook(filename=r'C:\Users\Administrator\Desktop\数据指标.xlsx') ##读取路径
ws = wb.get_sheet_by_name("Sheet1") ##读取名字为Sheet1的sheet表
需要用到库:
import xlsxwriter
from openpyxl import load_workbook
在命令指示符下输入:
pip install xlsxwriter
等待安装即可,后面的库也是如此:
将第一列ID储存,以及第一行的标签,标签下面的数值分别储存在:
info_id = []
info_first = []
info_data = []
读取数据后接下来需要设置写入的格式:
workbook = xlsxwriter.Workbook('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet() # 创建一个工作表对象
#字体格式
font = workbook.add_format(
{'border': 1, 'align': 'center', 'font_size': 11, 'font_name': '微软雅黑'}) ##字体居中,11号,微软雅黑,给一般的信息用的
#写下第一行第一列的标签
worksheet.write(0, 0, '商品货号', font)
##设置图片的那一列宽度
worksheet.set_column(0, len(info_first) + 1, 11) # 设定第len(info_first) + 1列的宽度为11
将标签数据等写入新的excel表格中:
#新建一个excel保存结果
workbook = xlsxwriter.Workbook('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet() # 创建一个工作表对象
#字体格式
font = workbook.add_format(
{'border': 1, 'align': 'center', 'font_size': 11, 'font_name': '微软雅黑'}) ##字体居中,11号,微软雅黑,给一般的信息用的
#写下第一行第一列的标签
worksheet.write(0, 0, '商品货号', font)
##设置图片的那一列宽度
worksheet.set_column(0, len(info_first) + 1, 11) # 设定第len(info_first) + 1列的宽度为11
##写入标签
for k in range(0,7):
worksheet.write(0, k + 1, info_first[k], font)
#写入最后一列标签
worksheet.write(0, len(info_first) + 1, '雷达图', font)
制作雷达图:
#设置雷达各个顶点的名称
labels = np.array(info_first)
#数据个数
data_len = len(info_first)
for i in range(0,len(info_id)):
data = np.array(info_data[i])
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, data_len, endpoint=False)
data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)# polar参数!!
ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2)# 画线
ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
ax.set_title("商品货号:" + str(info_id[i]), va='bottom', fontproperties="SimHei")
ax.set_rlim(3.8,5)# 设置雷达图的范围
ax.grid(True)
plt.savefig("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result\\商品货号:" + str(info_id[i]) + ".png", dpi=120)
图片太大怎么办?用库改变大小即可:
import Image
##更改图片大小
infile = “C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result\\商品货号:" + str(info_id[i]) + ".png“
outfile = ”C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result1\\商品货号:" + str(info_id[i]) + ".png”
im = Image.open(infile)
(x, y) = im.size
x_s = 80 ## 设置长
y_s = 100 ## 设置宽
out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS)
out.save(outfile,'png',quality = 95)
将大图片和小图片放在了result和result1两个不同的文件夹,需要再前边创建这两个文件夹:
if os.path.exists(r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result'): # 建立一个文件夹在桌面,文件夹为result
print('result文件夹已经在桌面存在,继续运行程序……')
else:
print('result文件夹不在桌面,新建文件夹result')
os.mkdir(r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result')
print('文件夹建立成功,继续运行程序')
if os.path.exists(r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result1'): # 建立一个文件夹在C盘,文件夹为result1
print('result1文件夹已经在桌面存在,继续运行程序……')
else:
print('result1文件夹不在桌面,新建文件夹result1')
os.mkdir(r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result1')
print('文件夹建立成功,继续运行程序')
最后插入图片到excel中:
worksheet.insert_image(i + 1, len(info_first) + 1,
'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result1\\' + "商品货号:" +
str(info_id[i]) + '.png') ##写入图片
time.sleep(1)##防止写入太快电脑死机
plt.close() # 一定要关掉图片,不然python打开图片20个后会崩溃
workbook.close()#最后关闭excel
得到的效果如下:
附上完整代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import xlsxwriter
from openpyxl import load_workbook
import os
import time
from PIL import Image
if __name__ == '__main__':
if os.path.exists(r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result'): # 建立一个文件夹在桌面,文件夹为result
print('result文件夹已经在桌面存在,继续运行程序……')
else:
print('result文件夹不在桌面,新建文件夹result')
os.mkdir(r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result')
print('文件夹建立成功,继续运行程序')
if os.path.exists(r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result1'): # 建立一个文件夹在C盘,文件夹为result1
print('result1文件夹已经在桌面存在,继续运行程序……')
else:
print('result1文件夹不在桌面,新建文件夹result1')
os.mkdir(r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result1')
print('文件夹建立成功,继续运行程序')
wb = load_workbook(filename=r'C:\Users\Administrator\Desktop\数据指标.xlsx') ##读取路径
ws = wb.get_sheet_by_name("Sheet1") ##读取名字为Sheet1的sheet表
info_id = []
info_first = []
for row_A in range(2, 32): ## 遍历第2行到32行
id = ws.cell(row=row_A, column=1).value ## 遍历第2行到32行,第1列
info_id.append(id)
for col in range(2, 9): ##读取第1到9列
first = ws.cell(row=1, column=col).value
info_first.append(first) ##得到1到8列的标签
print(info_id)
print(info_first)
info_data = []
for row_num_BtoU in range(2, len(info_id) + 2): ## 遍历第2行到32行
row_empty = [] ##建立一个空数组作为临时储存地,每次换行就被清空
for i in range(2, 9): ## 遍历第2行到32行,第2到9列
data_excel = ws.cell(row=row_num_BtoU, column=i).value
if data_excel == None:
pass
else:
row_empty.append(data_excel) ##将单元格信息储存进去
info_data.append(row_empty)
print(info_data)
print(len(info_data))
# 设置雷达各个顶点的名称
labels = np.array(info_first)
# 数据个数
data_len = len(info_first)
# 新建一个excel保存结果
workbook = xlsxwriter.Workbook('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet() # 创建一个工作表对象
# 字体格式
font = workbook.add_format(
{'border': 1, 'align': 'center', 'font_size': 11, 'font_name': '微软雅黑'}) ##字体居中,11号,微软雅黑,给一般的信息用的
# 写下第一行第一列的标签
worksheet.write(0, 0, '商品货号', font)
##设置图片的那一列宽度
worksheet.set_column(0, len(info_first) + 1, 11) # 设定第len(info_first) + 1列的宽度为11
##写入标签
for k in range(0, 7):
worksheet.write(0, k + 1, info_first[k], font)
# 写入最后一列标签
worksheet.write(0, len(info_first) + 1, '雷达图', font)
# 将其他参数写入excel中
for j in range(0, len(info_id)):
worksheet.write(j + 1, 0, info_id[j], font) # 写入商品货号
worksheet.set_row(j, 76) ##设置行宽
for x in range(0, len(info_first)):
worksheet.write(j + 1, x + 1, info_data[j][x], font) # 写入商品的其他参数
for i in range(0, len(info_id)):
data = np.array(info_data[i])
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, data_len, endpoint=False)
data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25) # 填充
ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
ax.set_title("商品货号:" + str(info_id[i]), va='bottom', fontproperties="SimHei")
ax.set_rlim(3.8, 5) # 设置雷达图的范围
ax.grid(True)
plt.savefig("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result\\商品货号:" + str(info_id[i]) + ".png", dpi=120)
# plt.show()在python中显示
##更改图片大小
infile = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result\\商品货号:" + str(info_id[i]) + ".png"
outfile = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result1\\商品货号:" + str(info_id[i]) + ".png"
im = Image.open(infile)
(x, y) = im.size
x_s = 80 ## 设置长
y_s = 100 ## 设置宽
out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS)
out.save(outfile, 'png', quality=95)
worksheet.insert_image(i + 1, len(info_first) + 1,
'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result1\\' + "商品货号:" + str(
info_id[i]) + '.png') ##写入图片
time.sleep(1) ##防止写入太快电脑死机
plt.close() # 一定要关掉图片,不然python打开图片20个后会崩溃
workbook.close() # 最后关闭excel
以上就是本文介绍利用python批量制作雷达图的实现方法,希望给学习python的大家有所帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15