(Data Viz) Polar Coordinate - Polar Plot

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다.

Polar Plot

Polar Plot

• Polar Coordinate
  • 한 점을 원점까지의 거리 r과 x축의 양의 부분에서 반시계방향으로 이루어지는 각도 θ를 이용하여 (r, θ)를 표현하는 방식
• 극 좌표계(Polar Coordinate)를 사용하는 시각화
  • 거리(R), 각($\Theta$)을 이용하여 plot을 그림
• 회전, 주기성 등을 표현하기에 적합
• projection = polar을 추가하여 사용
• 해당 그래프는 Scateer, Line, Bar 모두 가능

Data Converting

• 이미 앞서 사용한 방식 (Grid 등)
• 직교 좌표계 X, Y에서 변환 가능
  • $X=R\cos\theta$
  • $Y=R\sin\theta$

1. Polar Coordinate

극 좌표계(Polar Coordinate) 를 다루는 방법을 살펴보자

1-1. Polar Coordinate 만들기

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

서브플롯 ax를 만들 때 projection='polar' 파라미터를 전달하면 다음과 같이 극좌표계를 사용할 수 있다.

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
plt.show()

또는 polar=True 사용할 수 있다.

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
plt.show()

1-2. Polar Coordinate 조정하기

• set_rmax : 반지름 조정
  • set_rmin을 조정한다면? 도넛형태가 될 수 있을까?? (X, 원점의 값이 바뀜)
• set_rticks : 반지름 표기 grid 조정

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)

ax.set_rmax(2)
# ax.set_rmin(1)
ax.set_rticks([1, 1.5, 2])  


plt.show()

• set_rlabel_position: 반지름 label이 적히는 위치의 각도 조정

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.set_rlabel_position(-90)  
plt.show()

각도를 조종하여 부채꼴 모양 사용

• set_thetamin() : 각도의 min값
• set_thetamax() : 각도의 max값

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)

ax.set_thetamin(45)
ax.set_thetamax(135)
plt.show()

1-3. Polar 기본 차트

• scatter() : 기존 산점도와 같음 (theta, r 순서)

np.random.seed(19680801)

N = 100
r = 2 * np.random.rand(N)
theta = 2 * np.pi * np.random.rand(N)
area = 200 * r**2
colors = theta

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
c = ax.scatter(theta, r, c=colors, s=area, cmap='hsv', alpha=0.75)
plt.show()

• bar()

np.random.seed(19680801)

N = 6
r = np.random.rand(N)
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
ax.bar(theta, r, width=0.5, alpha=0.5)
plt.show()

• plot()

np.random.seed(19680801)

N = 1000
r = np.linspace(0, 1, N)
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, N)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
ax.plot(theta, r)

plt.show()

• fill()

np.random.seed(19680801)

N = 1000
r = np.linspace(0, 1, N)
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, N)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
ax.fill(theta, r)
plt.show()

출처: 부스트캠프 AI Tech 4기(NAVER Connect Foundation)