matplotlib 具有多条彩色线的极坐标图

Question

我在 .csv 中有 3 个数据列，我想在极坐标图中生成 2 条不同的线。每行都基于“衰减 [dB]”列。

这是我的 csv 文件：
步长索引、位置 [Deg]、衰减 [dB]、流量对 1 吞吐量 [Mbps]
0, 0, 10, 955.940
1, 15, 10, 955.786
2, 30, 10, 955.773
3, 45, 10, 955.476
4、60、10、955.600
5, 75, 10, 956.005
6, 90, 10, 955.959
7, 105, 10, 955.855
8、120、10、955.443
9, 135, 10, 955.664
10, 150, 10, 955.235
11, 165, 10, 955.590
12, 180, 10, 954.828
13, 195, 10, 955.947
14, 210, 10, 955.752
15, 225, 10, 955.573
16, 240, 10, 956.017
17, 255, 10, 955.767
18, 270, 10, 955.999
19, 285, 10, 955.941
20, 300, 10, 955.943
21、315、10、955.474
22、330、10、955.883
23、345、10、955.971
24, 0, 20, 955.969
25, 15, 20, 955.421
26, 30, 20, 955.443
27, 45, 20, 956.016
28, 60, 20, 955.887
29, 75, 20, 955.939
30, 90, 20, 955.919
31、105、20、955.986
32, 120, 20, 956.015
33、135、20、955.927
34、150、20、956.041
35、165、20、955.467
36、180、20、955.985
37, 195, 20, 955.926
38、210、20、955.964
39、225、20、953.396
40, 240, 20, 955.215
41、255、20、955.380
42、270、20、954.877
43、285、20、955.992
44、300、20、955.996
45, 315, 20, 956.002
46、330、20、955.914
47, 345, 20, 955.755

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
subPlot = fig.add_subplot(projection = "polar")

columns = ['Position [Deg]', 'Traffic Pair 1 Throughput [Mbps]', 'Attenuation [dB]']
df = pd.read_csv("polarPlotTest.csv", usecols=columns, delimiter=', ')
df['Position [Deg]'] = np.deg2rad(df['Position [Deg]'])

subPlot.plot(df['Position [Deg]'], df['Traffic Pair 1 Throughput [Mbps]'])
plt.show()

此代码目前仅生成一条全连接线。如何将“衰减 [dB]”变量添加为单独的线/子图？

Answer 1

如果您没有那么多组，那么您可以简单地使用

groupby

循环浏览它们。

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection":"polar"})

# I reformatted the csv so there aren't any spaces
df = pd.read_csv("data.csv")
df["Position [Deg]"] = np.deg2rad(df["Position [Deg]"])

for group, data in df.groupby("Attenuation [dB]"):
    ax.plot(data["Position [Deg]"], data["Traffic Pair 1 Throughput [Mbps]"], label=group)
ax.set_ylim(df["Traffic Pair 1 Throughput [Mbps]"].min(), 
            df["Traffic Pair 1 Throughput [Mbps]"].max())
ax.legend()