Radar(雷达图，又名蜘蛛网图)，这种图其实应该属于分类折线图的一个变种，只不过将折线图的x轴变成极坐标就形成了一个雷达图。两种图包含的信息量基本无差，但视觉上的冲击却截然不同，折线图还是那么朴实无华，而雷达图就不同了，看上去本身就好像自带一种高大上的感觉，能莫名地给人一种 不觉明历 的错觉感(好吧，说的有些夸张了)。为什么会突然要画雷达图呢？因为前面做 染色体径向分布 分析时，看到文献中的雷达图，展示了两个样本中各个染色体的相对径向距离，如下图所示。
从上面的图中，我们可以清晰的识别到每个染色体在两个样本的差异，前面说过，雷达图的信息也可以用折线图来表示，但是两种图的视觉感却是不大一样，到底有多不同呢？下面我们一起来看看：
看完上面两种图之后，有没有莫名被雷达图的视觉效果冲击到。这有时候可能会达到一种 内容不够，视觉来凑 的效果。整体来说，雷达图的颜值还是挺高的！
这么美的图，当然要把它收归己有了。下面我们就来说说如何绘制雷达图。一开始，我以为用ggplot2的 coord_polar 将折线图的X轴极化就可以实现，事实证明是在下想的太简单了。虽然使用 coord_polar 函数可以将图变成饼图，但是随之而来的是折线也变成曲线了。所以，坐标轴极化后，还要保持线条在两点之间是直的，这个就涉及到角度转换的问题了，可不是随随便便可以完成的。当然了，这个痛点已经有人帮我们实现了，我们可以直接使用 ggradar 包来轻轻松松绘制好雷达图，并且这个包最大的特点是基于ggplot2来绘图。有没有想要试一试的冲动？这么好用的包，却不能直接到达我的要求，先看一下这个包画的图长什么样：
颜值当然没得说，只是背景的圆圈线条数不能增加，只能有三个值 min 、 mid 、 max 。其实本质上来说这都不是什么问题了，因为画的图可以后期通过 AI 、 PS 等软件调整，一样可以到达想要的效果。但是为了达到更方便快捷地接近文献中的图，我用自己浅显的R语言基础给 ggradar 包做了修改，在原有的基础上增加了一个函数 ggradar2 ，该函数既保留了原始函数功能，又可以手动增加圆圈线条的数量。前面说了那么多有的没的，下面就进入最重要的环节，我们一起来看看如何绘制雷达图：
结果如下：
整个绘制过程还是挺简单的，准备好需要的输入格式，往 ggradar2 函数一放，然后再设置一下相应的参数即可。这里说明一下，我改写的 ggradar 包用法与原始包基本保持一致，只是在原函数 ggradar 的基础改写成 ggradar2 ，从而实现增加圆圈线条的目的。需要注意的是，该函数多了两个参数 all.radar 、 all.label 。 all.radar 指定画圆圈的数值向量， all.label 指定每个圆圈标签的向量(默认使用 all.radar 作为标签)。如果想要修改线条的类型和颜色可以使用 gridline.min.linetype 和 gridline.min.colour 。如果想要最原始的三个圆圈线的图，只需忽略 all.radar 和 all.label 参数就行(默认也是绘制原始的图)。
绘制雷达图的R包还有 fmsb 、 plotly ， fmsb 画的图不是圆形而是正多边形， plotly 画的图和 ggradar 类似。而选择 ggradar 最重要的原因是该包是唯一基于ggplot2语法的包。我改写的包，虽然本人使用没有遇到问题，但不免里面还是会隐藏什么BUG，如果遇到了可以反馈给我一下。。。
