व्याकरण और बुनियादी ज्यामिति

आर में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन ggplot2 पर हावी है, जो "ग्राफिक्स के व्याकरण" पर आधारित एक पैकेज है। यह सिद्धांत ग्राफ़ को स्वतंत्र अर्थ घटकों, जैसे डेटा, सौंदर्य मानचित्रण और ज्यामितीय तत्वों में तोड़ देता है।

Ggplot2 की संरचना

Ggplot2 के साथ बनाया गया प्रत्येक प्लॉट ggplot() फ़ंक्शन पर कॉल के साथ शुरू होता है, जहां हम एक डेटा फ्रेम प्रदान करते हैं और परिभाषित करते हैं कि कॉलम aes() (सौंदर्यशास्त्र) फ़ंक्शन का उपयोग करके दृश्य गुणों को कैसे मैप करते हैं।

इसके बाद, हम + ऑपरेटर का उपयोग करके ज्यामितीय परतें जोड़ते हैं (नोट: हम ggplot2 में + का उपयोग करते हैं, न कि %>% का)।

मूल टेम्पलेट है:

ggplot(data = <DATA_FRAME>, mapping = aes(<AESTHETICS>)) +
  <GEOMETRY>()

सौंदर्यात्मक मानचित्रण (aes) और ज्यामिति (geom_*)

aes() फ़ंक्शन परिभाषित करता है कि आपके डेटा में कौन से चर प्लॉट की दृश्य विशेषताओं को नियंत्रित करते हैं:

• x: क्षैतिज अक्ष पर स्थिति।
• y: ऊर्ध्वाधर अक्ष पर स्थिति।
• color: बिंदुओं या रेखाओं का रंग।
• fill: बंद आकृतियों (जैसे बार) का रंग भरें।
• size: तत्वों का आकार।

ज्यामिति (geom_) दृश्य प्रतिनिधित्व के प्रकार को परिभाषित करती है:

1. स्कैटर प्लॉट (geom_point())

दो संख्यात्मक चरों के बीच संबंध प्रदर्शित करने के लिए आदर्श।

ggplot(df, aes(x = age, y = income)) +
  geom_point()

2. लाइन प्लॉट (geom_line())

आमतौर पर समय श्रृंखला या प्रवृत्ति रेखाओं के लिए उपयोग किया जाता है।

ggplot(df, aes(x = year, y = sales)) +
  geom_line()

3. बार प्लॉट (geom_bar() और geom_col())

डिफ़ॉल्ट रूप से, geom_bar() श्रेणियों की आवृत्ति की गणना करता है, जबकि geom_col() सीधे y कॉलम में संग्रहीत वास्तविक मानों का प्रतिनिधित्व करता है।

# Plots the value of the 'sales' column for each 'category'
ggplot(df, aes(x = category, y = sales)) +
  geom_col()

खुद कोशिश करना

अभ्यास 1: एक बुनियादी स्कैटर प्लॉट बनाएं

अभ्यास 2: डेटा के आधार पर रंग जोड़ें

अभ्यास 3: रेखा आलेख

अभ्यास 4: जियोम_कॉल के साथ बार प्लॉट

अभ्यास 5: अनेक ज्यामितियों को संयोजित करें