[Matplotlib] 파이썬으로 방사형 차트(Radar chart) 그리는 방법

파이썬으로 방사형 차트(Radar chart) 그리는 방법 알아보기

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방사형 차트(Radar chart)라는 이름은 생소한 분들이 많겠지만, 의외로 차트의 생김새를 본다면 익숙하게 느껴질 수 있습니다. 방사형 차트는 셋 이상의 항목을 둥글게 배치한 다음, 각 항목별로 어느 정도 수준인지 보여주는 다변량 데이터 시각화 방법입니다. 이 때, 방향이나 각도는 별다른 정보를 포함하지 않지만, 방사형 차트가 보여주는 면적의 경우 특정 항목과 다른 항목간의 상관관계 등을 표현할 수 있다는 장점이 있답니다.

 

 

백문이 불여일견이라고 방사형 차트를 한번 그려보도록 하겠습니다. 이번에는 임의의 다섯 가지 요소와 값을 설정한 뒤, 파이썬(Python)의 맷플롯립(Matplotlib) 패키지를 이용해 시각화를 해 보겠습니다.

 

 

# 패키지 불러오기
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 데이터 정의
theta = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
r = [10, 15, 11, 5.9, 8.4]

 

 

위와 같이, theta 와 r 이 정의되었다면 이번에는 그래프를 둥근 모양으로 만들어보는 작업입니다. 원형 공간을 사용하는 작업이기 때문에, 파이(pi, π)를 활용하며, 반지름이 r인 원의 길이는 2πr 라는 점을 이용해 2π를 기준으로 어느 정도 위치에 꼭지점(theta)이 위치할 것인지를 정의해 보는 작업이 필요합니다.

 

 

다음으로는, 주어진 꼭지점을 따라 labels와 values의 값을 배치하는 작업입니다. 이 때 원 모양을 둘러서 값을 배치하므로, 시작점(angles[0])에서 출발해서 시계방향으로 한바퀴 돌아 다시 시작점으로 돌아오는 방식으로 배치를 해 보겠습니다. 이를 위해, labels와 values의 첫 번째 값을 복사해 마지막 값 다음에 추가해 주는 작업을 진행합니다.

 

 

# 데이터 복사
labels = theta.copy()
values = r.copy()

# 몇각형의 radar chat를 그릴지 정의
num_vars = len(labels)

# 꼭지점 좌표 정의
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(theta), endpoint=False).tolist()

# 원형 배치를 위해 첫 번째 값을 추가
values += values[:1]
angles += angles[:1]

 

 

마지막으로, Matplotlib 패키지의 plot() 함수를 이용해 그래프를 그려주면 됩니다. 이 때, subplot_kw 매개변수에서 둥근 형태의 그래프라는 점을 명시해 줘야 하는데, polar=True 라고 적어주시면 됩니다. 다음에는 angles, values 값을 각각 x, y 좌표로 입력을 하면 Radar chart를 손쉽게 그릴 수 있습니다. 만약 차트 안쪽에 색깔을 채워넣고 싶다면 Matplotlib의 fill() 함수를 추가로 사용해 주면 됩니다.

 

 

# 원형 도표 정의
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6), subplot_kw=dict(polar=True))

# 도표 그리기
ax.plot(angles, values, linewidth=1)

# 색깔 채우기
ax.fill(angles, values, alpha=.3)

# 시계방향으로 값이 배치되도록 조정
ax.set_theta_offset(np.pi / 2)
ax.set_theta_direction(-1)

# labels 정보 표시
ax.set_thetagrids(np.degrees(angles), labels + [labels[0]])

plt.show()

 

 

위와 같이 파이썬 맷플롯립으로 방사형 차트를 그려봤습니다. 코드를 보면 아시겠지만, 아래와 같은 선 그래프를 동그란 공간에 표시한 간단한 표현 방법이랍니다. 그래서, 전통적인 x, y축 데이터를 보여주는 2차원 도표와 같이 축 정보를 수정하거나 제목을 작성하는 등 Matplotlib의 거의 모든 기능을 제약 없이 이용할 수 있으니, 원하는 스타일로 도표를 수정해 보셔도 좋겠습니다.

 

 

plt.plot(angles, values, linewidth=1)
plt.show()