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Python怎样爬取王者荣耀英雄能力数据以及雷达图显示数据

发表于:2025-02-03 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年02月03日,Python怎样爬取王者荣耀英雄能力数据以及雷达图显示数据,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。[object Object]雷
千家信息网最后更新 2025年02月03日Python怎样爬取王者荣耀英雄能力数据以及雷达图显示数据

Python怎样爬取王者荣耀英雄能力数据以及雷达图显示数据,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。

[object Object]

雷达图函数用到以下包:

import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.colors as mcolors

导入中文相关字体

# 导入中文import matplotlib.font_manager as font_managerfont_dirs = ['./font']font_files = font_manager.findSystemFonts(fontpaths=font_dirs)font_list = font_manager.createFontList(font_files)font_manager.fontManager.ttflist.extend(font_list)plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'# 启用主题plt.style.use('ggplot')

获取极径范围

# 获取极径范围def get_range(data_list):    max = min = 0    for _, data in data_list.items():        for v in data:            if v < min:                min = v            if v > max:                max = v    return [min, max]

生成能力分布图

# 生成能力分布图def generate_ability_map(abilities, data_list, rows=3):    min, max = get_range(data_list)    # 根据能力项等分圆    angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(abilities), endpoint=False)    angles = np.append(angles, angles[0])    # 生成n个子图    fg, axes = plt.subplots(math.ceil(len(data_list) / rows), rows, subplot_kw=dict(polar=True),figsize=(9,9))    # 调整子图间距    plt.subplots_adjust(wspace =0.6, hspace =0.6)    # 打散为一维数组    axes = axes.ravel()    # 获取所有支持的颜色    colors = list(mcolors.TABLEAU_COLORS)    # 循环绘制    i = 0    for name, data in data_list.items():        data = np.append(np.array(data), data[0])        ax = axes[i]        # 绘制线条        ax.plot(angles, data, color=colors[i])        # 填充颜色        ax.fill(angles, data, alpha=0.7, color=colors[i])        # 设置角度        ax.set_xticks(angles)        # 设置坐标轴名称        ax.set_xticklabels(abilities)        # 设置名称        ax.set_title(name, size=10, color='black', position=(0.5, 0.4))        # 设置极径最小值        ax.set_rmin(min)        # 设置极径最大值(最大值加0.1,要不线条最外圈线显示不完全)        ax.set_rmax(max + 0.1)        i = i + 1    plt.show()

调用:

#数据abilities = ['灵活性', '功能性', '平稳性', '安全性', '耐用性', '经济性']super_heros = {    '固定点降落': [2,1,5,5,4,3],    '任意点降落': [5,5,2,3,3,4],    '局部最优点降落': [4,5,4,4,3,4],}#画图generate_ability_map(abilities, super_heros)

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