r 그래프 예제

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r 그래프 예제

콜 인수를 설정하여 플롯의 색상을 지정할 수 있습니다. 인수는 행에 사용되는 색상 벡터입니다. 예를 들어 Fgure :ref`figure7_intermediatePlotting`을 참조하십시오. ggmap 패키지는 Google 지도 API와 상호 작용하고 플롯하려는 장소의 좌표(위도 및 경도)를 얻을 수 있는 시설을 제공합니다. 아래 예는 일부 장소를 둘러싸고 있는 첸나이 시의 위성, 도로 및 하이브리드 지도를 보여줍니다. 지오코드() 함수를 사용하여 이러한 장소와 qmap()의 좌표를 사용하여 맵을 얻었습니다. 가져올 맵 유형은 맵 유형에 설정한 값에 따라 결정됩니다. 다음 예제에서는 세 개의 장치가 만들어집니다. 이러한 플롯은 나열되고 다른 플롯은 다른 장치에 작성됩니다. 히스토그램에 다른 종류의 플롯을 추가하는 것은 드문 일이 아닙니다. 예를 들어, 스트립차트 명령에 대한 옵션 중 하나는 이미 그려진 플롯에 추가하는 것입니다. 예를 들어, 상단에 스트립 차트가 그려진 히스토그램을 가질 수 있습니다. 스트립 차트를 추가하면 데이터 밀도에 대한 더 나은 아이디어를 제공할 수 있습니다: 기본 부침은 일반 플로팅 commmands에서 수행될 수 있습니다.

예를 들어, 축과 제목에 레이블을 지정하는 옵션이 있습니다. 축 명령을 사용하여 더 많은 옵션을 사용할 수 있습니다. 다음으로 플롯() 그래프를 설정하고 점을 플롯할 때 각 형식= 옵션을 보여 줍니다. 스트립 차트는 사용 가능한 플롯의 가장 기본적인 유형입니다. 상자로 표시된 각 데이터 점과 함께 선을 따라 순서대로 데이터를 플로팅합니다. 여기서는 이 페이지 상단에 언급된 w1 데이터 프레임을 사용한 예제를 제공하며 데이터의 한 열은 w1$vals입니다. 상자 플롯은 데이터 세트의 중앙값, 사분위수, 최대 값 및 최소값에 대한 그래픽 뷰를 제공합니다. 여기서는 두 개의 서로 다른 데이터 집합을 사용하는 예제를 제공합니다. 첫 번째는 이 페이지 상단에 언급된 w1 데이터 프레임이며, 데이터의 한 열은 w1$vals입니다.

두 번째는 페이지 상단에 언급 된 tree91.csv 데이터 파일의 트리 데이터 프레임입니다. 아래 예제에서는 가장 맨 위 geom_area()에 대해 y=psavert+uempmed로 설정했습니다. 첫째, 밀도 함수의 근사치를 가진 히스토그램의 예가 주어집니다. 밀도 함수 외에도 가로 축에 있는 데이터의 양탄자 표현으로 플롯에 수평 박스플롯이 추가됩니다. 히스토그램의 수평 경계가 지정됩니다. 박스플롯은 히스토그램에 추가되어야 하며 히스토그램 위로 올라와야 합니다. 이전 예제에서는 가능한 것에 대한 약간의 힌트만 제공합니다. 여기서는 서로 다른 명령을 결합하는 방법과 명령을 함께 사용할 수 있는 옵션을 시연하는 몇 가지 예제를 제공합니다. 이 예제에서는 데이터가 정상적으로 분산되지 않은 것을 확인해야 합니다. 몇 가지 이상값이 있으며 분포의 꼬리에서 일치하지 않습니다. par 명령을 사용하여 다양한 매개 변수에 대한 기본값을 설정할 수 있습니다.

부부는 아래에 제공됩니다. 기본 배경 아래의 예에서 회색으로 설정, 아무 상자 창 주위에 그려지지 않습니다 및 축에 대 한 여백은 두 번 일반 크기. 선() 함수는 그래프에 정보를 추가합니다. 그것은 자체적으로 그래프를 생성 할 수 없습니다. 일반적으로 그래프를 생성하는 플롯(x, y) 명령을 따릅니다. 이전 예제에서는 쌍에 약간의 “노이즈”가 추가되어 인공 오프셋을 생성했습니다. 이것은 플롯을 만들기 위해 할 수있는 일반적인 일이다. 이 작업을 수행하는 더 간단한 방법은 지터 명령을 사용하는 것입니다. 분산형 플롯은 두 숫자 집합 간의 관계에 대한 그래픽 뷰를 제공합니다. 여기에서는 페이지 상단에 언급된 tree91.csv 데이터 파일의 트리 데이터 프레임을 사용하는 예제를 제공합니다. 특히 우리는 줄기 바이오 매스 (“나무 $ STBM”)와 잎 바이오 매스 (“나무 $ LFBM”) 사이의 관계를 살펴봅니다. 데이터 분석가가 R로 전환하는 주된 이유 중 하나는 강력한 그래픽 기능입니다.


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