雷達(dá)圖的4種繪制方法
雷達(dá)圖是通過多個離散屬性比較對象的最直觀工具，掌握繪制雷達(dá)圖的方法將會為生活和工作帶來樂趣。本例數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡(luò)，某大學(xué)本科一年級不同分院學(xué)生在五種核心通識能力方面的數(shù)據(jù)，使用多個工具來繪制多級雷達(dá)圖，即在一組同心圓上填充不規(guī)則五邊形，其每個頂點(diǎn)到圓心的距離代表分院學(xué)生的某種能力。
本文通過Excel、PowerBI和Python分別繪制雷達(dá)圖，其中比較有意思的是在PowerBI里運(yùn)行Python代碼，繪制雷達(dá)圖。下面我們就來一起學(xué)習(xí)吧。
方法一 Excel繪制
最簡單的方法便是使用Excel繪制雷達(dá)圖，繪圖步驟如下圖所示，選中數(shù)據(jù)，插入圖表，由于雷達(dá)圖不是最常用的圖表，需要展開所有圖表才能找到，展開方式如下圖所示。
這里需要注意的是，第6步選擇類型后，下面有兩個雷達(dá)圖可供選擇，不仔細(xì)看，很容易混淆，他類型、顏色等都是一樣的。但他們分別將行和列作為維度，即行列倒置，選擇時需要仔細(xì)看清楚你需要的那個。
選擇結(jié)束后，就跟其他圖表一樣了，調(diào)整格式即可，如顏色、圖例排布，字體大小等等，結(jié)果如下。
方法二 PowerBI繪制
PowerBI（簡稱PB）其實(shí)是Excel的升級版中的一個，在Excel增強(qiáng)版里有PowerQuery（簡稱PQ）功能，這里使用的是PowerBI桌面版，其包含PowerQuery。
首先導(dǎo)入數(shù)據(jù)到PowerBI內(nèi)，數(shù)據(jù)導(dǎo)入有多種方法，因?yàn)檫@里數(shù)據(jù)量不多，我直接使用復(fù)制粘貼的方法。首先創(chuàng)建表，然后直接粘貼數(shù)據(jù)，最后加載即可。
如果你是第一次繪制雷達(dá)圖，這一步就是必須的。由于雷達(dá)圖不是常用的圖表，在PB默認(rèn)的可視化圖表選項(xiàng)里沒有，所以需要在AppSource里導(dǎo)入視覺對象。具體操作如下圖所示，搜索框里輸入【Radar Chart】，找到對應(yīng)的雷達(dá)圖對象，直接點(diǎn)添加即可。
如果你已經(jīng)有雷達(dá)圖，即可直接繪圖。先在可視化圖表里找到并選擇雷達(dá)圖小圖標(biāo)，再選擇數(shù)據(jù)，最后設(shè)置圖表樣式，按照自己的需求定制樣式。
這里的繪圖方法也較簡單，而且但從樣式看，也似乎比在Excel里的漂亮許多。此外，在PB里還可以跟其他圖表聯(lián)動，包括各種切片，這里有興趣的朋友可以研究研究，這里就不做過多的介紹了。
經(jīng)過部分樣式的調(diào)整，最后得到如下的結(jié)果。大家看看，這種方式你是否鐘意他呢？
方法三 Python繪制
以上兩個方法都不需要編程，就能得到精美的雷達(dá)圖。對于不喜歡或不擅長編程的小伙伴們，可以選擇上述兩種方式。下面介紹的兩種方式，都是需要編程的。不過只要你稍微掌握Python或R語言，這個雷達(dá)圖還是可以信手捏來的。（下面以Python為例）
下面用繪圖模塊matplotlib繪制雷達(dá)圖，具體代碼如下所示。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# import matplotlib
# matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
# matplotlib.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'
dataset = pd.DataFrame(data=[[5, 6, 8, 6, 7],
[9, 6, 5, 7, 6],
[4, 8, 9, 8, 7],
[7, 8, 6, 7, 8],
[8, 7, 6, 7, 6]],
index=['表達(dá)與溝通', '團(tuán)隊合作','分析與綜合信息 ','創(chuàng)新思維','批判性思維'],
columns=['金融學(xué)院','文化傳媒學(xué)院','信息學(xué)院 ','管理學(xué)院 ','人文教育學(xué)院'])
radar_labels=dataset.index
nAttr=5
data=dataset.values #數(shù)據(jù)值
data_labels=dataset.columns
# 設(shè)置角度
angles=np.linspace(0,2*np.pi,nAttr,
endpoint= False)
data=np.concatenate((data, [data[0]]))
angles=np.concatenate((angles, [angles[0]]))
# 設(shè)置畫布
fig=plt.figure(facecolor="white",figsize=(10,6))
plt.subplot(111, polar=True)
# 繪圖
plt.plot(angles,data,'o-',
linewidth=1.5, alpha= 0.2)
# 填充顏色
plt.fill(angles,data, alpha=0.25)
plt.thetagrids(angles[:-1]*180/np.pi,
radar_labels,1.2)
plt.figtext(0.52, 0.95,'大學(xué)生通識能力分析',
ha='center', size=20)
# 設(shè)置圖例
legend=plt.legend(data_labels,
loc=(1.1, 0.05),
labelspacing=0.1)
plt.setp(legend.get_texts(),
fontsize='large')
plt.grid(True)
# plt.savefig('tongshi.png')
plt.show()
結(jié)果展示。
運(yùn)用Python繪制雷達(dá)圖靈活度更大，你可以任意配置你所需要的樣式，只要你對代碼足夠熟悉。
方法四 Python + PowerBI繪制
下面再介紹一種比較有意思繪圖方法，就是在PowerBI內(nèi)運(yùn)行Python代碼，將兩者集成在一起。
在使用這個功能之前，你需要確認(rèn)下本機(jī)中是否有Python環(huán)境，如果沒有，也比較簡單，直接安裝一個anaconda，PowerBI會自動檢測Python環(huán)境。
如果你已經(jīng)有這個環(huán)境，你就可以先將數(shù)據(jù)導(dǎo)入，在來通過Python繪制圖形。
具體操作步驟我錄了一個小視頻，大家可以感受下。這里不得不說PowerBI的強(qiáng)大。這里得到的結(jié)果與在jupyter里繪制的圖形長得一模一樣。他就是跟PowerBI集成到一起了，小編認(rèn)為，在PowerBI中可以用Python代碼繪制PowerBI不能繪制，或難以繪制的一些復(fù)雜圖形，作為PowerBI的一個補(bǔ)充，這樣才是強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，否則就是本末倒置了。
OK，今天就介紹到這里，大家可以根據(jù)自己的特長或者愛好選擇適合自己的繪圖方法。
