我没有一个完整的解决方案给你，但我希望我的答案引导你在正确的方式。

简单开始

首先，让我们简化并使用默认颜色绘制雷达/spyder图：

import plotly.express as px
import pandas as pd

r = [52,36,85]
theta = ["analytique", "analogique", "affectif"]
types = ["one", "two","three"]
df = pd.DataFrame(dict(r=r, theta=theta, type=types))
df

| | r|θ|类型|
| - ------|- ------|- ------|- ------|
| 无|五十二|解析图|一|
| 1个|三十六|类比|二|
| 第二章|八十五|情感的|三|
用plotly.express.line_polar绘制，得到：

fig = px.line_polar(df, r='r', theta='theta', line_close=True, markers=True)
fig.show()

每个边缘都有自己的颜色

现在，您希望每条边都有自己的颜色，在本例中，我假设您希望此颜色基于前面定义的列type。
简单地直接画出来是行不通的，它只会给予你点，而不是线：

fig = px.line_polar(df, r='r', theta='theta', line_close=True, color='type', markers=True)
fig.show()

您需要复制这些行，并为连续数据点分配相同的type。

# First append the df to itself, but only keep the r and theta columns
# This will make the type column NaN for the appended rows
df2 = pd.concat([df, df[['r', 'theta']]]).sort_values(by=['r', 'theta'])
# Now fill the NaN type value by taking the type value of the next row
df2.type.fillna(method='bfill', inplace=True)
# The last type value should be equal to the first type value to close the loop
# This needs to be set manually
df2.type.fillna(df2.type.iloc[0], inplace=True)
df2

| | r|θ|类型|
| - ------|- ------|- ------|- ------|
| 1个|三十六|类比|二|
| 1个|三十六|类比|一|
| 无|五十二|解析图|一|
| 无|五十二|解析图|三|
| 第二章|八十五|情感的|三|
| 第二章|八十五|情感的|二|
现在如果你把它画出来，你会得到一个三角形，每条边都有不同的颜色：

fig = px.line_polar(df2, r='r', theta='theta', color='type', line_close=True, markers=True)
fig.show()

不确定为什么类别改变了顺序，但是您可能可以通过对df2 DataFrame进行不同的排序来解决这个问题。

文本标签

如果您想在图表中使用文本标签，您需要find in the docs确保存在text参数：

fig = px.line_polar(df2, r='r', theta='theta', color='type', text='r', line_close=True, markers=True)
fig.update_traces(textposition='top center')