# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() Exploratory Graphs 과정에서 5번 플로팅 시스템(5. Base Plotting System)을 선택한다. 탐색적 분석 과정의 다섯번째 섹션: 기본 플로팅 시스템 - legend(요약) legend란 함수를 통해 범례를 추가할 수 있다. '범례(legend)' 추가 예시 legend("topright", pch=c(17, 8), col=c("blue", "red"), legend=c("May","Other Months")) # 오른쪽 위에 범례를 추가한다. 'abline' 추가 예시 abline(v=median(airquality$Wind)..

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() Exploratory Graphs 과정에서 5번 플로팅 시스템(5. Base Plotting System)을 선택한다. 탐색적 분석 과정의 다섯번째 섹션: 기본 플로팅 시스템 - 그래프 예시(요약) plot -> title -> points 로 단계별 그래프화 예시를 보여주낟. 단계별 그래프화 예시 plot(airquality$Wind, airquality$Ozone, type = "n") # 데이터를 넣지 않은 상태로, 그래프를 그린다. title(main = "Wind and Ozone in NYC") # 제목을 그래프에 추가한다. may

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() Exploratory Graphs 과정에서 5번 플로팅 시스템(5. Base Plotting System)을 선택한다. 탐색적 분석 과정의 다섯번째 섹션: 기본 플로팅 시스템 - text, title, points, lines(요약) 기본 그래프에 텍스트, 제목, 포인트, 라인, 그리고 mtext를 통한 축 관련 정보를 추가 할 수 있다. 그래프 추가(Annotating) 기능 - x, y 축 레이블: 레이블명 추가 - 제목: 제목을 추가 - 부제목(subtitle): 부제목을 추가 - 마진: 마진을 추가 - mtext: 내/외부 마진에 축 tick 및..

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() Exploratory Graphs 과정에서 5번 플로팅 시스템(5. Base Plotting System)을 선택한다. 탐색적 분석 과정의 다섯번째 섹션: 기본 플로팅 시스템 - par(요약) par를 통해 그래프변수를 다양하게 설정 가능하다. par()를 통해 설정한 값은 모든 그래프를 그리는데 영향을 미친다. R 그래프 변수를 설정하는 'par()' 예시 length(par()) #par 변수의 숫자를 파악해보자. [1] 72 총 72개 변수를 설정할 수 있다. names(par()) #par 변수명을 확인해보자. ?par #par에 대해 궁금할 때..

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() Exploratory Graphs 과정에서 5번 플로팅 시스템(5. Base Plotting System)을 선택한다. 탐색적 분석 과정의 다섯번째 섹션: 기본 플로팅 시스템 - scatterplot (요약) with(데이터명, plot(x축 변수명, y축 변수명))을 통해 2개 변수에 대해 그래프를 그린다. 간단한 2개 변수 그리기 작업 예시 with(airquality, plot(Wind, Ozone)) # airquality 데이터에 대해 Wind와 Ozone간의 관계를 그래프로 보여준다. 대소문자에 유의한다. title(main="Ozone an..

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() Exploratory Graphs 과정에서 5번 플로팅 시스템(5. Base Plotting System)을 선택한다. 탐색적 분석 과정의 다섯번째 섹션: 기본 플로팅 시스템 - plot, hist, boxplot(요약) 기본 플로팅 함수는 단계별로 기본함수(plot, hist, boxplot 등)를 그리고, 추가 작업(text, abline, points)을 그래프에 더해 보고자 하는 그래프를 완성한다. 기본 플로팅 시스템은 크게 'graphics' 패키지, 'grDevices' 패키지가 있다. 'graphics' 패키지에는, plot, hist, b..

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() Exploratory Graphs 과정에서 4번 플로팅 시스템(4. Plotting Systems)을 선택한다. 탐색적 분석 과정의 네번째 섹션: 플로팅 시스템(요약) R 플로팅 시스템은 크게 3가지, '기본 시스템', 'Lattice 패키지', 'ggplot2 패키지'로 구현 가능하다. 1. 기본 플로팅 시스템 기본 플로팅 시스템은 'Artist's palette' 모델을 사용한다. 아무 것도 없는 데서 단계별로 그래프를 그려나간단 말이다. 장점은 매우 직관적이고 사용하기 쉽다는 것이고, 단점으로는 전에 그래프 단계로 돌아갈 수 없다. 예) with(..

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() Exploratory Graphs 과정에서 3번 그래픽 디바이스 R(3. Graphics Devices in R)을 선택한다. 탐색적 분석 과정의 세번째 섹션: 그래픽 디바이스 in R(요약) R 그래픽은 크게 '컴퓨터 스크린 화면' 또는 '파일'로 출력한다. R 그래픽은 크게 '화면' 또는 '파일'로 출력한다. ?Devices # 사용 가능한 디바이스를 확인한다. 그래픽은 한번에 하나의 디바이스에만 보낼 수 있다. dev.cur() # 현재 사용하는 디바이스 정보를 출력한다. dev.set()을 통해 R에서 출력하고자 하는 디바이스를 세팅할 수 있다...

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() 탐색적 분석 과정의 두번째 섹션: 탐색적 그래프 - 2차원 정보 표현 방법들(요약) boxplot() # 2개 데이터 항목에 대해 boxplot 형태를 보여준다. par() # r에서 그래프를 보여주는 레이아웃을 정한다. 예를 들어 그래프 레이아웃과 그래프 아래, 왼쪽, 위, 오른쪽 순으로 마진 크기을 정한다. subset() # 데이터 프레임, 벡터, 또는 메트릭스에서 원하는 데이터를 추출한다. with() # 데이터 항목을 메모리 상에 로딩한다. plot() # x, y 형태로 그래프 점으로 표현한다. boxplot() # 2개 데이터 항목에 대해 ..

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() 탐색적 분석 과정의 두번째 섹션: 탐색적 그래프 - 1차원 정보 표현 방법들(요약) head() # 데이터의 가장 위에서부터 데이터 항목을 O개 보여준다. dim() # 데이터의 길이를 파악할 수 있다. summary() # 특정 데이터에 대해 6가지 항목, 최소치, 25%값, 중간값, 평균값, 75% 값, 최대치를 보여준다. quantile() # 데이터의 사분위수(quantile)를 보여준다. boxplot() # R의 기본 함수로 데이터의 사분위로 표현하는 박스플롯 그래프를 보여준다. abline() # 특정 값에 대해 직선을 그린다. hist()..