要完成雷达图编程题，你可以按照以下步骤进行：
准备数据
确定需要展示的能力变量，例如“经验”、“防守”、“发球”、“技术”、“速度”、“力量”等。
为每个变量设置一个初始值，范围在0到100之间。
搭建雷达图框架
使用`numpy`和`matplotlib`库来创建雷达图的基本框架。
计算每个变量的角度，并将数据首尾相连以闭合图形。
绘制雷达图
使用`plot`函数绘制各变量的线。
使用`fill`函数填充各变量之间的区域。
设置极坐标轴的标签（类别）。
添加标题。
优化样式
可以调整颜色、线型、填充等样式，使图表更加美观。
设置坐标轴范围，确保所有数据都能显示在图表上。
交互功能（可选）：
如果需要，可以添加鼠标拖动滑杆的功能，以便实时更新变量值和雷达图。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
示例数据
values = [100, 80, 60, 40, 20, 100]
categories = ['经验', '防守', '发球', '技术', '速度', '力量']
计算角度
num_vars = len（categories）
angles = np.linspace（0, 2 * np.pi, num_vars, endpoint=False）.tolist（）
values += values[:1] 闭合图形
angles += angles[:1]
创建雷达图
fig, ax = plt.subplots（figsize=（6, 6）, subplot_kw=dict（polar=True））
ax.plot（angles, values, color='red', linewidth=3）
ax.fill（angles, values, color='red', alpha=0.25）
设置极坐标轴标签
ax.set_xticks（angles[:-1]）
ax.set_xticklabels（categories）
添加标题
ax.set_title（'运动员能力雷达图', size=20, color='blue', y=1.1）
显示图表
plt.show（）
```
如果你需要更复杂的交互功能，可以考虑使用`ipywidgets`库来创建滑杆，并实时更新雷达图。
希望这些步骤和示例代码能帮助你完成雷达图编程题。