雷达图概述以及实例

一.雷达图概述

1.何为雷达图

雷达图，是一种展现多维度数据间相对重要性或程度的可视化图形。以中心点为起点，从该中心点向外延伸出多条射线，每条射线代表一个特定的变量或指标。射线上的点或线段则根据该变量的具体数值进行定位，从而形成一个多维度的数据视图。这种图形结构类似雷达扫描的视觉效果，使得观察者能够迅速捕捉到数据点的综合特征及其在各维度上的表现差异。

2.雷达图的构成要素

（1）中心点：图的中心，所有射线的起点。
（2）射线：从中心点向外延伸的线段，每条射线代表一个独立的变量或指标。
（3）轴标签：每条射线上的轴标签表示指标名称，位于射线末端。
（4）数据点或线段：每个变量在不同维度上的数值，位于每条射线上。
（5）数据区域：由数据点或线段连接而成的区域，代表了各个变量在不同维度上的表现。

二.实例（以Excel、Python为例）

1.Excel（2021版）

数据如下：
在这里插入图片描述

2.Python

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt## 这里需要用到字体，使用可商用的字体，避免侵权
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(0.52, 0.95,'大学生通识能力分析',
ha='center', size=20)
# 设置图例
legend=plt.legend(data_labels,
loc=(1.1, 0.05),
labelspacing=0.1)
plt.setp(legend.get_texts(),
fontsize='large')
plt.grid(True)
# plt.savefig('tongshi.png')
plt.show()