몇 가지 기능은 신속하게 플롯의 테마를 변경ggplot2 패키지에서 사용할 수 있습니다 : 당신이 그들을 만드는 훨씬 더 효율적으로 만들 것입니다. ggplot2를 사용하면 거의 모든 유형의 그래픽을 빌드할 수 있습니다. R 그래프 갤러리는 활용도에 중점을 두므로 거의 모든 섹션은 ggplot2 예제로 시작합니다. ggplot (mydata100, aes(작업장, 후테스트)) + geom_boxplot() ggplot2는 나에게 일종의 포인트 플롯을 그리고 나는 그것이 문제가 어디 있는지 알아낼 수 없다 : 안녕하세요, 이 양식으로 박스 플롯을 그릴 수 있습니다. 플롯을 만들기 위한 두 가지 주요 함수는 ggplot2 패키지에서 사용할 수 있습니다: qplot() 및 ggplot() 함수) aes() 함수를 사용하면 시각적 채널이 인수에 지정된 데이터를 기반으로 합니다. 예를 들어 aes(색상 = “파란색”)를 사용하면 형상의 색상이 “파란색”이 되지 않지만 대신 “파란색”이라고 불리는 단일 유형의 엔진만 있는 것처럼 시각적 채널이 벡터 c(“파란색”)에서 매핑되도록 합니다. 전체 형상에 미적 속성을 적용하려는 경우 해당 속성을 aes() 호출 외부의 geom 메서드에 대한 인수로 설정할 수 있습니다. 여기에는 플로팅 1) 행렬이 포함됩니다. 2) 선형 모델 및 일반화 선형 모델; 3) 타임 시리즈; 4) PCA/클러스터링; 5) 생존 곡선; 6) 확률 분포 플롯 사이의 가장 명백한 구별은 그들이 포함하는 기하학적 객체 (geoms)입니다. ggplot2는 다음과 같은 다양한 유형의 geoms를 지원합니다: 함수 geom_map()은 ggplot2를 사용하여 맵을 만드는 데 사용할 수 있습니다. R 패키지 맵이 필요합니다. ggplot2에서 쉽게 맵을 그리는 데 유용한 지리적 정보가 포함되어 있습니다. 이 자습서에서 코드를 재현하려면 ggplot2 패키지를 로드해야 합니다.

ggplot2에는 여러 가지 기본 제공 데이터 세트도 함께 제공됩니다. 이 자습서에서는 제공된 mpg 데이터 집합을 예로 들며, 이는 다른 자동차의 연비에 대한 정보가 포함된 데이터 프레임입니다. ggplot2 프레임 워크의 독특한 특징은 `레이어`를 추가하여 플롯을 만드는 방법입니다. 어떤 ggplot을 만드는 과정은 다음과 같습니다. qplot을 사용하여 빠른 히스토그램인 qplot(사후 테스트)을 얻을 수 있다는 첫 번째 예제를 다시 한 번 살펴보겠습니다. 그러나 상황이 더 복잡해짐에 따라 ggplot()을 제어하기가 더 쉽습니다. geom_histogram 기능은 당신이 필요로하는 전부입니다. 막대 가장자리의 색상을 흰색으로 설정했습니다. 그없이, 막대는 모두 회색의 동일한 그늘에서 함께 실행됩니다.

ggplot2는 R에서 데이터 시각화를 생성하기위한 가장 인기있는 라이브러리입니다. 즉, ggplot2는 플롯의 변하지 않는 “사진”과 같은 정적 시각화를 생성하는 데 사용됩니다. 정적 플롯은 설명 시각화에 적합합니다. 위의 모든 시각화는 데이터에 대한 논쟁(예: 자동차 엔진과 연비 간의 관계)을 설명하고 시연하는 방식이었습니다. 내가 그것을 실행했을 때 그 코드는 잘 작동했다. 누구든지 해당 플롯에 문제가 있는 경우 데이터의 새 복사본을 다운로드하고 ggplot2 패키지가 설치되고 로드되었는지 확인하십시오. 데이터의 시각화(그래픽 표현)를 만들 수 있다는 것은 다른 사람에게 정보와 결과를 전달할 수 있는 핵심 단계입니다. 이 단원에서는 ggplot2 라이브러리를 사용하여 선언적으로 데이터의 아름다운 플롯이나 차트를 만드는 방법을 배웁니다.

R은 기본 제공 플로팅 함수를 제공하지만 ggplot2 라이브러리는 그래픽 문법을 구현합니다. 이렇게 하면 시각화가 데이터를 나타내는 방법을 설명하는 데 특히 효과적이며 R. 이 라이브러리를 학습하면 거의 모든 종류의 (정적) 데이터 시각화를 사용자 정의할 수 있습니다. 정확한 사양을 제공합니다. 막대 대신 분기 막대를 얻으려면 범주형 변수에는 연속 변수의 특정 임계값에서 값을 변경하는 2 개의 범주가 있습니다.