diff --git a/content/labs/visualization/2020-06-13-different-types-of-graphs.md b/content/labs/visualization/2020-06-13-different-types-of-graphs.md index ae62fe3..89583ab 100644 --- a/content/labs/visualization/2020-06-13-different-types-of-graphs.md +++ b/content/labs/visualization/2020-06-13-different-types-of-graphs.md @@ -131,7 +131,7 @@ chart=true > 円グラフは縁の中心から12時方向に引いた線を起点にして、項目の打ち分けごとに角度に置き換えて面を作り、「角度が大きい(小さい)項目はどれだろう?」「全体に対して占める割合が大きい(小さい)項目はどれだろう?」と考えます。つまり、円グラフが一番得意な表現方法は、データ全体の「内訳」です。 円の「角度」から内訳を感覚的につかめるのが、円グラフの特徴とのこと。下のグラフを見れば、A型とO型が大きな割合を占めていることがわかります: - + {{}} var ctx = document.getElementById("pie-chart"); var myPieChart = new Chart(ctx, { @@ -163,5 +163,49 @@ chart=true - 総量がわからないので違う円グラフの内訳と比較できない - 時系列データを用いた時間経過による内訳の推移を表現できない +### レーダーチャート +レーダーチャートの特徴は以下のようにまとめられていました: +- レーダーチャートが一番得意な表現方法は複数あるデータ項目の「比較」 +- 線で結ばれた面の「大きさ」、「滑らかさ」を比べてデータの代償を感覚的に掴めるのがレーダーチャートの特徴 +- 特定のデータ項目のみに現れた傾向を比較したいのか、データ項目同士を比較したいのか、グラフを作る前に方針を決めておく +{{}} + var ctx = document.getElementById("radar-chart"); + var myPieChart = new Chart(ctx, { + type: 'radar', + data: { + labels: ["English", "Math", "Japanese", "Science", "History"], + datasets: [{ + label: 'Alice', + data: [92, 72, 86, 74, 86], + backgroundColor: 'RGBA(225,95,150, 0.5)', + borderColor: 'RGBA(225,95,150, 1)', + borderWidth: 1, + pointBackgroundColor: 'RGB(46,106,177)' + }, { + label: 'Bob', + data: [73, 95, 80, 87, 79], + backgroundColor: 'RGBA(115,255,25, 0.5)', + borderColor: 'RGBA(115,255,25, 1)', + borderWidth: 1, + pointBackgroundColor: 'RGB(46,106,177)' + }] + }, + options: { + title: { + display: true, + text: 'Test Results' + }, + scale:{ + ticks:{ + suggestedMax: 100, + suggestedMin: 0, + stepSize: 10, + callback: function(value, index, values){ + return value + '点' + } + } + } + }); +{{< /chart >}}