其他分享
首页 > 其他分享> > R语言GGPLOT2绘制圆环图雷达图/星形图/极坐标图/径向图Polar Chart可视化分析汽车性能数据

R语言GGPLOT2绘制圆环图雷达图/星形图/极坐标图/径向图Polar Chart可视化分析汽车性能数据

作者:互联网

 原文链接:http://tecdat.cn/?p=24896

原文出处:拓端数据部落公众号

漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处,但如果能吸引决策者的注意,那对我来说就是额外的价值。

然而,用coord_polar()或偶尔发现的ggplot2中的coord_radar()构建它们可能很难。我发现的两个主要问题是,极坐标的变化会使你的路径弯曲成圆形,而且雷达无法与geom_bin结合使用来填充背景。

这就是为什么我通常在笛卡尔坐标系统中使用。更像是一种数学解决方案。映射您的数据和绘图需求,使其最终成为圆环。作为一个额外的好处,我还发现它的构建/加载速度更快。对我来说很重要,因为我让它们在 Shiny Apps 中交互。

我在示例中使用了 mtcars 数据。该图显示了集合中的 12 辆汽车:

这篇文章是逐步展示如何将所需的元素添加到圆形图中。很多东西可能可以改进,请随时发表评论。

我使用前 12 辆汽车,并希望有一列包含行名。

add_rownames[1:12,]

绘制数据映射

为了映射我想绘制的任何列的值,我创建了函数。它基本上会检查您想要绘制多少个变量并为 x 和 y 值绘制正弦曲线。


  lev <- levels
  num <- length

  dir <- rep
  dir_ <- map_dbl
  interp
  data <- mutate_

存储映射数据以映射所有标签的 mpg 变量。

# 数据点
rotate_data

我想展示绘图范围数据,所以我伪造了一系列 qsec 数据。基本上,您为每辆车(标签)上的 qsec 生成一个具有多个值(行)的数据框。

#编造一些范围数据
bind_rows
rotate_data

使用polygon 绘制范围,使用 path 和 point 绘制 mpg 值。

lim <- max
#  用自己的数据和美学来绘制每一层的图案
ggplot() + 
  geom_polygon+
  geom_point+
  theme+ 
  coord_equal

径向线

我猜想要的网格是由带圆圈的径向向外线组成的。创建 x、xend、y 和yend 数据点以绘制其间的线段。

r <- data_frame %>% 
  mutate
r$xed <- 0
r$yed <- 0
#用自己的数据和美学来绘制每一层的图案

ggplot() + 
  geom_segment +
  geom_polygon+
  geom_point +
  ylim + xlim +
  theme+ 
  coord_equal

标签

为您旋转的变量添加文本标签。

label <- levels

ggplot() + 
  geom_segment +
  geom_polygon +
  geom_path +
  geom_point +
  geom_text+
  theme + 
  coord_equal

绘制圆圈

要绘制圆圈,我将使用带有填充选项的 circle。


  t <- seq
  d <- data.frame
  if(fed==TRUE) { # #在中心添加一个点,使整个 "饼 "被填满
    d <- rbind
  }
  return(d)

网格圆圈和标签

圆形网格线是通过多次调用 circle 并将所有点存储在数据框中来构建的。

cregrd <- data_frame
crld <- cili %>% 
  mutate

poties <- bind_rows
loics$lv <- as.factor

可以通过多种方式添加圆形标签。但是为了简单地将所有轴文本和轴标签设置为blank,我构建了一个可以使用 text 绘制的数据框。

c <- data_frame
cl <- cl[x <= max,]

ggplot() + 
  geom_segment +
  geom_path+ 
  geom_text+
  geom_polygon +
  geom_point +
  geom_text + xlim +
  theme+ 
  coord_equal

背景

使用 circle,您还可以轻松构建圆部分,您可以使用 Filled = TRUE 参数填充该部分。有一点 -1/num 偏移以使该部分正确对齐。在这里,您提出了您要为其着色的因子变量。当然,您还可以更改代码以根据变量更改每个条的“高度”。


num      <- length
levels   <- rev
tart    <- seq

bg  <- data_frame
  mutate

bgdta <- tdf
bgdta$lv <- as.factor

中心圆

细节不多,但您可能想添加一些中心圆。

lm <- max
ggplot() + 
  geom_polygon+
  geom_segment +
  geom_path+ 
  geom_text +
  geom_polygon+ 
  geom_polygon+
  geom_path +
  geom_point +
  geom_text +
  ylim + xlim +
  theme + 
  coord_equal


最受欢迎的见解

1.R语言动态图可视化:如何、创建具有精美动画的图

2.R语言生存分析可视化分析

3.Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据

4.r语言对布丰投针(蒲丰投针)实验进行模拟和动态

5.R语言生存分析数据分析可视化案例

6.r语言数据可视化分析案例:探索brfss数据数据分析

7.R语言动态可视化:制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图

8.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告

9.python主题LDA建模和t-SNE可视化

标签:Polar,绘制,Chart,coord,geom,标签,可视化,GGPLOT2,数据
来源: https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/122266171