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雷达图的4种绘制方法,你更喜欢哪个?

云朵君 数据STUDIO 2022-04-28

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雷达图是通过多个离散属性比较对象的最直观工具,掌握绘制雷达图的方法将会为生活和工作带来乐趣。本例数据来源于网络,某大学本科一年级不同分院学生在五种核心通识能力方面的数据,使用多个工具来绘制多级雷达图,即在一组同心圆上填充不规则五边形,其每个顶点到圆心的距离代表分院学生的某种能力。

本文通过Excel、PowerBI和Python分别绘制雷达图,其中比较有意思的是在PowerBI里运行Python代码,绘制雷达图。下面我们就来一起学习吧。

方法一  Excel绘制

最简单的方法便是使用Excel绘制雷达图,绘图步骤如下图所示,选中数据,插入图表,由于雷达图不是最常用的图表,需要展开所有图表才能找到,展开方式如下图所示。

这里需要注意的是,第6步选择类型后,下面有两个雷达图可供选择,不仔细看,很容易混淆,他类型、颜色等都是一样的。但他们分别将行和列作为维度,即行列倒置,选择时需要仔细看清楚你需要的那个。

选择结束后,就跟其他图表一样了,调整格式即可,如颜色、图例排布,字体大小等等,结果如下。

方法二  PowerBI绘制

PowerBI(简称PB)其实是Excel的升级版中的一个,在Excel增强版里有PowerQuery(简称PQ)功能,这里使用的是PowerBI桌面版,其包含PowerQuery

首先导入数据到PowerBI内,数据导入有多种方法,因为这里数据量不多,我直接使用复制粘贴的方法。首先创建表,然后直接粘贴数据,最后加载即可。

如果你是第一次绘制雷达图,这一步就是必须的。由于雷达图不是常用的图表,在PB默认的可视化图表选项里没有,所以需要在AppSource里导入视觉对象。具体操作如下图所示,搜索框里输入【Radar Chart】,找到对应的雷达图对象,直接点添加即可。

如果你已经有雷达图,即可直接绘图。先在可视化图表里找到并选择雷达图小图标,再选择数据,最后设置图表样式,按照自己的需求定制样式。

这里的绘图方法也较简单,而且但从样式看,也似乎比在Excel里的漂亮许多。此外,在PB里还可以跟其他图表联动,包括各种切片,这里有兴趣的朋友可以研究研究,这里就不做过多的介绍了。

经过部分样式的调整,最后得到如下的结果。大家看看,这种方式你是否钟意他呢?

方法三  Python绘制

以上两个方法都不需要编程,就能得到精美的雷达图。对于不喜欢或不擅长编程的小伙伴们,可以选择上述两种方式。下面介绍的两种方式,都是需要编程的。不过只要你稍微掌握Python或R语言,这个雷达图还是可以信手捏来的。(下面以Python为例)

下面用绘图模块matplotlib绘制雷达图,具体代码如下所示。

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=[[56867],
                [96576],
                [48987],
                [78678],
                [87676]],
            index=['表达与沟通''团队合作','分析与综合信息 ','创新思维','批判性思维'],
            columns=['金融学院','文化传媒学院','信息学院 ','管理学院 ','人文教育学院'])
radar_labels=dataset.index
nAttr=5
data=dataset.values #数据值
data_labels=dataset.columns
# 设置角度
angles=np.linspace(0,2*np.pi,nAttr,
                   endpoint= False)
data=np.concatenate((data, [data[0]])) 
angles=np.concatenate((angles, [angles[0]]))
# 设置画布
fig=plt.figure(facecolor="white",figsize=(10,6))
plt.subplot(111, polar=True)
# 绘图
plt.plot(angles,data,'o-',
         linewidth=1.5, alpha= 0.2)
# 填充颜色
plt.fill(angles,data, alpha=0.25
plt.thetagrids(angles[:-1]*180/np.pi, 
               radar_labels,1.2
plt.figtext(0.520.95,'大学生通识能力分析'
            ha='center', size=20)
# 设置图例
legend=plt.legend(data_labels, 
                  loc=(1.10.05),
                  labelspacing=0.1)
plt.setp(legend.get_texts(), 
         fontsize='large'
plt.grid(True)
# plt.savefig('tongshi.png')
plt.show()

结果展示。

运用Python绘制雷达图灵活度更大,你可以任意配置你所需要的样式,只要你对代码足够熟悉。

方法四  Python + PowerBI绘制

下面再介绍一种比较有意思绘图方法,就是在PowerBI内运行Python代码,将两者集成在一起。

在使用这个功能之前,你需要确认下本机中是否有Python环境,如果没有,也比较简单,直接安装一个anaconda,PowerBI会自动检测Python环境。

如果你已经有这个环境,你就可以先将数据导入,在来通过Python绘制图形。

具体操作步骤我录了一个小视频,大家可以感受下。这里不得不说PowerBI的强大。这里得到的结果与在jupyter里绘制的图形长得一模一样。他就是跟PowerBI集成到一起了,小编认为,在PowerBI中可以用Python代码绘制PowerBI不能绘制,或难以绘制的一些复杂图形,作为PowerBI的一个补充,这样才是强强联合,否则就是本末倒置了。

OK,今天就介绍到这里,大家可以根据自己的特长或者爱好选择适合自己的绘图方法。

当然,肯定不限于小编所列举的这几中方法,还有很多其他绘制雷达图的方法,大家都可以去尝试。欢迎和小编联系,一起探讨学习。



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