R实战| 雷达图(Radar Chart)

R实战| 雷达图(Radar Chart)

雷达图(radar chart),又称蜘蛛网图(spider plot),是一种表现多维数据的强弱的图表。它将多个维度的数据量映射到坐标轴上,这些坐标轴起始于同一个圆心点,通常结束于圆周边缘,将同一组的点使用线连接起来就称为了雷达图。

本文以R包fmsbggradar 为例介绍一下雷达图的绘制。

fmsb

install.packages("fmsb")
library(fmsb)
# 示例数据
exam_scores <- data.frame(
    row.names = c("Student.1", "Student.2", "Student.3"),
      Biology = c(7.9, 3.9, 9.4),
      Physics = c(10, 20, 0),
        Maths = c(3.7, 11.5, 2.5),
        Sport = c(8.7, 20, 4),
      English = c(7.9, 7.2, 12.4),
    Geography = c(6.4, 10.5, 6.5),
          Art = c(2.4, 0.2, 9.8),
  Programming = c(0, 0, 20),
        Music = c(20, 20, 20)
)
exam_scores
> exam_scores
          Biology Physics Maths Sport English Geography Art Programming Music
Student.1     7.9      10   3.7   8.7     7.9       6.4 2.4           0    20
Student.2     3.9      20  11.5  20.0     7.2      10.5 0.2           0    20
Student.3     9.4       0   2.5   4.0    12.4       6.5 9.8          20    20

数据准备

数据要求:

  • 第1行必须包含每个变量的最大值

  • 第2行必须包含每个变量的最小值

  • 列或变量的个数必须大于2

# 定义变量最大最小值
max_min <- data.frame(
  Biology = c(20, 0), Physics = c(20, 0), Maths = c(20, 0),
  Sport = c(20, 0), English = c(20, 0), Geography = c(20, 0),
  Art = c(20, 0), Programming = c(20, 0), Music = c(20, 0)
)
rownames(max_min) <- c("Max", "Min")

# 合并数据
df <- rbind(max_min, exam_scores)
df
> df
          Biology Physics Maths Sport English Geography  Art Programming Music
Max          20.0      20  20.0  20.0    20.0      20.0 20.0          20    20
Min           0.0       0   0.0   0.0     0.0       0.0  0.0           0     0
Student.1     7.9      10   3.7   8.7     7.9       6.4  2.4           0    20
Student.2     3.9      20  11.5  20.0     7.2      10.5  0.2           0    20
Student.3     9.4       0   2.5   4.0    12.4       6.5  9.8          20    20

基础雷达图

#以student 1为例
library(fmsb)
student1_data <- df[c("Max", "Min", "Student.1"), ]
radarchart(student1_data)
ec9e02e75de5e0f89a438720e94fcc5c.png

进阶雷达图

参数设置

  • Variable options

    • vlabels: 变量标签

    • vlcex: 变量标签字体大小

  • Polygon options:

    • pcol: 线条颜色

    • pfcol: 填充颜色

    • plwd: 线条宽度

    • plty: 线条类型. 使用数字1-6或者字符向量 (“solid”, “dashed”, “dotted”, “dotdash”, “longdash”, “twodash”).使用 plty = 0 or plty = “blank”,不显示线条.

  • Grid options:

    • cglcol:网格线颜色

    • cglty: 网格线类型

    • cglwd: 网格线宽度

  • Axis options:

    • axislabcol: 轴标签和数字的颜色。默认设置是“蓝色”。

    • caxislabels: 字符向量,用作中心轴上的标签。

radarchart(
  student1_data, axistype = 1,
  # Customize the polygon
  pcol = "#00AFBB", pfcol = scales::alpha("#00AFBB", 0.5), plwd = 2, plty = 1,
  # Customize the grid
  cglcol = "grey", cglty = 1, cglwd = 0.8,
  # Customize the axis
  axislabcol = "grey", 
  # Variable labels
  vlcex = 0.7, vlabels = colnames(student1_data),
  caxislabels = c(0, 5, 10, 15, 20))
607ab76a077b62d9ef9ea056d3fe855c.png

多组雷达图

radarchart(
  df, axistype = 1,
  # Customize the polygon
  pcol = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), pfcol = scales::alpha(c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),0.5), plwd = 2, plty = 1,
  # Customize the grid
  cglcol = "grey", cglty = 1, cglwd = 0.8,
  # Customize the axis
  axislabcol = "grey", 
  # Variable labels
  vlcex = 0.7, vlabels = colnames(student1_data),
  caxislabels = c(0, 5, 10, 15, 20))
# Add an horizontal legend
legend(
  x = "bottom", legend = rownames(df[-c(1,2),]), horiz = TRUE,
  bty = "n", pch = 20 , col = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
  text.col = "black", cex = 1, pt.cex = 1.5
)
2eac8525422bc4e9e694608a45e8da3a.png

ggradar

devtools::install_github("ricardo-bion/ggradar")
library("ggradar")

数据准备

library(tidyverse)
# 将行名改为分组列
df <- exam_scores %>% rownames_to_column("group")
df
> df
      group Biology Physics Maths Sport English Geography Art Programming Music
1 Student.1     7.9      10   3.7   8.7     7.9       6.4 2.4           0    20
2 Student.2     3.9      20  11.5  20.0     7.2      10.5 0.2           0    20
3 Student.3     9.4       0   2.5   4.0    12.4       6.5 9.8          20    20

基础雷达图

ggradar(
  df[1, ], 
  values.radar = c("0", "10", "20"),# 最小,平均和最大网格线显示的值
  grid.min = 0, # 绘制最小网格线的值
  grid.mid = 10, # 绘制平均网格线的值
  grid.max = 20 # 绘制最大网格线的值
)
43940fa3578920370dc1050ba0d15be4.png

进阶雷达图

ggradar(
  df[1, ], 
  values.radar = c("0", "10", "20"),
  grid.min = 0, grid.mid = 10, grid.max = 20,
  # Polygons
  group.line.width = 1, 
  group.point.size = 3,
  group.colours = "#00AFBB",
  # Background and grid lines
  background.circle.colour = "white",
  gridline.mid.colour = "grey"
)
74f71c61ce6dc575d6b73d3de45ed523.png

分组雷达图

ggradar(
  df, 
  values.radar = c("0", "10", "20"),
  grid.min = 0, grid.mid = 10, grid.max = 20,
  # Polygons
  group.line.width = 1, 
  group.point.size = 3,
  group.colours = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
  # Background and grid lines
  background.circle.colour = "white",
  gridline.mid.colour = "grey",
  legend.position = "bottom"
  )
fefc7c4c085fdb355393fdb7ae7b8394.png

Reference

  • https://www.datanovia.com/en/blog/beautiful-radar-chart-in-r-using-fmsb-and-ggplot-packages/

往期

  1. 跟着Cell学作图 | Proteomaps图

  2. R实战 | 山脊图(ridgeline plot)

  3. GOplot | 更美观的富集分析可视化

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