தொகுதி பாடங்கள் (1/2)
இலக்கணம் மற்றும் அடிப்படை வடிவவியல்
R இல் தரவு காட்சிப்படுத்தல் ggplot2 ஆல் ஆதிக்கம் செலுத்துகிறது, இது "கிராபிக்ஸ் இலக்கணத்தை" அடிப்படையாகக் கொண்டது. இந்த கோட்பாடு வரைபடங்களை தரவு, அழகியல் வரைபடங்கள் மற்றும் வடிவியல் கூறுகள் போன்ற சுயாதீன சொற்பொருள் கூறுகளாக உடைக்கிறது.
ggplot2 இன் அமைப்பு
ggplot2 மூலம் உருவாக்கப்பட்ட ஒவ்வொரு ப்ளாட்டும் ggplot() செயல்பாட்டிற்கான அழைப்பில் தொடங்குகிறது, அங்கு நாங்கள் தரவு சட்டத்தை வழங்குகிறோம் மற்றும் aes() (அழகியல்) செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி காட்சி பண்புகளுக்கு நெடுவரிசைகள் எவ்வாறு மேப் செய்யப்படுகின்றன என்பதை வரையறுக்கிறோம்.
அடுத்து, + ஆபரேட்டரைப் பயன்படுத்தி வடிவியல் அடுக்குகளைச் சேர்க்கிறோம் (குறிப்பு: + ஐப் பயன்படுத்துகிறோம், ggplot2 இல் %>% அல்ல).
அடிப்படை வார்ப்புரு:
ggplot(data = <DATA_FRAME>, mapping = aes(<AESTHETICS>)) +
<GEOMETRY>()அழகியல் மேப்பிங்ஸ் (aes) மற்றும் ஜியோமெட்ரிஸ் (geom_*)
aes() செயல்பாடானது, உங்கள் தரவில் உள்ள மாறிகள் ப்ளாட்டின் காட்சிப் பண்புகளைக் கட்டுப்படுத்தும் என்பதை வரையறுக்கிறது:
x: கிடைமட்ட அச்சில் நிலை.y: செங்குத்து அச்சில் நிலை.color: புள்ளிகள் அல்லது கோடுகளின் நிறம்.fill: மூடிய வடிவங்களின் நிறத்தை நிரப்பவும் (எ.கா. பார்கள்).size: உறுப்புகளின் அளவு.
வடிவியல் (geom_) காட்சிப் பிரதிநிதித்துவத்தின் வகையை வரையறுக்கிறது:
1. சிதறல் அடுக்கு (geom_point())
இரண்டு எண் மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவைக் காட்டுவதற்கு ஏற்றது.
ggplot(df, aes(x = age, y = income)) +
geom_point()2. லைன் ப்ளாட் (geom_line())
நேரத் தொடர் அல்லது போக்குக் கோடுகளுக்குப் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
ggplot(df, aes(x = year, y = sales)) +
geom_line()3. பார் ப்ளாட் (geom_bar() மற்றும் geom_col())
இயல்பாக, geom_bar() வகைகளின் அதிர்வெண்ணைக் கணக்கிடுகிறது, அதே நேரத்தில் geom_col() y நெடுவரிசையில் நேரடியாகச் சேமிக்கப்பட்ட உண்மையான மதிப்புகளைக் குறிக்கிறது.
# Plots the value of the 'sales' column for each 'category'
ggplot(df, aes(x = category, y = sales)) +
geom_col()நீங்களே முயற்சி செய்து பாருங்கள்
பயிற்சி 1: அடிப்படை சிதறல் சதியை உருவாக்கவும்
df தரவு சட்டத்தைப் பயன்படுத்தி ஒரு சிதறல் சதியை உருவாக்கவும். உயர நெடுவரிசையை x-அச்சுக்கும் எடை நெடுவரிசையை y-அச்சுக்கும் வரையவும். geom_point() ஐப் பயன்படுத்தவும்.
குறிப்பைக் காட்டு
Assicurati di usare ggplot(df, aes(x = உயரம், y = எடை)) + geom_point()
3 முயற்சிகளுக்குப் பிறகு தீர்வு கிடைக்கும்
பயிற்சி 2: தரவின் அடிப்படையில் வண்ணத்தைச் சேர்க்கவும்
பாலினத்தின் அடிப்படையில் புள்ளிகளை வண்ணப்படுத்த, aes() க்குள் உள்ள பாலின நெடுவரிசைக்கு வண்ணப் பண்புகளை மேப்பிங் செய்வதன் மூலம் முந்தைய சதித்திட்டத்தை மாற்றவும்.
குறிப்பைக் காட்டு
வண்ணம் = பாலினம் அனைத்தையும் உள்ளடக்கியது (), விளம்பரம்: aes (x = உயரம், y = எடை, நிறம் = பாலினம்).
3 முயற்சிகளுக்குப் பிறகு தீர்வு கிடைக்கும்
பயிற்சி 3: வரி சதி
df ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு வரித் திட்டத்தை உருவாக்கவும். ஆண்டு நெடுவரிசையை x-அச்சுக்கும், விற்பனை நெடுவரிசையை y-அச்சுக்கும் வரையவும். geom_line() வடிவியல் அடுக்கைச் சேர்க்கவும்.
குறிப்பைக் காட்டு
USA ggplot(df, aes(x = year, y = sales)) + geom_line()
3 முயற்சிகளுக்குப் பிறகு தீர்வு கிடைக்கும்
பயிற்சி 4: ஜியோம்_கோலுடன் கூடிய பார் ப்ளாட்
மதிப்புகளை நேரடியாகக் காண்பிக்க பார் ப்ளாட்டை உருவாக்கவும். வகை நெடுவரிசையை x-அச்சுக்கும் மதிப்பு நெடுவரிசையை y-அச்சுக்கும் வரையவும். geom_col() வடிவவியலைப் பயன்படுத்தவும்.
குறிப்பைக் காட்டு
USA ggplot(df, aes(x = category, y = value)) + geom_col()
3 முயற்சிகளுக்குப் பிறகு தீர்வு கிடைக்கும்
பயிற்சி 5: பல வடிவவியலை இணைக்கவும்
ggplot2 இல் நீங்கள் பல வடிவியல் அடுக்குகளை அடுக்கி வைக்கலாம். geom_point() மற்றும் geom_smooth(), x_val ஐ x-அச்சுக்கும், y_val ஐ y-அச்சுக்கும் மேப்பிங் செய்யும் ஒரு ப்ளாட்டை உருவாக்கவும்.
குறிப்பைக் காட்டு
அஜியுங்கி சியா ஜியோம்_பாயிண்ட்() சே ஜியோம்_ஸ்மூத்() பிரிப்பு டல் செக்னோ '+'.
3 முயற்சிகளுக்குப் பிறகு தீர்வு கிடைக்கும்