#六边形战士能力图
#因为要离线安装python 第三方库，所以帮忙下载python 数据分析的几个库：numpy、matplotlib 、pandas。
我需要做一个不同人员的能力图，类似于球员能力图的那种。比较急，悬赏丰厚！期待您的解答！

可以找我

你可以使用Python中的第三方库NumPy、Matplotlib和Pandas来创建一个六边形战士能力图。下面是一个简单的示例代码，可以帮助你开始：

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

# 创建人员能力数据
person1 = {'技能': ['技能A', '技能B', '技能C'],
           '能力值': [80, 90, 70]}
person2 = {'技能': ['技能B', '技能D', '技能E'],
           '能力值': [85, 75, 95]}
person3 = {'技能': ['技能A', '技能C', '技能F'],
           '能力值': [70, 80, 60]}

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame({'人员': ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3'],
                   '技能': [],
                   '能力值': []})

for person in [person1, person2, person3]:
    skills = person['技能']
    ability_values = person['能力值']
    for skill, value in zip(skills, ability_values):
        df = df.append({'人员': person['人员'],
                        '技能': skill,
                        '能力值': value}, ignore_index=True)

# 绘制六边形战士能力图
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')

# 设置六边形的位置和大小
labels = df['技能']
sizes = df['能力值']
hex_positions = np.arange(len(labels))
hex_sizes = sizes / max(sizes) * 1000

# 绘制六边形
ax.hex(hex_positions, hex_sizes, labels=labels, alpha=0.8)

# 添加图例和标签
ax.legend(loc='upper right')
ax.set_xlabel('技能')
ax.set_ylabel('能力值')
ax.set_title('六边形战士能力图')

plt.show()

这段代码首先定义了三个人员的能力和技能信息，然后使用Pandas将这些数据转换为DataFrame格式。接下来，通过循环遍历每个人员的技能和能力值，将它们添加到DataFrame中。然后，使用Matplotlib的hex函数绘制六边形战士能力图，其中每个六边形的大小表示能力值的比例。最后，添加图例、标签等元素，并显示图形。

你可以根据自己的需求修改数据和图形的样式，例如更改颜色、调整六边形的大小等。希望这可以帮助到你！

引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
要制作六边形能力图，您可以使用Python中的一些库来实现，包括numpy、matplotlib和pandas。以下是一个基本的示例，演示如何使用这些库来生成能力图：

首先，确保已经安装了所需的库。您可以使用以下命令来安装它们：

pip install numpy matplotlib pandas

接下来，您可以编写Python代码来生成能力图。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义能力名称和对应的数值
labels = ['技术', '沟通', '团队合作', '时间管理', '创造力']
values = [8, 7, 9, 6, 7]

# 将能力值转换为角度
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist()
angles += angles[:1]

# 将数值闭合为一个圆形
values += values[:1]

# 创建极坐标图
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'polar': True})
ax.fill(angles, values, color='skyblue', alpha=0.5)

# 设置能力图的标题和标签
ax.set_title('人员能力图')
plt.xticks(angles[:-1], labels)

# 显示能力图
plt.show()

您可以根据实际情况调整名称和数值列表，以及添加其他样式和设计来自定义能力图。运行代码后，将会显示一个六边形能力图，展示了不同人员在各个能力维度上的分数。

请注意，这只是一个简单的示例，如果您需要更复杂或定制化的能力图，可能需要进一步调整代码和使用其他相关库。

要离线下载和安装numpy、matplotlib和pandas这三个库，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 在可联网的环境中，在您的机器上安装Anaconda或Miniconda。Anaconda是一个Python发行版，内置了许多常用的科学计算库，包括numpy、matplotlib和pandas。Miniconda是一个更轻量级的版本，只包含基本的conda包管理器。

2. 在联网环境下，打开终端或命令提示符并运行以下命令，以创建并激活一个新的conda环境（例如名为myenv）：

   conda create -n myenv python=3.8
   conda activate myenv
   

3. 使用conda命令安装numpy、matplotlib和pandas库：

   conda install numpy matplotlib pandas
   

   这将从Anaconda的在线仓库下载并安装所需的库及其依赖项。

4. 在已联网的环境中，导出新环境的包列表到一个文件，例如requirements.txt：

   conda list --export > requirements.txt
   

5. 将requirements.txt文件复制到您的离线环境中的任意目录。

6. 在离线环境中，打开终端或命令提示符并运行以下命令，以创建并激活一个新的conda环境，可以使用相同的名称（例如myenv）：

   conda create -n myenv python=3.8
   conda activate myenv
   

7. 使用以下命令安装之前导出的包列表：

   conda install --file requirements.txt
   

   这将从您的离线环境中下载并安装库及其依赖项，而不需要联网。

请注意，这些步骤假设您在联网环境中安装Anaconda或Miniconda并导出了正确的包列表文件。确保您的离线环境与联网环境匹配，以确保正确的包版本和依赖项。

为了创建类似于球员能力图的不同人员的能力图，您可以使用Python的matplotlib和pandas库进行分析和可视化。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用这些库来生成一个基本的六边形能力图：

接下来，我们将使用pandas来处理数据并使用matplotlib来绘制能力图。请确保您有一个包含人员能力数据的数据集，并将其存储为CSV文件。假设您的CSV文件名为"abilities.csv"，具有以下列：
Name: 人员姓名
Attribute1: 第一项能力值
Attribute2: 第二项能力值
Attribute3: 第三项能力值
Attribute4: 第四项能力值
Attribute5: 第五项能力值
Attribute6: 第六项能力值

代码如下：

import pandas as pd  
import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 读取数据集  
abilities_data = pd.read_csv("abilities.csv")  
  
# 设置图形大小  
plt.figure(figsize=(10, 10))  
  
# 绘制六边形能力图  
plt.scatter(abilities_data["Attribute1"], abilities_data["Attribute2"], s=50, c=abilities_data["Attribute3"], cmap="viridis")  
plt.scatter(abilities_data["Attribute4"], abilities_data["Attribute5"], s=50, c=abilities_data["Attribute6"], cmap="viridis")  
  
# 设置图形标题和轴标签  
plt.title("六边形能力图")  
plt.xlabel("能力1")  
plt.ylabel("能力2")  
plt.colorbar(label="能力值")  
  
# 显示图形  
plt.show()

这段代码将加载数据集"abilities.csv"，使用六边形的两个顶点作为两个散点图的X和Y坐标，并根据每项能力值的强度为散点图着色。通过设置图形大小、绘制散点图、设置标题和轴标签以及添加颜色条，最终生成一个类似于球员能力图的不同人员能力图。

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
以下是一个使用 Python 和 Matplotlib 库创建六边形能力图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义人员的能力指标及其取值
labels = ['攻击力', '防御力', '速度', '技术', '团队合作', '沟通能力']
values_person1 = [80, 75, 85, 90, 70, 80]
values_person2 = [90, 70, 80, 85, 75, 85]

# 计算每个能力的角度
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist()
angles += angles[:1]

# 绘制六边形能力图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'polar': True})
ax.fill(angles, values_person1, color='blue', alpha=0.25)
ax.plot(angles, values_person1, color='blue', linewidth=2, linestyle='solid', label='Person 1')
ax.fill(angles, values_person2, color='green', alpha=0.25)
ax.plot(angles, values_person2, color='green', linewidth=2, linestyle='solid', label='Person 2')

# 添加能力标签
ax.set_xticks(angles[:-1])
ax.set_xticklabels(labels)
ax.tick_params(axis='x', pad=10)

# 添加图例
ax.legend(loc='upper right')

# 添加标题
plt.title('人员能力图', fontsize=14)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例代码中，我们首先定义了不同人员的能力指标及其取值。然后，通过计算每个能力的角度，绘制了六边形能力图。最后，添加了能力标签、图例和标题，并显示出图形。

请确保已安装所需的 Python 第三方库（numpy、matplotlib、pandas），可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy matplotlib pandas

希望这可以满足您的需求！

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

看一下这个，解决问题的话，记得采纳哦
需要离线安装Python数据分析库。以下是如何为不同人员创建能力图的步骤。
1.安装Python和所需的库：
如果你还没有安装Python和所需的库，可以在命令行或终端中使用以下命令来安装：

# 安装 Python  
# 请根据你的操作系统选择合适的安装命令  
  
# 对于Windows用户，打开CMD并输入：  
py -m pip install --upgrade pip  
py -m pip install numpy  
py -m pip install matplotlib  
py -m pip install pandas  
  
# 对于macOS或Linux用户，打开终端并输入：  
pip install --upgrade pip  
pip install numpy  
pip install matplotlib  
pip install pandas

2.准备数据：
在开始创建能力图之前，你需要准备一份包含不同人员能力数据的数据集。这可以是一个CSV文件或其他格式的文件。例如，一个简单的CSV文件可能如下所示：

Name,Speed,Power,Accuracy,Agility  
Person1,90,85,80,75  
Person2,85,95,85,80  
Person3,95,80,90,85  
Person4,80,90,85,95

3.读取数据：
使用Pandas库，

import pandas as pd  
  
# 读取CSV文件  
data = pd.read_csv('your_file.csv')

4.创建能力图：
使用matplotlib库，绘制出不同人员的综合能力图。下面是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 定义图表的标题和坐标轴标签  
plt.figure(figsize=(10, 6))  
plt.title('不同人员的综合能力图')  
plt.xlabel('能力')  
plt.ylabel('人员')  
  
# 绘制折线图  
for name, row in data.iterrows():  
    plt.plot(row['Speed'], row['Power'], 'o', label=name)  
    plt.text(row['Speed'], row['Power'], name)  
    plt.annotate('', xy=(row['Speed'], row['Accuracy']), xytext=(5, 5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))  
    plt.text(row['Speed'], row['Accuracy'], str(row['Accuracy']))  # 可选，如果需要显示Accuracy值  
    plt.annotate('', xy=(row['Speed'], row['Agility']), xytext=(5, 5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))  # 可选，如果需要显示Agility值  
    plt.text(row['Speed'], row['Agility'], str(row['Agility']))  # 可选，如果需要显示Agility值  
    plt.annotate('', xy=(row['Power'], row['Accuracy']), xytext=(5, 5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))  # 可选，如果需要显示Accuracy值  
    plt.text(row['Power'], row['Accuracy'], str(row['Accuracy']))  # 可选，如果需要显示Accuracy值  ...直至最后一张图表都完成...然后...进行图形布局调整。你可以通过Matplotlib的其他选项来调整图表的样式和布局。例如，你可以添加图例、调整轴的范围等。

【以下回答由 GPT 生成】

我可以帮你解决这个问题。

首先，你需要下载Python数据分析库numpy、matplotlib和pandas。你可以通过以下方式进行下载和安装:

1. 打开终端或命令提示符。

2. 输入以下命令来下载和安装numpy： pip install numpy

3. 输入以下命令来下载和安装matplotlib： pip install matplotlib

4. 输入以下命令来下载和安装pandas： pip install pandas

安装完成后，你就可以开始制作六边形能力图了。

下面是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行调整和修改：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
categories = ['技术', '沟通', '领导力', '团队合作', '创造力', '解决问题']
values = [80, 70, 90, 85, 75, 95]

# 设置角度
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(categories), endpoint=False).tolist()
angles += angles[:1]

# 绘制六边形能力图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))
ax.fill(angles, values, 'purple', alpha=0.25)
ax.plot(angles, values, color='purple', linewidth=2)
ax.set_xticks(angles[:-1])
ax.set_xticklabels(categories)
ax.yaxis.grid(True)

# 添加标题
plt.title("制作人员六边形能力图", size=20)

# 保存图像
plt.savefig("ability_chart.png")

# 显示图像
plt.show()

这段代码用于创建一个六边形能力图，并将其保存为一个png图像文件。你可以根据自己的需要修改图像的尺寸、颜色和数据。

希望这些信息能对你有所帮助！如果你有任何问题，请随时提问。

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您可以使用各种图形可视化工具来创建球员能力图，以下是使用Python中的matplotlib库创建球员能力图的基本步骤：

1. 准备数据

首先，您需要准备一个包含所需球员能力的数据集。该数据集应该包含每个球员的名称和能力值。您可以使用CSV或Excel文件将数据存储在本地计算机上，然后在程序中加载它。

2. 安装依赖项

要使用matplotlib库，您需要先安装它。您可以使用以下命令在终端中安装matplotlib：

pip install matplotlib

3. 编写代码

下面是一个简单的Python脚本，它使用matplotlib库来创建一个球员能力图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('players_abilities.csv')

# 设置图表标题和轴标签
plt.title('Player Ability Chart')
plt.xlabel('Ability')
plt.ylabel('Player')

# 绘制条形图
plt.bar(data['Ability'], data['Ability_Values'])

# 添加球员名称
for i in range(len(data)):
    plt.text(x=data['Ability_Values'][i], y=i, s=data['Player'][i], ha='center')

# 显示图表
plt.show()

这段代码首先使用pandas库从CSV文件中加载数据。然后，它设置图表标题和轴标签，并使用条形图绘制每个球员的能力图。最后，它将每个球员的名称添加到图表中，并显示图表。

4. 运行程序

在终端中运行上述Python脚本，您将看到生成的球员能力图。如果您使用Jupyter Notebook等工具，则可以将代码单元格和输出单元格放在同一文档中，以便更轻松地查看结果。

好的，我可以帮助您下载Python数据分析库numpy、matplotlib和pandas。请稍等片刻，我会为您提供安装指南和相应的代码。

首先，您需要确保已经安装了Python。然后，按照以下步骤安装所需的库：

1. 安装numpy：
   在命令行中运行以下命令：
pip install numpy
2. 安装matplotlib：
   在命令行中运行以下命令：
pip install matplotlib
3. 安装pandas：
   在命令行中运行以下命令：
pip install pandas
安装完成后，您可以使用这些库来创建能力图。以下是一个简单的示例代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义人员的能力数据
personnel = ['Person A', 'Person B', 'Person C', 'Person D']
skills = ['Skill 1', 'Skill 2', 'Skill 3', 'Skill 4', 'Skill 5']

# 随机生成能力值（0到100之间）
ability = np.random.randint(0, 100, size=(len(personnel), len(skills)))

# 创建雷达图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))
ax.set_xticks(np.linspace(0, 2*np.pi, len(skills), endpoint=False))
ax.set_xticklabels(skills)

# 绘制雷达图
for i, person in enumerate(personnel):
    values = ability[i]
    # 让雷达图闭合
    values = np.concatenate((values, [values[0]]))
    ax.plot(np.linspace(0, 2*np.pi, len(skills)+1, endpoint=False), values, label=person)
    ax.fill(np.linspace(0, 2*np.pi, len(skills)+1, endpoint=False), values, alpha=0.25)

# 添加图例
ax.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1))

# 显示图形
plt.show()
您可以根据实际情况修改人员的能力数据和技能名称，运行代码后将生成一个能力图。希望这对您有所帮助！

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 创建人员能力数据
person1 = {'技能': ['技能A', '技能B', '技能C'],
           '能力值': [80, 90, 70]}
person2 = {'技能': ['技能B', '技能D', '技能E'],
           '能力值': [85, 75, 95]}
person3 = {'技能': ['技能A', '技能C', '技能F'],
           '能力值': [70, 80, 60]}
# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame({'人员': ['Person 1', 'Person 2', 'Person 3'],
                   '技能': [],
                   '能力值': []})
for person in [person1, person2, person3]:
    skills = person['技能']
    ability_values = person['能力值']
    for skill, value in zip(skills, ability_values):
        df = df.append({'人员': person['人员'],
                        '技能': skill,
                        '能力值': value}, ignore_index=True)
# 绘制六边形战士能力图
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
# 设置六边形的位置和大小
labels = df['技能']
sizes = df['能力值']
hex_positions = np.arange(len(labels))
hex_sizes = sizes / max(sizes) * 1000
# 绘制六边形
ax.hex(hex_positions, hex_sizes, labels=labels, alpha=0.8)
# 添加图例和标签
ax.legend(loc='upper right')
ax.set_xlabel('技能')
ax.set_ylabel('能力值')
ax.set_title('六边形战士能力图')
plt.show()

结合GPT给出回答如下请题主参考
好的，我会尽力回答您的问题。

首先，需要明确能力图是通过对多种指标的测量得出的，而六边形能力图是通过将这些指标放在一个六边形网格中来展示的。因此，在制作人员六边形能力图之前，我们需要确定需要衡量的指标。

在确定指标后，我们可以采用Python的NumPy、Matplotlib和Pandas等库来处理数据和绘制图表。具体步骤如下：

1. 安装NumPy、Matplotlib和Pandas库。可以通过命令行输入以下命令安装：

pip install numpy matplotlib pandas

2. 收集并处理数据。如果您有现成的数据，请将其收集并整理成一个CSV文件。如果没有现成数据，您可以通过调查问卷等方式来收集数据。

3. 使用Pandas库读取CSV文件，并将数据存储在DataFrame中。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('filename.csv')

4. 对数据进行预处理，例如去除异常数据、进行归一化等。

# 去除异常数据
data = data.dropna()

# 进行归一化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

5. 绘制六边形能力图。可以使用Matplotlib库中的Polygon函数。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon

# 定义绘图函数
def radar_chart(name, data):

    categories = ['category1', 'category2', 'category3', 'category4', 'category5', 'category6']

    # 定义六边形网格
    angles = [n / float(len(categories)) * 2 * pi for n in range(len(categories))]
    angles += angles[:1]

    # 绘制图表
    ax = plt.subplot(111, polar=True)
    ax.set_theta_offset(pi / 2)
    ax.set_theta_direction(-1)
    plt.xticks(angles[:-1], categories)
    ax.set_rlabel_position(0)
    plt.yticks([0.25, 0.5, 0.75], ["0.25", "0.50", "0.75"], color="grey", size=7)
    plt.ylim(0, 1)

    # 绘制多边形
    values = data.flatten().tolist()
    values += values[:1]
    ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', color='blue')
    ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1)

    # 添加标题
    plt.title(name, size=11, color='blue', y=1.1)

    # 显示图表
    plt.show()

# 调用绘图函数
radar_chart('Person1', data_scaled[0])
radar_chart('Person2', data_scaled[1])
radar_chart('Person3', data_scaled[2])

以上是一个简单的六边形能力图绘制过程。您可以根据具体需求进行修改和优化。希望对您有所帮助。

要实现Python中的六边形能力图，可以使用Matplotlib库和NumPy库。首先，我们需要定义能力图的六个维度，然后根据这些维度的值绘制多边形。

以下是实现六边形能力图的步骤：

导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
定义六个维度的名称和对应的值：

dimensions = ['维度1', '维度2', '维度3', '维度4', '维度5', '维度6']
values = [0.8, 0.6, 0.9, 0.7, 0.5, 0.8 # 这里的值可以根据实际情况进行修改
计算六边形各个顶点的坐标：

angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(dimensions), endpoint=False).tolist()
values += values[:1 # 将第一个维度的值复制到最后，以闭合多边形

angles += angles[:1 # 将第一个角度复制到最后，以闭合多边形

计算六边形各个顶点的坐标

x = np.cos(angles) * values
y = np.sin(angles) * values
绘制六边形能力图：

创建一个绘图对象

fig, ax = plt.subplots()

绘制六边形

ax.fill(x, y, 'b', alpha=0.2)

绘制六边形的边界线

ax.plot(x, y, color='b', linewidth=1)

设置坐标轴范围

ax.set_xlim([-1.2, 1.2])
ax.set_ylim([-1.2, 1.2])

设置刻度标签

ax.set_xticklabels(dimensions)
ax.set_yticklabels([]) # 隐藏纵轴刻度标签

添加标题

ax.set_title('六边形能力图')

显示图形

plt.show()
通过上述步骤，我们就可以实现一个基本的六边形能力图。你可以根据实际需求修改维度的名称和对应的值，并通过调整绘图属性来定制图形的样式和外观。

Matplotlib库的用法参考: https://matplotlib.org/
NumPy库的用法参考: https://numpy.org/
NumPy库的reshape函数的用法参考: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

你可以用这个代码进行二次开发

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据：不同人员的能力数据
categories = ['力量', '速度', '耐力', '智力', '技巧', '敏捷']
values = [75, 90, 80, 70, 85, 65]  # 替换成你的数据

# 将第一个数据点添加到末尾以形成闭环
values += values[:1]

# 创建一个角度列表
angles = [n / float(len(categories)) * 2 * np.pi for n in range(len(categories))]
angles += angles[:1]

# 创建子图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'polar': True})

# 绘制能力图
ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1)
ax.set_yticklabels([])

# 添加能力名称
plt.xticks(angles[:-1], categories, color='grey', size=12)

# 添加标题
plt.title('六边形战士能力图', size=16, color='blue', y=1.1)

# 显示图表
plt.show()

援引通义千问：
您好，我可以为您提供一种制作人员六边形能力图的方法。具体步骤如下：

1. 安装必要的 Python 库

首先需要安装 numpy、matplotlib 和 pandas 这三个 Python 库。您可以在命令行中输入以下命令来安装它们：

pip install numpy matplotlib pandas

2. 准备数据

假设您已经有了一个包含不同人员能力值的数据集，其中每个人员都有六个能力值，分别对应六个不同的属性。您可以将这些数据保存在一个 CSV 文件中，文件名为 data.csv，内容如下：

3. 绘制六边形能力图

使用 pandas 库读取数据文件，并绘制六边形能力图。具体代码如下：

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

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算每个人员的能力值
df['能力总和'] = df[['能力1', '能力2', '能力3', '能力4', '能力5', '能力6']].sum(axis=1)

# 计算每个人员的能力中位数
df['能力中位数'] = df[['能力1', '能力2', '能力3', '能力4', '能力5', '能力6']].median(axis=1)

# 计算每个人员的能力标准差
df['能力标准差'] = df[['能力1', '能力2', '能力3', '能力4', '能力5', '能力6']].std(axis=1)

# 绘制六边形能力图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))

# 设置六边形的中心坐标
cen = np.array([0.5, 0.5])

# 设置六边形的边长
side = 0.4

# 绘制六边形
for i in range(6):
    x = np.array([cen[0] - side/2, cen[0] + side/2, cen[0] + side/2, cen[0] - side/2, cen[0] - side/2])
    y = np.array([cen[1] - side/2, cen[1] - side/2, cen[1] + side/2, cen[1] + side/2, cen[1] - side/2])
    ax.plot(x, y, color='k')

# 绘制每个人员的六个能力值
for i, row in df.iterrows():
    x = np.array([cen[0] - side/2, cen[0] + side/2, cen[0] + side/2, cen[0] - side/2, cen[0] - side/2])
    y = np.array([cen[1] - side/2, cen[1] - side/2, cen[1] + side/2, cen[1] + side/2, cen[1] - side/2])
    ax.text(x[0], y[0], f'{row["能力1"]} {row["能力2"]} {row["能力3"]} {row["能力4"]} {row["能力5"]} {row["能力6"]} {row["能力总和"]} {row["能力中位数"]} {row["能力标准差"]}', ha='center', va='center', color='k')

# 设置图例
ax.legend(['能力1', '能力2', '能力3', '能力4', '能力5', '能力6', '能力总和', '能力中位数', '能力标准差'])

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('能力')
ax.set_ylabel('能力')

# 设置图像标题
ax.set_title('六边形能力图')

# 显示图像
plt.show()

运行以上代码，您将得到一个类似于球员能力图的六边形能力图。图中每个人员的六个能力值分别用不同的颜色表示，同时还显示了每个人员的能力总和、能力中位数和能力标准差。您可以根据需要对代码进行调整，以满足您的需求。