極座標散布圖

這篇教學會延伸 matplotlib 的 scatter() 方法，搭配極座標的顯示模式，將資料繪製成極座標散布圖。

本篇使用的 Python 版本為 3.7.12，所有範例可使用 Google Colab 實作，不用安裝任何軟體 ( 參考：使用 Google Colab )

import matplotlib

要進行本篇的範例，必須先載入 matplotlib 函式庫的 pyplot 模組，範例將其獨立命名為 plt。

import matplotlib.pyplot as plt

單一數據的極座標散布圖

下方的程式碼延伸了長條圖的做法，先將 x 軸的數據轉換為「弧度」，再將數據以長條圖的方式，顯示在極座標系統裡。

參考：散布圖 Scatter Chart、使用極座標系統

import matplotlib.pyplot as plt
x = range(10)
y = [7,8,5,12,6,10,19,13,5,9]
fig = plt.figure(figsize=(6,6))
plt.subplot(projection='polar')                  # 設定為極座標
plt.scatter(x,y,s=[i*100 for i in y],alpha=0.5)  # 繪製散布圖
plt.show()

多組數據的極座標散布圖

下方的程式會透過極座標散布圖顯示多組數據資料，並額外設定每個資料點的的顏色和尺寸。

參考：隨機整數、math.radians(x)

import matplotlib.pyplot as plt
import math
import random
x1 = [math.radians(random.randint(0,120)) for i in range(50)] # 隨機 30 個 0～360 度的數值，轉換成弧度
y1 = [random.randint(1,20) for i in range(50)]                # 隨機 30 個 1～30 的數據
x2 = [math.radians(random.randint(120,240)) for i in range(50)] # 隨機 30 個 0～360 度的數值，轉換成弧度
y2 = [random.randint(1,20) for i in range(50)]                # 隨機 30 個 1～30 的數據
x3 = [math.radians(random.randint(240,360)) for i in range(50)] # 隨機 30 個 0～360 度的數值，轉換成弧度
y3 = [random.randint(1,20) for i in range(50)]                # 隨機 30 個 1～30 的數據
fig = plt.figure(figsize=(6,6))
ax = plt.subplot(projection='polar')
ax.scatter(x1,y1,
          alpha=0.7,
          s=[i*i*5 for i in y1],
          c=y1,
          cmap='autumn')
ax.scatter(x2,y2,
          alpha=0.7,
          s=[i*i*5 for i in y2],
          c=y2,
          cmap='winter')
ax.scatter(x3,y3,
          alpha=0.7,
          s=[i*i*5 for i in y3],
          c=y3,
          cmap='summer')
plt.show()

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