Python でのデータ視覚化の例: レーダー チャート

Python でのデータ視覚化の例: レーダー チャート

データ視覚化は、最新のデータ分析における最も重要なステップです。ユーザーや意思決定者にチャート、グラフィック、画像を通じて視覚的な形式でデータを提示し、データ視覚化手法を通じてデータ間のつながりや傾向を調査できます。 Python は高級プログラミング言語として、多数のデータ視覚化ツールを提供します。その中で、レーダー チャートは一般的な視覚化方法の 1 つです。

1. レーダー チャートとは

レーダー チャートは、複数の変数間の関係を示すために使用される 2 次元のチャートです。レーダー チャートは通常、複数の同心円と対応するノード ポイント間の接続で構成され、各ノード ポイントは変数を表し、コンテキスト ラインは一連のデータを表します。レーダー チャートでは、各データ ポイントが異なる同心円上にプロットされ、データ ポイントの相対的な位置と値を示すために線分で接続されます。

2. レーダー チャートの描画

Python の Matplotlib ライブラリは、レーダー チャートを描画するメソッドを提供します。具体的な手順は次のとおりです:

2.1 インポート必要なライブラリ

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2.2 データリストの構築

さまざまな変数の重みを含むnumpy配列を作成します。各重みは、レーダー チャート上のデータ ポイントの距離と位置を表します。

data = np.array([[6, 6, 4, 6, 7, 10], 
                 [8, 7, 8, 7, 8, 9], 
                 [5, 4, 3, 5, 8, 9], 
                 [7, 6, 7, 6, 8, 8], 
                 [10, 10, 10, 5, 8, 6]])

2.3 角度の計算

まず、各点が表す角度を計算し、角度をラジアンに変換します。このプロセスは、NumPy の arange 関数を使用して実行できます。

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, 6, endpoint=False)
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

2.4 描画

同心円を描き、各データ点を接続します。

fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
for i in range(data.shape[0]):
    ax.plot(angles, data[i], linewidth=2)
    ax.fill(angles, data[i], alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles*180/np.pi, ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
plt.show()

3. レーダー チャートの応用

レーダー チャートは複数の変数間の関係を同時に表現できるため、多くの分野で広く使用されています。以下に示すように、いくつかの典型的なアプリケーション シナリオをリストします。

3.1 スポーツ競技

レーダー チャートは、スポーツ競技でさまざまなプレーヤーの強さと能力を比較するために使用できます。たとえば、サッカー場でレーダー チャートを使用して、攻撃、守備、ボール コントロールなどにおける選手のパフォーマンスを表示できます。

3.2 経済分析

経済分析では、レーダー チャートを使用して、GDP、財政収入、一人当たり所得、その他の指標など、さまざまな地域の経済指標の推移を比較できます。これは、さまざまな場所の経済発展の特徴や傾向をよりよく発見するのに役立ちます。

3.3 教育評価

教育評価では、レーダー チャートを使用して、学業、スポーツ、文化、その他の側面におけるさまざまな生徒の成績を比較できます。レーダー チャートを使用すると、教師と保護者が生徒の総合的な資質と成績をより深く理解できるようになり、生徒の教育と成長をより適切に支援できます。

4. 概要

レーダー チャートは、シンプルかつ効果的なデータ視覚化ツールです。 Python で Matplotlib ライブラリを使用すると、レーダー チャートを簡単に描画し、さまざまなシナリオに適用できます。その応用範囲は非常に広く、上記の応用シナリオに限定されません。ニーズに合わせて柔軟に活用でき、より優れたデータ可視化効果が得られます。

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