一、前言
我们平常玩游戏或者看电影的时候，会看到里面介绍各种人的能力指标。
以百度百科提供的漫威人物能力数值为例，如下图：
分别介绍了各个超级英雄的智力、力量、速度、耐力、能量发射、战斗技能。
但是吧，光是这样的表格，并不能很直观的看出英雄的能力，我们需要一个战斗力分布图。
话不多说，先上成品：
二、期望功能
传入战力指标、超级英雄能力数值，生成上面的战力分布图。
能力指标 = ['智力', '力量', '速度', '耐力', '能量', '技能'] 超级英雄能力值 = { '美国队长': [5, 4, 3, 4, 3, 7], '钢铁侠': [6, 3, 5, 5, 3, 3], '绿巨人': [6, 7, 3, 7, 1, 5], '蜘蛛侠': [5, 4, 5, 4, 2, 5], '灭霸': [7, 7, 7, 7, 7, 7], '雷神': [2, 5, 6, 7, 6, 6], '绯红女巫': [3, 3, 3, 3, 7, 3], '黑寡妇': [5, 3, 2, 3, 3, 7], '鹰眼': [5, 3, 3, 2, 2, 7], } 生成战力图(能力指标,超级英雄能力值)
三、代码实现
talking is cheap，show you the code.
因为涉及到显示中文，依赖字体，把代码上传到了github：chenqionghe/generate-ability-map[1]。
完美的实现了需求，使用简单粗暴，真可谓高端大气上档次。
调用如下：
abilities = ['智力', '力量', '速度', '耐力', '能量', '技能'] super_heros = { '美国队长': [5, 4, 3, 4, 3, 7], '钢铁侠': [6, 3, 5, 5, 3, 3], '绿巨人': [6, 7, 3, 7, 1, 5], '蜘蛛侠': [5, 4, 5, 4, 2, 5], '灭霸': [7, 7, 7, 7, 7, 7], '雷神': [2, 5, 6, 7, 6, 6], '绯红女巫': [3, 3, 3, 3, 7, 3], '黑寡妇': [5, 3, 2, 3, 3, 7], '鹰眼': [5, 3, 3, 2, 2, 7], } generate_ability_map(abilities, super_heros)
核心功能代码如下:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import matplotlib.colors as mcolors # 导入中文 import matplotlib.font_manager as font_manager font_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 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 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)) # 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()
输出：
下面是对代码的解释:
1、导入matplotlib依赖包
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import matplotlib.colors as mcolors
关于matplotlib的使用，可以看官方文档[2]
2、支持显示中文
# 导入中文 import matplotlib.font_manager as font_manager font_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'
关于如果显示中文，可以查看Matplotlib如何显示中文[3]
3、使用ggplot主题
plt.style.use('ggplot')
matplot内置了很多主题，ggplot这个优雅，就是它了！
下面就是对生成最终图generate_ability_map函数的步骤分解。
4、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])
5、生成n个子图
# row默认为3，代表一行分布3个图，也可以指定参数自定义 fg, axes = plt.subplots(math.ceil(len(data_list) / rows), rows, subplot_kw=dict(polar=True)) # 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()
默认生成的是二维矩阵，我们需要调用ravel转换为一维，便于遍历
6、获取支持的颜色
# 获取所有支持的颜色 colors = list(mcolors.TABLEAU_COLORS)
如果不指定颜色，就不能产生这么好看的图了 关于颜色的使用可以查看：官方颜色帮助[4]
7、绘制所有子图
# 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()
根据数据列表，分别绘制线条，设置角度和数值，坐标轴名称等，最终将所有的英雄显示出来。
axes对象有很多可以自定义显示的方法，详情可以查看：官方文档axes[5]
四、更多示例
显示火影人物指标，数据来源于百度百科：火影忍者：秘传·者之书。
调用代码：
abilities = ['忍', '体', '幻', '贤', '力', '速', '精', '印'] super_heros= { '旗木卡卡西': [10, 9, 8, 10, 7, 9, 6, 10], '自来也': [10, 9, 6, 9, 9, 9, 10, 9], '纲手': [10, 10, 7, 10, 10, 7, 8, 8], '宇智波鼬': [10, 9, 10, 10, 7, 10, 5, 10], } generate_ability_map(abilities,super_heros, 2)
显示： 
