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这期内容当中小编将会给大家带来有关R语言可视化中如何用ggplot构造期待已久的雷达图,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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之前一直苦恼于ggplot函数无法制作雷达图,心想着既然饼图可以通过柱形图+极坐标模拟出来,为啥雷达图不行。
我尝试着用折线图+极坐标来模拟雷达图(之前在制作饼图和圆环图以及玫瑰图的时候就是这样做的)。
结果就粗线了以下不伦不类的图形:
data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Company = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,2300,2100,3100),Sale2014 = c(5050,3800,2900,2500,3300),Sale2015 = c(5050,4000,3200,2800,3700),Sale2016 = c(6000,4800,4500,3500,4300))
mydata<-melt(data,id.vars=c("Name","Company"),variable.name="Year",value.name="Sale")
ggplot(mydata,aes(Company,Sale,group=Year,color=Year))+geom_line()+coord_polar(theta = "x")
虽说效果已经很接近了,但是整体上还是无法达到雷达图的要求,首尾线条没有相连,点之间是通过弧线链接而非直线。
后来又是在浏览r语言论坛时,无意间看到一个围绕ggplot2包开发的插件——ggradar,果不其然,是专门用于辅助ggplot2制作雷达图而生的。
接下来我跟大家分享该插件的使用方法:
因为是开发版的,托管在github网站上,所以不能通过普通途径下载,需要使用devtools工具:
install_github("ricardo-bion/ggradar")
library("ggplot2")
library("ggradar")
下面开始构造数据集:
mydata<-matrix(runif(40,0,1),5,8)
#以上构造了一个值区间为0~1,个数为40的5行8列随机数矩阵。
rownames(mydata) <- LETTERS[1:5]
#以上使用前五个大写字母为矩阵行命名;
colnames(mydata) <- c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent","Alibaba","Baidu","Twitter")
#使用以上文本向量为矩阵列命名;
mynewdata<-data.frame(mydata)
#将矩阵数据表格转化为数据框格式作图数据:
为数据框增加一列文本字段:
Name<-c("USA","CHN","UK","RUS","JP")
mynewdata<-data.frame(Name,mynewdata)
ggradar(mynewdata[1,])
以上的图表是默认样式,ggradar函数对数据格式以及变量值范围高度敏感,而却不过多的依赖函数内的参数。
ggradar(mynewdata)
可以看出,ggradar函数支持多序列雷达图,只是对它规定的数据结构很不能理解,为啥不是列代表分类,行代表轴变量呢,跟ggplot的语法还是有一些偏离,不过只要数据构造好之后,作图函数的语法是相当简练的。
上述就是小编为大家分享的R语言可视化中如何用ggplot构造期待已久的雷达图了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。