Matplotlib으로 극좌표계 시각화하기 (polar plot) | 게임 능력치 시각화

극좌표계

극좌표계(polar coordinate system)는 평면 위의 위치를 각도와 거리 성분으로 표현하는 2차원 좌표계입니다. 일반적으로 사용하는 x/y축으로 표현되는 데카르트 좌표계에서는 표현하기 어려운 것들을 극좌표계로 표현하면 쉽게 표현되는 경우들이 있어서 종종 사용됩니다. [1] 예를 들어, 레이더 , 바람의 풍향과 풍속과 같은 것을 표현하는데 많이 사용했고, 최근에는 여러 요소들을 비교가 필요한 게임 / 모델 비교 등에도 활용이 가능합니다.

 

파이썬에서는 projection = 'polar' 파라미터를 전달해서  사용 가능합니다. 

 

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
plt.show()

 

# 실습 1. 부채꼴 모양

항상 원형의 각도가 필요하진 않을 수 있습니다. 이 경우 set_thetamin, set_thetamax 로 각도 설정을 통해 부채꼴 형태로 일부 극좌표계만 볼 수 있습니다.

 

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)

ax.set_thetamin(45)
ax.set_thetamax(135)
plt.show()

 

# 실습 2. 극좌표계에 막대 그래프 넣기 

극좌표계는 시각화된 차트가 놓일 틀일 뿐, 실제로 그림을 넣을 수 있습니다. 일반적으로 사용하는 데카르트 좌표계가 아니다보니, 심미적으로 괜찮은 시각화가 될 수 있지만 때로는 명확한 데이터 비교가 어려울 수 있으니 충분히 고민이 필요합니다. 

# 설정
N = 6
r = np.random.rand(N)
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False)
# 막대 그래프 그리기
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
ax.bar(theta, r, width=0.5, alpha=0.5)
plt.show()

 

# 실습 3. 극좌표계에 선그래프 넣기

극좌표계는 다른 그래프인 선 그래프를 넣어보겠습니다. 아르키메데스 나선이라 불리는 비교적 간단한 나선을 입력하면 아래와 같이 그림이 나오게 됩니다. [2]

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

r = np.arange(0, 2, 0.01)
theta = 2 * np.pi * r

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})
ax.plot(theta, r)
ax.set_rmax(2)
ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2])  # Less radial ticks
ax.set_rlabel_position(-22.5)  # Move radial labels away from plotted line
ax.grid(True)

ax.set_title("A line plot on a polar axis", va='bottom')
plt.show()

 

# 실습 4. 축구 선수 능력치 시각화

레이더 차트(Radar chart)는 극좌표계에 값을 채워가는 방식으로 그래프를 그리는 것입니다. 실제로 게임에서 많이 활용되는 차트 형태로 데이터를 한번에 보기에 좋은 차트 입니다. 대표적으로 사용하는 게임인 축구 게임으로 레이더 차트를 시각화를 해보겠습니다. 아래 그림은 축구 게임의 손흥민 선수의 능력치입니다. 해당 값을 바탕으로 레이더 차트를 만들어 보겠습니다. 

 

FC 24 손흥민 선수 능력치 [3]

 

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

stats = ["PAC", "SHO", "PAS", "DRI", "DEF", "PHY"]
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 6, endpoint=False) 
son = np.array([87, 88, 80, 84, 42, 70])

# 끝의 점끼리 연결
son = son.tolist() + [son[0]]
theta = theta.tolist() + [theta[0]]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

ax.plot(theta, son, color='forestgreen')
ax.fill(theta, son, alpha=0.3, color='forestgreen')
ax.set_thetagrids([n*60 for n in range(6)], stats)
ax.set_rmax(100)
plt.show()

 

참고자료

[1] https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B7%B9%EC%A2%8C%ED%91%9C%EA%B3%84

[2] https://matplotlib.org/stable/gallery/pie_and_polar_charts/polar_demo.html

[3] https://www.ea.com/games/ea-sports-fc/ratings/player-ratings/heung-min-son/200104