R 언어로 그래프 그리기
R
6장, 그래프
1. 산점도
데이터를 점으로 흩뿌리는 형태의 시각화
Plot 함수로 그림
> Methods(plot)
실습
> install.packages(“mlbench”)
> library(mlbench)
> Data(Ozone)
> Plot(Ozone$V8, Ozone$V9)
축이름 변경
> plot(Ozone$V8, Ozone$V9, xlab=“Sanburg Temperatuer”,
+ ylab = “E1 Monte Temprature”)
Xlab = x축 이름
Ylab = y축 이름
그래프 제목
plot ( Ozone $V8 , Ozone $V9 , xlab =" Sandburg Temperature ",
+ ylab ="El Monte Temperature ", main =" Ozone ")
X, Y 축 제외하고 제목만 변경할경우
plot ( Ozone $V8 , Ozone $V9 , main =" Ozone ")
점의 종류 변경
> plot ( Ozone $V8 , Ozone $V9 , xlab =" Sandburg Temperature ",
+ ylab ="El Monte Temperature ", main =" Ozone ", pch =20)
> plot ( Ozone $V8 , Ozone $V9 , xlab =" Sandburg Temperature ",
+ ylab ="El Monte Temperature ", main =" Ozone ", pch="+")
-> “” 로 특수문자포함 문자열 1byte 까지만 가능한듯
-> pch 코드는 구글에서 ‘r pch symbol’ 키워드로 검색
점의 크기, 색상변경
> plot ( Ozone $V8 , Ozone $V9 , xlab =" Sandburg Temperature ",
+ ylab ="El Monte Temperature ", main =" Ozone ", cex=.1)
> plot ( Ozone $V8 , Ozone $V9 , xlab =" Sandburg Temperature ",
+ ylab ="El Monte Temperature ", main =" Ozone ", col="# FF0000 ")
X, Y 축 값의 범위
> plot ( Ozone $V8 , Ozone $V9 , xlab =" Sandburg Temperature ",
+ ylab ="El Monte Temperature ", main =" Ozone ")
> max( Ozone $V8)
[1] NA
> max( Ozone $V8 , na.rm = TRUE )
[1] 93
> max( Ozone $V9 , na.rm = TRUE )
[1] 82 .58
> plot ( Ozone $V8 , Ozone $V9 , xlab =" Sandburg Temperature ",
+ ylab ="El Monte Temperature ", main =" Ozone ",
+ xlim =c(0, 100) , ylim =c(0, 90))
Type
plot (cars , type ="l")
Type = L type = o
+ D
그래프의 배열
> opar <- par( mfrow =c(1, 2))
> plot ( Ozone $V8 , Ozone $V9 , xlab =" Sandburg Temperature ",
+ ylab ="El Monte Temperature ", main =" Ozone ")
> plot ( Ozone $V8 , Ozone $V9 , xlab =" Sandburg Temperature ",
+ ylab ="El Monte Temperature ", main =" Ozone2 ")
> par( opar )
한창에 여러 개의 그래프나열
두개의 그래프를 한번에 비교할때 사용
지터
> plot ( Ozone $V6 , Ozone $V7 , xlab =" Windspeed ", ylab =" Humidity ",
+ main =" Ozone ", pch =20 , cex=.5)
> plot ( jitter ( Ozone $V6), jitter ( Ozone $V7),
+ xlab =" Windspeed ", ylab =" Humidity ", main =" Ozone ",
+ pch =20 , cex=.5)
jitter(x, factor = 1, amount = NULL)
-> 값을 조금씩 움직여 점이 겹치는것을 막는다
-> 정확한 데이터를 보여주지못할것같다
지터2
점
> plot ( iris $ Sepal.Width , iris $ Sepal.Length , cex =.5 , pch =20 ,
+ xlab =" width ", ylab =" length ", main =" iris ")
> points ( iris $ Petal.Width , iris $ Petal.Length , cex =.5 ,
+ pch="+", col="# FF0000 ")
이미 생성된 그래프에 점을 추가 색상이나 크기조절도가능하다
선
> x <- seq (0, 2*pi , 0.1)
> y <- sin(x)
> plot (x, y, cex=.5 , col ="red ")
> lines (x, y)
기존에 그려진 점위에 선을 긋는다
선2
LOWESS는 데이터의 각 점에서 linear model(y = ax + b) 또는 quadratic model(y = ax2 + bx + c) 을 각각 적합하되, 각 점에서 가까운 데이터에 많은 weight를 주면서 regression을 수행한다.
이렇게 만들어진 결과물은 자료의 추세를 보여주는 선이된다
직선
plot (cars , xlim =c(0, 25) )
abline (a=-5, b=3.5 , col ="red ")
앞서보인 cars 데이터가 dist = −5+3.5×speed로 근사될 수 있다고 가정
곡선
0부터 2π까지의 구간에 대한 sin 곡선
curve (sin , 0, 2*pi)
다각형
선형회귀 거친후 다시 복습
문자열
plot (cars , cex=.5)
text ( cars $speed , cars $dist , pos =4, cex =.5)
데이터 순서에 따라 번호를 붙인다
데이터의 식별
plot (cars , cex=.5)
identify ( cars $speed , cars $ dist )
마우스 클릭으로 해당점의 값을 볼수있다
범례
> plot ( iris $ Sepal.Width , iris $ Sepal.Length , cex =.5 , pch =20 ,
+ xlab =" width ", ylab =" length ")
> points ( iris $ Petal.Width , iris $ Petal.Length , cex =.5 ,
+ pch="+", col="# FF0000 ")
> legend (" topright ", legend =c(" Sepal ", " Petal "),
+ pch=c(20 , 43) , cex=.8 , col=c(" black ", "red"), bg=" gray ")
범례2
> x <- seq (-2*pi , 2*pi , 0.01 )
> y <- matrix (c( cos (x), sin (x)), ncol =2)
> matplot (x, y, col=c(" red ", " black "), cex =.2)
> abline (h=0, v =0)
상자그림
boxplot ( iris $ Sepal.Width )
히스토그램
Hist(Nile)
hist ( iris $ Sepal.Width )
밀도그림
plot ( density ( iris $ Sepal.Width ))
plot(density(Nile))
밀도그림 + 히스토그램
> hist ( iris $ Sepal.Width , freq = FALSE )
> lines ( density ( iris $ Sepal.Width ))
막대 그림
barplot ( tapply ( iris $ Sepal.Width , iris $ Species , mean ))
Tapply 는 ‘데이터, 그룹인덱스, 각그룹별로 호출할 함수를 받는다)
파이그래프
Pie 함수를 이용해 그리며 데이터의 비율을 알아보는데 적합
구간으로 데이터를 나누기 위해서는 cut() 함수를 사용한다.
cut (1:10 , breaks =c(0, 5, 10) )
cut (1:10 , breaks =3)
cut( iris $ Sepal.Width , breaks =10)
rep(c("a", "b", "c"), 1:3)
table ( rep(c("a", "b", "c"), 1:3) )
table ( cut( iris $ Sepal.Width , breaks =10) )
pie( table ( cut( iris $ Sepal.Width , breaks =10) ), cex =.7)
모자이크 플롯
str( Titanic )
Titanic
mosaicplot ( Titanic , color = TRUE )
mosaicplot (∼ Class + Survived , data = Titanic , color = TRUE )
산점도 행렬
pairs (∼ Sepal.Width + Sepal.Length + Petal.Width + Petal.Length ,
data =iris , col=c("red", " green ", " blue ")[ iris $ Species ])
투시도
X 그리드, Y 그리드, 그리고 각 grid 점에서의 Z 값을 인자로 받는다.
등고선
contour (x, y, outer (x, y, f))
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