ython自动化测试。大家都知道，Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，并且可以提升工作效率，可以说Python太强大，掌握和熟悉自动化的流程，方法和我们总使用的各个模板。Python基础语法、Python高级语法、文件IO、面向对象编程、第三方主流模块、虚拟环境、qt界面库、tcp/ip协议、udp协议、邮件编程、粘包分包处理、应用层协议构建、并发处理模型、协议包构建等。

数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。通常，你需要在项目初期进行探索性的数据分析(EDA)，从而对数据有一定的了解，而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解，特别是对于大规模的高维数据集。

蜘蛛网图(Spider Plot)是显示一对多关系的最佳方法之一。换而言之，你可以绘制并查看多个与某个变量或类别相关的变量的值。在蜘蛛网图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰而明显的，因为在特定的方向上，覆盖的面积和距离中心的长度变得更大。如果你想看看利用这些变量描述的几个不同类别的对象有何不同，可以将它们并排绘制。

在上面的图表中，我们很容易比较复仇者联盟的不同属性，并看到他们各自的优势所在!(请注意，这些数据是随机设置的，我对复仇者联盟的成员们没有偏见。)

在这里，我们可以直接使用「matplotlib」而非「seaborn」来创建可视化结果。我们需要让每个属性沿圆周等距分布。我们将在每个角上设置标签，然后将值绘制为一个点，它到中心的距离取决于它的值/大小。最后，为了显示更清晰，我们将使用半透明的颜色来填充将属性点连接起来得到的线条所包围的区域。

# Import libs

import pandas as pd

import seaborn as sns

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the data

df=pd.read_csv("avengers_data.csv")

print(df)

"""

# Name Attack Defense Speed Range Health

0 1 Iron Man 83 80 75 70 70

1 2 Captain America 60 62 63 80 80

2 3 Thor 80 82 83 100 100

3 3 Hulk 80 100 67 44 92

4 4 Black Widow 52 43 60 50 65

5 5 Hawkeye 58 64 58 80 65

"""

# Get the data for Iron Man

labels=np.array(["Attack","Defense","Speed","Range","Health"])

stats=df.loc[0,labels].values

# Make some calculations for the plot

angles=np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False)

stats=*ncatenate((stats,[stats[0]]))

angles=*ncatenate((angles,[angles[0]]))

# Plot stuff

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, polar=True)

ax.plot(angles, stats, 'o-', linewidth=2)

ax.fill(angles, stats, alpha=0.25)

ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels)

ax.set_title([df.loc[0,"Name"]])

ax.grid(True)

plt.show()

以上就是使用蜘蛛网图实现Python数据可视化的方法，每年输送10万+人才，18年来帮助80万学员高薪就业;协助16万家企业解决人才需求。拥有完善的就业保障体系，116万家招聘雇主合作企业。每天产生数千个招聘岗位，提供更多就业机会给到学员。找Python培训，选就对了!

版权声明：转载文章来自公开网络，版权归作者本人所有，推送文章除非无法确认，我们都会注明作者和来源。如果出处有误或侵犯到原作者权益，请与我们联系删除或授权事宜。