Matplotlib 雷达图刻度旋转问题

我正在尝试使用 matplotlib 创建雷达图。我的目标是定位每个标签，使其从不同角度指向圆心，类似于图 1 图 1 所示。但是，我目前遇到的是这个结果（图 2）： 图 2 .

请告诉我如何调整我的代码以实现标签的适当旋转？提前致谢！

这是我的代码：

import math
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

df = pd.read_csv('./results/zh_en_annotation_eval.csv', sep=',',
                 index_col=0, header='infer', encoding='utf-8')

labels = df.columns.values.tolist()
N = len(labels)
values = df.loc['r'].values.tolist()

angles = [n / float(N) * 2 * math.pi for n in range(N)] + [0]


def plot_radar_chart(ax, angles, values, label, color, alpha=0.2):
    values += values[:1]
    ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label=label, color=color)
    ax.fill(angles, values, alpha=alpha, color=color)


fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 12), subplot_kw={'projection': 'polar'})

ax.set_theta_offset(math.pi / 2)
ax.set_theta_direction(-1)
ax.set_xticks(angles[:-1])

for i, angle in enumerate(angles[:-1]):
    angle_deg = np.degrees(angle)
    rotation = angle_deg + 90
    label_position = 1.1
    ax.text(angle, label_position, labels[i], transform=ax.transData,
            ha='center', va='center', rotation=rotation, color='grey', size=10)

maximum = math.ceil(df.loc['r'].max())
minimum = 0.0
ticks = np.linspace(minimum, maximum, 3)
plt.yticks(ticks, labels=[str(tick) for tick in ticks], color='grey', size=7)
plt.ylim(minimum, maximum)

plot_radar_chart(ax, angles, values, label='r', color='red')

ax.set_xticklabels([])
plt.title(f"En-Zh Pearson Correlation", size=11, y=1.1)

plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.1, 1.1))
plt.savefig('./results/zh_en_annotation_rader_plot.png')

GPT 对此无能为力。

问题在于你对 rotation 参数的计算方式。当前，你将旋转角度设置为 angle_deg + 90 ，这导致标签旋转过度。

你需要做的是：

1. 计算从圆心到标签点的向量角度。 这可以通过 np.arctan2(y, x) 计算，其中 (x, y) 是标签点相对于圆心的坐标。
2. 将角度转换为度数。
3. 将旋转角度设置为计算的角度值。

以下是如何修改代码以实现此目的：

for i, angle in enumerate(angles[:-1]):
    # ... (其他代码) ...

    # 计算标签点坐标
    x = label_position * np.cos(angle)
    y = label_position * np.sin(angle)

    # 计算向量角度并转换为度数
    rotation = np.degrees(np.arctan2(y, x))

    # ... (使用更新后的 rotation 值绘制标签) ...

通过此更改，标签将从不同角度指向圆心，从而实现你想要的效果。