这期内容当中小编将会给大家带来有关R语言可视化中如何用ggplot构造期待已久的雷达图，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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之前一直苦恼于ggplot函数无法制作雷达图，心想着既然饼图可以通过柱形图+极坐标模拟出来，为啥雷达图不行。

我尝试着用折线图+极坐标来模拟雷达图（之前在制作饼图和圆环图以及玫瑰图的时候就是这样做的）。

结果就粗线了以下不伦不类的图形：

data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Company = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,2300,2100,3100),Sale2014 = c(5050,3800,2900,2500,3300),Sale2015 = c(5050,4000,3200,2800,3700),Sale2016 = c(6000,4800,4500,3500,4300))

mydata<-melt(data,id.vars=c("Name","Company"),variable.name="Year",value.name="Sale")

ggplot(mydata,aes(Company,Sale,group=Year,color=Year))+geom_line()+coord_polar(theta = "x")

虽说效果已经很接近了，但是整体上还是无法达到雷达图的要求，首尾线条没有相连，点之间是通过弧线链接而非直线。

后来又是在浏览r语言论坛时，无意间看到一个围绕ggplot2包开发的插件——ggradar，果不其然，是专门用于辅助ggplot2制作雷达图而生的。

接下来我跟大家分享该插件的使用方法：

因为是开发版的，托管在github网站上，所以不能通过普通途径下载，需要使用devtools工具：

install_github("ricardo-bion/ggradar")

library("ggplot2")

library("ggradar")

下面开始构造数据集：

mydata<-matrix(runif(40,0,1),5,8)

#以上构造了一个值区间为0~1,个数为40的5行8列随机数矩阵。

rownames(mydata) <- LETTERS[1:5]

#以上使用前五个大写字母为矩阵行命名；

colnames(mydata) <- c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent","Alibaba","Baidu","Twitter")

#使用以上文本向量为矩阵列命名；

mynewdata<-data.frame(mydata)

#将矩阵数据表格转化为数据框格式作图数据：

为数据框增加一列文本字段：

Name<-c("USA","CHN","UK","RUS","JP")

mynewdata<-data.frame(Name,mynewdata)

ggradar(mynewdata[1,])

以上的图表是默认样式，ggradar函数对数据格式以及变量值范围高度敏感，而却不过多的依赖函数内的参数。

ggradar(mynewdata)

可以看出，ggradar函数支持多序列雷达图，只是对它规定的数据结构很不能理解，为啥不是列代表分类，行代表轴变量呢，跟ggplot的语法还是有一些偏离，不过只要数据构造好之后，作图函数的语法是相当简练的。

上述就是小编为大家分享的R语言可视化中如何用ggplot构造期待已久的雷达图了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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