切圓怎麼畫

作者：雲朵君

雷達圖是透過多個離散屬性比較物件的最直觀工具，掌握繪製雷達圖的方法將會為生活和工作帶來樂趣。本例資料來源於網路，某大學本科一年級不同分院學生在五種核心通識能力方面的資料，使用多個工具來繪製多級雷達圖，即在一組同心圓上填充不規則五邊形，其每個頂點到圓心的距離代表分院學生的某種能力。

本文透過Excel、PowerBI和Python分別繪製雷達圖，其中比較有意思的是在PowerBI裡執行Python程式碼，繪製雷達圖。下面我們就來一起學習吧。

方法一 Excel繪製

最簡單的方法便是使用Excel繪製雷達圖，繪圖步驟如下圖所示，選中資料，插入圖表，由於雷達圖不是最常用的圖表，需要展開所有圖表才能找到，展開方式如下圖所示。

這裡需要注意的是，第6步選擇型別後，下面有兩個雷達圖可供選擇，不仔細看，很容易混淆，他型別、顏色等都是一樣的。但他們分別將行和列作為維度，即行列倒置，選擇時需要仔細看清楚你需要的那個。

選擇結束後，就跟其他圖表一樣了，調整格式即可，如顏色、圖例排布，字型大小等等，結果如下。

方法二 PowerBI繪製

PowerBI（簡稱PB）其實是Excel的升級版中的一個，在Excel增強版裡有PowerQuery（簡稱PQ）功能，這裡使用的是PowerBI桌面版，其包含PowerQuery。

首先匯入資料到PowerBI內，資料匯入有多種方法，因為這裡資料量不多，我直接使用複製貼上的方法。首先建立表，然後直接貼上資料，最後載入即可。

如果你是第一次繪製雷達圖，這一步就是必須的。由於雷達圖不是常用的圖表，在PB預設的視覺化圖表選項裡沒有，所以需要在AppSource裡匯入視覺物件。具體操作如下圖所示，搜尋框裡輸入【Radar Chart】，找到對應的雷達圖物件，直接點新增即可。

如果你已經有雷達圖，即可直接繪圖。先在視覺化圖表裡找到並選擇雷達圖小圖示，再選擇資料，最後設定圖表樣式，按照自己的需求定製樣式。

這裡的繪圖方法也較簡單，而且但從樣式看，也似乎比在Excel裡的漂亮許多。此外，在PB裡還可以跟其他圖表聯動，包括各種切片，這裡有興趣的朋友可以研究研究，這裡就不做過多的介紹了。

經過部分樣式的調整，最後得到如下的結果。大家看看，這種方式你是否鐘意他呢？

方法三 Python繪製

以上兩個方法都不需要程式設計，就能得到精美的雷達圖。對於不喜歡或不擅長程式設計的小夥伴們，可以選擇上述兩種方式。下面介紹的兩種方式，都是需要程式設計的。不過只要你稍微掌握Python或R語言，這個雷達圖還是可以信手捏來的。（下面以Python為例）

下面用繪圖模組matplotlib繪製雷達圖，具體程式碼如下所示。

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib。pyplot as plt

# import matplotlib

# matplotlib。rcParams［‘font。family’］=‘SimHei’

# matplotlib。rcParams［‘font。sans-serif’］=‘SimHei’

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=［‘表達與溝通’， ‘團隊合作’，‘分析與綜合資訊 ’，‘創新思維’，‘批判性思維’］，

columns=［‘金融學院’，‘文化傳媒學院’，‘資訊學院 ’，‘管理學院 ’，‘人文教育學院’］）

radar_labels=dataset。index

nAttr=5

data=dataset。values #資料值

data_labels=dataset。columns

# 設定角度

angles=np。linspace（0，2*np。pi，nAttr，

endpoint= False）

data=np。concatenate（（data， ［data［0］］））

angles=np。concatenate（（angles， ［angles［0］］））

# 設定畫布

fig=plt。figure（facecolor=“white”，figsize=（10，6））

plt。subplot（111， polar=True）

# 繪圖

plt。plot（angles，data，‘o-’，

linewidth=1。5， alpha= 0。2）

# 填充顏色

plt。fill（angles，data， alpha=0。25）

plt。thetagrids（angles［：-1］*180/np。pi，

radar_labels，1。2）

plt。figtext（0。52， 0。95，‘大學生通識能力分析’，

ha=‘center’， size=20）

# 設定圖例

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（）

結果展示。

運用Python繪製雷達圖靈活度更大，你可以任意配置你所需要的樣式，只要你對程式碼足夠熟悉。

方法四 Python + PowerBI繪製

下面再介紹一種比較有意思繪圖方法，就是在PowerBI內執行Python程式碼，將兩者整合在一起。

在使用這個功能之前，你需要確認下本機中是否有Python環境，如果沒有，也比較簡單，直接安裝一個anaconda，PowerBI會自動檢測Python環境。

如果你已經有這個環境，你就可以先將資料匯入，在來透過Python繪製圖形。

具體操作步驟我錄了一個小影片，大家可以感受下。這裡不得不說PowerBI的強大。這裡得到的結果與在jupyter裡繪製的圖形長得一模一樣。他就是跟PowerBI整合到一起了，小編認為，在PowerBI中可以用Python程式碼繪製PowerBI不能繪製，或難以繪製的一些複雜圖形，作為PowerBI的一個補充，這樣才是強強聯合，否則就是本末倒置了。

OK，今天就介紹到這裡，大家可以根據自己的特長或者愛好選擇適合自己的繪圖方法。

當然，肯定不限於小編所列舉的這幾中方法，還有很多其他繪製雷達圖的方法，大家都可以去嘗試。歡迎一起探討學習。