1. 雷达图
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
x = np. linspace(0, 2*np.pi, 6, endpoint=False)
y = [83, 61, 95, 67, 76, 88]
# 保证首位相连
x = np.concatenate((x, [x[0]]))
y = np.concatenate((y, [y[0]]))
# 雷达图
axes = plt.subplot(111, polar=True)
axes.plot(x, y, 'o-', linewidth=2) # 连线
axes.fill(x, y, alpha=0.3) # 填充
# 显示刻度
axes.set_rgrids([20, 40, 60, 80], fontsize=14)
plt.savefig('images/5-26.png')
plt.show()
linspace函数是numpy库中的一个函数。linspace函数用于在指定的间隔内返回均匀间隔的数值。
它可以用于生成数据点，以便在数据可视化和数据分析等方面使用。
linspace函数的使用方法如下：
import numpy as np
# np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
start = 0 # 起始值
stop = 10 # 终止值
num = 100 # 生成点数量
x = np.linspace(start, stop, num)以上代码将生成一个包含100个元素的np数组，数值范围是0到10，包含起始值和终止值。
numpy`中的`concatenate`函数是一个用于连接两个或多个数组的工具。这个函数接受一个数组元
组和一个`axis`参数，用于指定沿哪个轴连接数组。数组的其他维度需要保持一致，否则会抛
出"ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match
exactly"的错误。
`numpy.concatenate`的基本语法如下：
import numpy as np
numpy.concatenate((array1, array2, ...), axis=0)其中，
- `array1`, `array2`, ... 是要连接的数组。
- `axis` 指定连接数组的轴。默认值为0，表示连接沿第一个轴。
fill函数是matplotlib库中用于绘制填充区域的函数，可以在二维坐标系上填充两个或多个数据集之
间的区域，或者在曲线和坐标轴之间填充颜色。
fill函数的语法为：
fill(x, y, color=None, alpha=None, label=None)其中，x和y分别表示待填充区域的横、纵坐标数据列表，color参数用于指定填充区域的颜色，其
可以接受一个RGB元组或一个具体颜色值（如‘blue’），alpha参数用于指定填充区域的透明度，其
可以接受0到1之间的浮点数，label参数用于指定填充区域的标签，方便对填充区域进行图例标文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-509645.html
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