使用python繪製視覺化--雷達圖

雷達圖一般在商業領域較為常見，可以用來表示某件事情上不同屬性的影響，因此適用於多維數據，一般建議在4~6維間，維度過高會影響判讀。雷達圖的好處是相較於長條圖，可以有較多的維度，幫助使用者掌握整體概況，但是相對來說變數間的比較不易。

在這基本概念下利用python的Plotly套件來繪製堆疊區域圖。目前醫療相關的開放資料中没有比較適合做雷達圖的數據集，因此以陽明山國家公園遊客滿意度調查資料來呈現。

以下針對陽明山國家公園遊客滿意度調查做簡單的介紹:

²  調查對象:至陽明山遊客中心與龍鳳谷、二子坪、小油坑等9個遊客服務站之遊客。

²  問卷:除基本資料外，對遊客滿意度/重視度的調查分成解說設施、公共設施、遊客服務以及心理體驗等4個面向，細項的部分並非本文重點，便不多加著墨。

在滿意度/重視度的調查，每位遊客需分別填寫對各項目的重視度以及滿意度程度。

操作步驟

1.選定主題，準備素材

以2016年陽明山國家公園遊客滿意度調查為例(陽明山國家公園公開資料)，了解各面向重視度以及滿意度的吻合情況。開始執行前，尚未安裝plotly者需要先安裝plotly套件，在Window環境下，開起命令提示字元，輸入pip install plotly，安裝完成後，就可進入繪圖步驟。

2.確認繪圖需要用到的參數:
變量: 解說設施、公共設施、遊客服務以及心理體驗的滿意度得分。

3.繪製雷達圖

這次採用各分層在同一圖層做建構，省去合併處理的語法。

import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as py
data = [
    go.Scatterpolar(
      r = df["All_2"],
      theta = df["item"],
      fill = 'toself',
      name = '龍鳳谷滿意度',
      line=dict(width=2,
              color='#BEC23F')
    ),
    go.Scatterpolar(
      r = df["All_1"],
      theta =df["item"],
      fill = 'toself',
      name = '總體滿意度',
      line=dict(width=2,
              color='#24936E')
    )
]

layout = go.Layout(
  polar = dict(
    radialaxis = dict(
      visible = True,
      range = [0, 5] #設定分數range
    )
  ),
  showlegend = False
)

fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
py.plot(fig, filename = "radar_multiple")

從這裡可以看出龍鳳谷的各項滿意度皆優於總體平均，不過分數都非常接近的情況下，兩者會幾乎重疊，不容易辨識。