그래프(8)
-
'ggplot2' 표현에 대해 자세히 알아보자 - Part1: qplot (출처: R내 swirl package)
# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() Exploratory Graphs 과정에서 8번 플로팅 시스템(8. GGPlot2 Part1)을 선택한다. 탐색적 분석 과정의 여덟번째 섹션 'ggplot2' 표현 - Part1(요약) ggplot2는 최신의 플로팅 패키지로, qplot, ggplot을 통해 그래프를 그린다. qplot을 통해, 스캐터플롯, 히스토그램, 박스플롯을 쉽게 표현할 수 있다. ggplot2란? ggplot2는 R의 3가지 플로팅 시스템 중 가장 최신의 플로팅 패키지이다. gg는 grammar of graphics의 약자로, 그래픽에 대한 표현방법을 쉽게 구현했다. ggplot..
2020.02.23 -
R의 기본 플로팅 시스템에 대해 좀 더 자세히 알아보자 - mfrow, mtext 예시 (출처: R내 swirl package)
# # 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 - par의 mfrow(요약) mfrow를 통해 그래프 표시 방법을 세팅한다. mfrow 값 변경을 통한 그래프 표시 변경 예시 par(mfrow = c(1,2)) # 행 1나에 그래프 2개를 표시하도록 세팅한다. plot(airquality$Wind, airquality$Ozone, main = "Ozone and Wind") # 그래프 1개를 그린다. plot(airqualit..
2020.02.11 -
R의 기본 플로팅 시스템에 대해 좀 더 자세히 알아보자 - par (출처: R내 swirl package)
# # 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..
2020.02.07 -
R의 기본 플로팅 시스템에 대해 좀 더 자세히 알아보자 - scatterplot(출처: R내 swirl package)
# # 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..
2020.02.06 -
R의 기본 플로팅 시스템에 대해 좀 더 자세히 알아보자- plot, boxplot (출처: R내 swirl package)
# # 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..
2020.02.05 -
R의 플로팅 시스템에 대해 배워보자! (출처: R내 swirl package)
# # 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(..
2020.02.04 -
탐색적 데이터 분석 코스를 배워보자 : 탐색적 그래프 -2차원 정보 표현(출처: R내 swirl package)
# # 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 ..
2020.02.02 -
탐색적 데이터 분석 코스를 배워보자 : 탐색적 그래프 -1차원 정보 표현(출처: R내 swirl package)
# # 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()..
2020.02.01