如何使用Plotly的add_scatterpolar方法解决极坐标图数据显示不完整问题？

问题现象描述

在使用Plotly的add_scatterpolar方法创建极坐标图时，许多开发者会遇到数据显示不完整的问题。具体表现为：

极坐标图的某些扇区数据点显示不完整或被截断
半径方向的数据超出预期范围
角度轴标签重叠或显示不全
某些数据系列完全不可见

根本原因分析

通过深入研究发现，这个问题通常由以下几个因素导致：

1. 数据范围与坐标轴设置不匹配

极坐标图默认的radialaxis和angularaxis范围可能无法自动适应所有数据点。当数据超出默认范围时，部分点会被截断。

2. 角度单位混淆

Plotly支持角度以度(degrees)和弧度(radians)两种单位表示。如果代码中单位不一致，会导致数据显示位置错误。

# 错误示例 - 混合使用单位和弧度
fig.add_scatterpolar(
    r=[1, 2, 3],
    theta=[45, 90, 180],  # 角度
    mode='markers',
    thetaunit='radians'   # 指定弧度单位
)

3. 数据点过于密集

在极坐标系统中，当数据点间距小于渲染分辨率时，点会重叠或显示异常。

解决方案

方法一：显式设置坐标轴范围

通过配置layout.polar参数明确指定极坐标的范围：

fig.update_layout(
    polar=dict(
        radialaxis=dict(
            visible=True,
            range=[0, 5]  # 自定义半径范围
        ),
        angularaxis=dict(
            direction='clockwise',
            period=360    # 完整圆周
        )
    )
)

方法二：规范化角度单位

确保所有角度数据使用一致的单位：

# 统一使用角度制
fig.add_scatterpolar(
    r=data_r,
    theta=data_theta,
    thetaunit='degrees'
)

方法三：使用数据缓冲区间

为极坐标添加5-10%的缓冲空间确保所有点可见：

buffer = max(data_r) * 0.1
fig.update_layout(
    polar=dict(
        radialaxis=dict(range=[0, max(data_r)+buffer])
    )
)

高级调试技巧

使用fig.full_figure_for_development()检查完整布局参数
启用fig.show(renderer='browser')在独立窗口中调试
添加hoverinfo='all'属性检查原始数据值

性能优化建议

对于大型数据集，考虑以下优化：

使用visible='legendonly'初始隐藏次要系列
设置合理的opacity值改善重叠点显示
对密集数据使用marker.size控制点大小