使用 Jupyter Notebook 绘制雷达图，对比 RT3 和 UER/Roberta-base-finetuned-dianping-chinese 模型的性能

绘制雷达图的步骤如下：

导入所需的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

计算指标数值：首先，需要计算 rt3 模型和 uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese 模型的精确率、召回率、F1 得分和准确率。根据具体的实验结果，可以使用混淆矩阵等方法进行计算。
创建标签列表：创建一个包含指标标签的列表，用于在雷达图中表示每个指标的名称。例如：

labels = ['精确率', '召回率', 'F1得分', '准确率']

创建数值列表：创建一个包含 rt3 模型和 uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese 模型的指标数值的列表。例如：

rt3_values = [0.85, 0.92, 0.88, 0.90]
uer_values = [0.90, 0.88, 0.89, 0.92]

创建角度列表：创建一个包含每个指标所在的角度位置的列表。例如：

angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist()

闭合雷达图：为了使雷达图闭合，将 angles 列表的第一个元素添加到最后一个元素之后。例如：

angles += angles[:1]

绘制雷达图：使用 matplotlib 库的 plot 和 fill 方法绘制雷达图。首先，创建一个子图，并设置标题和图例。然后，使用 plot 方法绘制雷达图的每个指标线条，并使用 fill 方法填充多边形区域。例如：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'polar': True})
plt.title('模型指标对比')
plt.legend(loc='lower right')

ax.plot(angles, rt3_values, 'o-', linewidth=2, label='rt3模型')
ax.fill(angles, rt3_values, alpha=0.25)

ax.plot(angles, uer_values, 'o-', linewidth=2, label='uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese模型')
ax.fill(angles, uer_values, alpha=0.25)

ax.set_thetagrids(np.degrees(angles[:-1]), labels)
plt.yticks([0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0])
ax.set_ylim([0.5, 1.0])
plt.show()

这样就可以绘制出包含精确率、召回率、F1 得分和准确率的雷达图，对比 rt3 模型和 uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese 模型的性能。

使用 Jupyter Notebook 绘制雷达图，对比 RT3 和 UER/Roberta-base-finetuned-dianping-chinese 模型的性能