061 实例15-霍兰德人格分析雷达图

目录一、"霍兰德人格分析雷达图"问题分析1.1 问题分析1.2 霍兰德人格分析1.3 霍兰德人格分析雷达图二、"霍兰德人格分析雷达图"实例展示三、"霍兰德人格分析雷达图"举一反三

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一、"霍兰德人格分析雷达图"问题分析

1.1 问题分析

雷达图 Radar Chart

雷达图是多特性直观展示的重要方式

1.2 霍兰德人格分析

霍兰德认为：人格兴趣与职业之间应有一种内在的对应关系

人格分类：研究型、艺术型、社会型、企业型、传统型、现实性

职业：工程师、实验员、艺术家、推销员、记事员、社会工作者

1.3 霍兰德人格分析雷达图

需求：雷达图方式验证霍兰德人格分析

输入：各职业人群结合兴趣的调研数据

输出：雷达图

通用雷达图绘制：matplotlib库

专业的多维数据表示：numpy库

输出：雷达图

二、"霍兰德人格分析雷达图"实例展示

# HollandRadarDraw

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib

matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'

radar_labels = np.array(

['研究型(I)', '艺术型(A)', '社会型(S)', '企业型(E)', '常规型(C)', '现实型(R)'])

data = np.array([[0.40, 0.32, 0.35, 0.30, 0.30, 0.88],

[0.85, 0.35, 0.30, 0.40, 0.40, 0.30],

[0.43, 0.89, 0.30, 0.28, 0.22, 0.30],

[0.30, 0.25, 0.48, 0.85, 0.45, 0.40],

[0.20, 0.38, 0.87, 0.45, 0.32, 0.28],

[0.34, 0.31, 0.38, 0.40, 0.92, 0.28]]) # 数据值

data_labels = ('艺术家', '实验员', '工程师', '推销员', '社会工作者', '记事员')

angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, 6, endpoint=False)

data = np.concatenate((data, [data[0]]))

angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

fig = plt.figure(facecolor="white")

plt.subplot(111, polar=True)

plt.plot(angles, data, 'o-', linewidth=1, alpha=0.2)

plt.fill(angles, data, alpha=0.25)

plt.thetagrids(angles * 180 / np.pi, radar_labels, frac=1.2)

plt.figtext(0.52, 0.95, '霍兰德人格分析', ha='center', size=20)

legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1)

plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='large')

plt.grid(True)

plt.savefig('holland_radar.jpg?x-oss-process=style/watermark')

plt.show()

三、"霍兰德人格分析雷达图"举一反三

目标 + 沉浸 + 熟练

编程的目标感：寻找感兴趣的目标，寻(wa)觅( jue)之

编程的沉浸感：寻找可实现的方法，思(zuo)考(mo)之

编程的熟练度：练习、练习、再练习，熟练之

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