不可否认的是，基于极坐标系的径向图比基于笛卡尔坐标系的常规线图、面积图和条形图，甚至树形图更具视觉吸引力。不幸的是，它们很少能更好地传达信息。径向图包括雷达图、鸡冠图、径向条形图或径向树形图。 这些图表都非常具有视觉吸引力。它们之间的关系我们的大脑很容易察觉，但我们却很难解释。这种二元性使得它们更美观，但同时也更难显示数据。另一方面，笛卡尔图表使数据更容易理解。 那么，为什么笛卡尔版本更好呢？人们的大脑和视觉系统擅长看直线。如果我们能同时看到两个高度，我们就能很好地比较它们。由于我们的文本系统是基于水平/垂直的，所以标记也更容易。每个图表都有自己的问题，可能与其他图表略有不同。让我们看看每个图表，看看为什么笛卡尔图表通常会获胜。
雷达图
雷达图基本上是在极坐标上绘制的折线图或面积图。角度是普通折线图中的 x 轴，半径对应于 y 轴。在折线图中，重要的信息是线条连接点的高度，但在雷达图中，重要的信息现在通过半径显示。比较不同角度的半径 巴西移动数据库 对我们来说在认知上是困难的，我们判断这些距离的准确性不如判断公共基线的高度。这些图表通常被认为是可以接受的一个地方是小倍数。当用于小倍数时，雷达图通常被称为星形符号。因为任务是将一个维度与另一个维度进行比较，所以整体形状变得比比较一个维度与另一个维度更重要。这使得雷达图比折线图更适合小倍数。
鸡冠花图表
鸡冠图及其变体相当于柱状图。与雷达图一样，角度对应于 x 轴，半径对应于 y 轴。鸡冠图在判断高度方面存在与雷达图相同的问题，但它们还增加了不成比例的面积。随着楔形半径的增大，楔形所占面积会与半径的增加不成比例地增加。由于面积也是人们判断图表组件大小的因素，因此半径较大的楔形看起来比实际要大得多。
径向条形图
径向条形图是普通条形图的对应图。它们也使用与 Coxcomb 和雷达图相同的轴平移。它们的问题是条形必须位于不同的半径上，因此外部的条形总是会比内部的条形占据不成比例的更多面积。这意味着判断条形大小的唯一方法是角度，而笛卡尔图则可以使用宽度和面积。
径向树状图
径向树形图与普通树形图基本相同。但在这种情况下，转换涉及一些其他差异。普通树形图中的布局以堆叠方式显示层次结构，而在径向树形图中，层次结构通过在下一个同心环上分割父切片的角度来显示。这与条形图具有相同的大小判断问题，但由于总体结构，问题更为严重。在普通树形图中，任何段都可以与任何其他段或段组进行比较。这是因为通过堆叠层次结构来保持部分与整体的关系。在径向图中，部分与整体的关系被破坏。这可以使层次结构更容易看到，但更难比较大小。在这种情况下，任务很重要，在极少数情况下，径向树形图可能比标准笛卡尔树形图更好。在少数情况下，径向图更好；小倍数、层次结构可视化、布局极其受限。为任务选择正确的图表始终是创建可视化的重要部分，考虑径向图时也是如此。如果径向图不能更好地支持您的任务，那么使用笛卡尔版本会更好地服务数据。Drew Skau是Visual.ly的可视化架构师，也是UNCC的笛卡尔思想的计算机科学可视化博士生，拥有建筑学学士学位。