前言
因为工作需要有时候要画雷达图,但是数据好多组怎么办?不能一个一个点excel去画吧,那么可以利用python进行批量制作,得到样式如下:
首先制作一个演示的excel,评分为excel随机数生成:
1 =INT((RAND()+4)*10)/10
加入标签等得到的excel样式如下(部分,共计32行):
那么接下来就是打开python写码了,本文是基于pycharm
进行编写
wb = load_workbook(filename=r\'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\数据指标.xlsx\') ##读取路径 ws = wb.get_sheet_by_name(\"Sheet1\") ##读取名字为Sheet1的sheet表 info_id = [] info_first = [] for row_A in range(2, 32): ## 遍历第2行到32行 id = ws.cell(row=row_A, column=1).value ## 遍历第2行到32行,第1列 info_id.append(id) for col in range(2, 9): ##读取第1到9列 first = ws.cell(row=1, column=col).value info_first.append(first) ##得到1到8列的标签 info_data = [] for row_num_BtoU in range(2, len(info_id) + 2): ## 遍历第2行到32行 row_empty = [] ##建立一个空数组作为临时储存地,每次换行就被清空 for i in range(2, 9): ## 遍历第2行到32行,第2到9列 data_excel = ws.cell(row=row_num_BtoU, column=i).value if data_excel == None: pass else: row_empty.append(data_excel) ##将单元格信息储存进去 info_data.append(row_empty)
分步讲解:
读取excel表格:
wb = load_workbook(filename=r\'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\数据指标.xlsx\') ##读取路径 ws = wb.get_sheet_by_name(\"Sheet1\") ##读取名字为Sheet1的sheet表
需要用到库:
import xlsxwriter
from openpyxl import load_workbook
在命令指示符下输入:
pip install xlsxwriter
等待安装即可,后面的库也是如此:
将第一列ID储存,以及第一行的标签,标签下面的数值分别储存在:
info_id = [] info_first = [] info_data = []
读取数据后接下来需要设置写入的格式:
workbook = xlsxwriter.Workbook(\'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result.xlsx\') worksheet = workbook.add_worksheet() # 创建一个工作表对象 #字体格式 font = workbook.add_format( {\'border\': 1, \'align\': \'center\', \'font_size\': 11, \'font_name\': \'微软雅黑\'}) ##字体居中,11号,微软雅黑,给一般的信息用的 #写下第一行第一列的标签 worksheet.write(0, 0, \'商品货号\', font) ##设置图片的那一列宽度 worksheet.set_column(0, len(info_first) + 1, 11) # 设定第len(info_first) + 1列的宽度为11
将标签数据等写入新的excel表格中:
#新建一个excel保存结果 workbook = xlsxwriter.Workbook(\'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result.xlsx\') worksheet = workbook.add_worksheet() # 创建一个工作表对象 #字体格式 font = workbook.add_format( {\'border\': 1, \'align\': \'center\', \'font_size\': 11, \'font_name\': \'微软雅黑\'}) ##字体居中,11号,微软雅黑,给一般的信息用的 #写下第一行第一列的标签 worksheet.write(0, 0, \'商品货号\', font) ##设置图片的那一列宽度 worksheet.set_column(0, len(info_first) + 1, 11) # 设定第len(info_first) + 1列的宽度为11 ##写入标签 for k in range(0,7): worksheet.write(0, k + 1, info_first[k], font) #写入最后一列标签 worksheet.write(0, len(info_first) + 1, \'雷达图\', font)
制作雷达图:
#设置雷达各个顶点的名称 labels = np.array(info_first) #数据个数 data_len = len(info_first) for i in range(0,len(info_id)): data = np.array(info_data[i]) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, data_len, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True)# polar参数!! ax.plot(angles, data, \'bo-\', linewidth=2)# 画线 ax.fill(angles, data, facecolor=\'r\', alpha=0.25)# 填充 ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties=\"SimHei\") ax.set_title(\"商品货号:\" + str(info_id[i]), va=\'bottom\', fontproperties=\"SimHei\") ax.set_rlim(3.8,5)# 设置雷达图的范围 ax.grid(True) plt.savefig(\"C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result\\\\商品货号:\" + str(info_id[i]) + \".png\", dpi=120)
图片太大怎么办?用库改变大小即可:
import Image ##更改图片大小 infile = “C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result\\\\商品货号:\" + str(info_id[i]) + \".png“ outfile = ”C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result1\\\\商品货号:\" + str(info_id[i]) + \".png” im = Image.open(infile) (x, y) = im.size x_s = 80 ## 设置长 y_s = 100 ## 设置宽 out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS) out.save(outfile,\'png\',quality = 95)
将大图片和小图片放在了result和result1两个不同的文件夹,需要再前边创建这两个文件夹:
if os.path.exists(r\'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result\'): # 建立一个文件夹在桌面,文件夹为result print(\'result文件夹已经在桌面存在,继续运行程序……\') else: print(\'result文件夹不在桌面,新建文件夹result\') os.mkdir(r\'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result\') print(\'文件夹建立成功,继续运行程序\') if os.path.exists(r\'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result1\'): # 建立一个文件夹在C盘,文件夹为result1 print(\'result1文件夹已经在桌面存在,继续运行程序……\') else: print(\'result1文件夹不在桌面,新建文件夹result1\') os.mkdir(r\'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result1\') print(\'文件夹建立成功,继续运行程序\')
最后插入图片到excel中:
worksheet.insert_image(i + 1, len(info_first) + 1, \'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result1\\\\\' + \"商品货号:\" + str(info_id[i]) + \'.png\') ##写入图片 time.sleep(1)##防止写入太快电脑死机 plt.close() # 一定要关掉图片,不然python打开图片20个后会崩溃 workbook.close()#最后关闭excel
得到的效果如下:
附上完整代码:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import xlsxwriter from openpyxl import load_workbook import os import time from PIL import Image if __name__ == \'__main__\': if os.path.exists(r\'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result\'): # 建立一个文件夹在桌面,文件夹为result print(\'result文件夹已经在桌面存在,继续运行程序……\') else: print(\'result文件夹不在桌面,新建文件夹result\') os.mkdir(r\'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result\') print(\'文件夹建立成功,继续运行程序\') if os.path.exists(r\'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result1\'): # 建立一个文件夹在C盘,文件夹为result1 print(\'result1文件夹已经在桌面存在,继续运行程序……\') else: print(\'result1文件夹不在桌面,新建文件夹result1\') os.mkdir(r\'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result1\') print(\'文件夹建立成功,继续运行程序\') wb = load_workbook(filename=r\'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\数据指标.xlsx\') ##读取路径 ws = wb.get_sheet_by_name(\"Sheet1\") ##读取名字为Sheet1的sheet表 info_id = [] info_first = [] for row_A in range(2, 32): ## 遍历第2行到32行 id = ws.cell(row=row_A, column=1).value ## 遍历第2行到32行,第1列 info_id.append(id) for col in range(2, 9): ##读取第1到9列 first = ws.cell(row=1, column=col).value info_first.append(first) ##得到1到8列的标签 print(info_id) print(info_first) info_data = [] for row_num_BtoU in range(2, len(info_id) + 2): ## 遍历第2行到32行 row_empty = [] ##建立一个空数组作为临时储存地,每次换行就被清空 for i in range(2, 9): ## 遍历第2行到32行,第2到9列 data_excel = ws.cell(row=row_num_BtoU, column=i).value if data_excel == None: pass else: row_empty.append(data_excel) ##将单元格信息储存进去 info_data.append(row_empty) print(info_data) print(len(info_data)) # 设置雷达各个顶点的名称 labels = np.array(info_first) # 数据个数 data_len = len(info_first) # 新建一个excel保存结果 workbook = xlsxwriter.Workbook(\'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result.xlsx\') worksheet = workbook.add_worksheet() # 创建一个工作表对象 # 字体格式 font = workbook.add_format( {\'border\': 1, \'align\': \'center\', \'font_size\': 11, \'font_name\': \'微软雅黑\'}) ##字体居中,11号,微软雅黑,给一般的信息用的 # 写下第一行第一列的标签 worksheet.write(0, 0, \'商品货号\', font) ##设置图片的那一列宽度 worksheet.set_column(0, len(info_first) + 1, 11) # 设定第len(info_first) + 1列的宽度为11 ##写入标签 for k in range(0, 7): worksheet.write(0, k + 1, info_first[k], font) # 写入最后一列标签 worksheet.write(0, len(info_first) + 1, \'雷达图\', font) # 将其他参数写入excel中 for j in range(0, len(info_id)): worksheet.write(j + 1, 0, info_id[j], font) # 写入商品货号 worksheet.set_row(j, 76) ##设置行宽 for x in range(0, len(info_first)): worksheet.write(j + 1, x + 1, info_data[j][x], font) # 写入商品的其他参数 for i in range(0, len(info_id)): data = np.array(info_data[i]) angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, data_len, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!! ax.plot(angles, data, \'bo-\', linewidth=2) # 画线 ax.fill(angles, data, facecolor=\'r\', alpha=0.25) # 填充 ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels, fontproperties=\"SimHei\") ax.set_title(\"商品货号:\" + str(info_id[i]), va=\'bottom\', fontproperties=\"SimHei\") ax.set_rlim(3.8, 5) # 设置雷达图的范围 ax.grid(True) plt.savefig(\"C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result\\\\商品货号:\" + str(info_id[i]) + \".png\", dpi=120) # plt.show()在python中显示 ##更改图片大小 infile = \"C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result\\\\商品货号:\" + str(info_id[i]) + \".png\" outfile = \"C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result1\\\\商品货号:\" + str(info_id[i]) + \".png\" im = Image.open(infile) (x, y) = im.size x_s = 80 ## 设置长 y_s = 100 ## 设置宽 out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS) out.save(outfile, \'png\', quality=95) worksheet.insert_image(i + 1, len(info_first) + 1, \'C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\result1\\\\\' + \"商品货号:\" + str( info_id[i]) + \'.png\') ##写入图片 time.sleep(1) ##防止写入太快电脑死机 plt.close() # 一定要关掉图片,不然python打开图片20个后会崩溃 workbook.close() # 最后关闭excel
以上就是本文介绍利用python批量制作雷达图的实现方法,希望给学习python的大家有所帮助
上一篇:深入理解Python装饰器