(Data Viz) Polar Coordinate - Rador Plot

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다.

Radar Plot

Radar Plot

• 극좌표계를 사용하는 대표적인 차트
• 별 모양으로 생겨 Star Plot으로 불리기도 함
• 중심점을 기준으로 N개의 변수 값을 표현할 수 있음
• 데이터의 Quality를 표현하기에 좋음
  • 캐릭터의 강함
  • 운동 선수 분석 (게임 및 방송 등)
  • 비교에도 적합

Radar Chart 주의점

• 각 feature는 독립적이며, 척도가 같아야 함
  • 순서형 변수와 수치형 변수가 함께 있다면 고려 필요
  • 자동차를 예시로 든다면?
    • 안전성 평가, 소비자 만족도 등 5점 만점
    • 최대 속도, 연비 등 절대적 수치
    • 과연 하나의 Radar Plot에 표현하는 게 맞을까?
• 다각형의 면적이 중요해 보이지만 feature의 순서에 따라 많이 달라짐

• Feature가 많아질수록 가독성이 떨어짐

2. Radar Chart

2-1. Radar Chart 기본 틀 구성

위의 polar coordinate의 fill을 적합하게 사용하면 Radar Chart를 사용할 수 있다.

Pokemon with Stat(https://www.kaggle.com/abcsds/pokemon) 데이터셋을 사용

pokemon = pd.read_csv('./pokemon.csv')
pokemon.head()

pokemon.describe()

데이터셋을 살펴보면 HP, Attack, Defense, Sp.Atk, Sp.Def, Speed 총 6가지 요소가 포켓몬의 역량을 나타내는 수치이다.

6개의 요소의 통계를 보면 얼추 비슷한 스케일임을 알 수 있다. 이를 fill을 사용하여 그린다.

stats = ["HP", "Attack", "Defense", "Sp. Atk", "Sp. Def", "Speed"]
values = pokemon.iloc[0][stats].to_list()
print(values)

'''
[45, 49, 49, 65, 65, 45]
'''

각은 2$\pi$를 6등분하면 된다.

theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 6, endpoint=False)
print(theta)

'''
[0.         1.04719755 2.0943951  3.14159265 4.1887902  5.23598776]
'''

fill과 plot을 사용하면 다음과 같이 그릴 수 있다.

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

ax.plot(theta, values)
ax.fill(theta, values, alpha=0.5)
plt.show()

끝 점을 포함하기 위해 마지막 데이터를 포함시킨다.

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

values.append(values[0])
theta = theta.tolist() + [theta[0]]

ax.plot(theta, values)
ax.fill(theta, values, alpha=0.5)

plt.show()

print(values)
print(theta)

2-2. 커스텀 및 조정

• set_thetagrids : 각도에 따른 그리드 및 ticklabels 변경
• set_theta_offset : 시작 각도 변경

fig = plt.figure(figsize=(4, 4))
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

values = pokemon.iloc[0][stats].to_list()
values.append(values[0])

ax.plot(theta, values)
ax.fill(theta, values, alpha=0.5)

ax.set_thetagrids([n*60 for n in range(6)], stats)
ax.set_theta_offset(np.pi/2)

plt.show()

3개의 순차적 데이터를 비교하는 방법

fig = plt.figure(figsize=(14, 4))

for idx in range(3):
    ax = fig.add_subplot(1,3,idx+1, projection='polar')

    values = pokemon.iloc[idx][stats].to_list()
    values.append(values[0])


    ax.plot(theta, values, color='forestgreen')
    ax.fill(theta, values, color='forestgreen', alpha=0.3)

    ax.set_rmax(100)
    ax.set_thetagrids([n*60 for n in range(6)], stats)
    ax.set_theta_offset(np.pi/2)

plt.show()

fig = plt.figure(figsize=(7, 7))

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

for idx in range(3):
    values = pokemon.iloc[idx][stats].to_list()
    values.append(values[0])

    ax.plot(theta, values, color='forestgreen')
    ax.fill(theta, values, color='forestgreen', alpha=0.3)

ax.set_rmax(110)
ax.set_thetagrids([n*60 for n in range(6)], stats)
ax.set_theta_offset(np.pi/2)

plt.show()

• Radar Chart : https://matplotlib.org/stable/gallery/specialty_plots/radar_chart.html

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