[R 프로그래밍] 11-1. 데이터 시각화 - plot
Author : tmlab / Date : 2016. 10. 4. 01:04 / Category : Lecture/R 프로그래밍
10-1. 데이터 시각화 - Plot
2016년 5월 10일
학습 목표
- 시각화에 대해 간략하게 알아보고, 간단한 plot들을 그려보도록 합니다.
목차
- 고수준 시각화 함수와 저수준 시각화 함수
- 저수준 시각화 함수
- plot
- plot 기본 사용법
- plot 인수
- 기본 값으로 그래프 만들기
- x,y축 값 모두 지정해서 출력하기
- x,y축 한계값 지정하기
- 각 축의 제목과 그래프 제목 지정하기
- 인수를 사용하여 plot 그리기
- 화면 분할해서 각 type 확인하기
- 그래프 중첩하여 그리기
- 범례 추가하기
- barplot
- barplot
- barplot 인수
- 기본 값으로 그래프 만들기
- 가로로 출력하기
- 그룹으로 묶어서 출력
- 누적 막대그래프 그리기
- 가로로 출력하기
- 누적 가로 막대 그래프 그리기
- 여러 막대 그래프 한번에 그리기
- boxplot
- boxplot
- boxplot 인수
- boxplot 생성
- 다변량 boxplot
- subset
- border, col
- Histogram
- histogram 그리기
- 구간 설정하기
- Pie Chart
- Pie Chart
- Pie Chart 인수
- Pie Chart 그리기
- pairs
- pairs
- pairs 그리기
- 과제
- 출처
1. 고수준 시각화 함수와 저수준 시각화 함수
- 고수준 시각화 함수란
- 그래픽 장치 위에 파이차트나 막대 그래프와 같이 독립된 시각화 표현을 하는 함수로, 저수준 그래픽을 적절하게 조합하여 구현
- 저수준 시각화 함수란
- 그래픽 장치 위에 점을 찍고 선을 그리고 다각형을 그리는 등의 기능을 하는, 즉 시각화를 구현하기 위해서 R에서 제공하는 기초 함수
- R 그래프 갤러리
z<-lm(mpg~wt, data=mtcars) #dist, speed
#고수준 시각화 함수
plot(mtcars$wt, mtcars$mpg)
# 저수준 시각화 함수
## 추세선
## Y축 접선
abline(h=20)
abline(h=30)
## x축 접선
abline(v=3, col="blue")
# lty = 선 모양, lwd = 선 굵기, col = 선 색
abline(z, lty=2, lwd=2, col="green")
abline(z, lty=3, lwd=2, col="red")
저수준 시각화 함수
- 이미 있는 plot에 다른 요소들을 추가해서 그리는 것
| 도형 | 함수 |
|---|---|
| 점 | points() |
| 직선 | lines(), segments(), abline() |
| 격자 | grid() |
| 화살표 | arrows() |
| 직사각형 | rect() |
| 문자 | text(),mtext(),title() |
| 테두리와 축 | box(),axis() |
| 범례 | legend() |
| 다각형 | polygon() |
저수준 시각화 함수 설명
| 함수 | 설명 |
|---|---|
| grid(nx,ny) | 현재 plot에 x축과 y축을 나누는 격자를 그림 |
| axis(side n,) | plot의 축 정보를 더 추가함, 1은 하단 x축, 2는 좌측 y측, 3은 상단 x축, 4는 우측 y축 |
| box(which=,) | 현재 plot이나 figure 또는 plot 바깥쪽에 추가적인 box를 그림. 여러 graphic parameter 인수를 적용 가능함. which는 “plot”,“figure”,“inner”,“outer”의 인수를 줄 수 있음 |
| legend(x축 위치, y축 위치, 내용,) | 현재 plot에 범례를 추가. (x,y)의 위치에 범례를 생성 |
| arrow(x,y) | 화살표를 추가. |
| lines(x,y)/points(x,y) | 선, 점들을 추가. points 한정으로 type을 “p”,“b”,“l” 등을 줄 수 있음 |
| abline(a,b) or abline(h= or v=) | 현재 plot에 선을 추가함. lines와 다른점은 넘겨주는 값이 a=y절편, b=기울기 임. h(horizontal) 값을 주면 x축과 평행하는 선을, v(vertical) 값을 주면 y축과 평행하는 선을 그림 |
| segments(x0,y0,x1,x2) | (x0,y0)인 점과 (x1,y1)인 점을 잇는 선을 그림 |
| polygon(x,y) | 벡터 x와 y로 정의된 폴리곤을 그림 |
| text(x,y,“note”) | x,y의 위치에 “note”라는 글을 씀 |
예제
- grid(15,3)
- x축과 y축을 각각 15개, 3개로 등분하는 격자를 그림
- box(“plot”,col=“red”)
- plot에 그려진 box에 빨간색 box를 추가로 그림
- segments(5,2,2,5)
- 점 (5,2)와 (2,5)을 지나는 선분 그리기
- arrows(1,1,5,5)
- 점 (1,1)과 (5,5)을 지나는 화살표 그리기
- title(“title”,“sub”)
- 메인 제목(상단)에 “title”을 서브 제목(하단)에 “sub”를 출력
- text(2,8,“테스트”,srt=45)
- (2,8) 위치에 “테스트”글자를 45도로 기울여서 출력
plot(1:15)
grid(15,3)
box("plot",col="red")
abline(h=8,col="red")
abline(v=5,col="blue")
rect(1,6,3,8)
segments(5,2,2,5,col="yellow")
arrows(1,1,5,5,col="purple")
text(8,9,"테스트",srt=45)
title("TEST","SUB")
legend(12,5,c("h=8","v=5","segments","arrows"),cex=0.9,col=c("red","blue","yellow","purple"),lty=1)
2. plot
plot 기본 사용법
- plot(y축 데이터)
- plot(x축 데이터, y축 데이터, 옵션)
plot 인수
기본 값으로 그래프 만들기
- 변수 하나만 줄 경우 y축 값으로 자동으로 사용이 되고, x축으로는 변수의 갯수에 맞춰 index가 주는 것을 확인 할 수 있습니다.
var1<- 1:5
plot(var1)
var2<-rep(2,5)
plot(var2)
x,y축 값 모두 지정해서 출력하기
x<-1:5
y<-5:1
plot(x,y)
x,y축 한계값 지정하기
- xlim과 ylim으로 각 축의 한계값 지정해주기
x<-1:5
y<-5:1
plot(x,y,xlim=c(1,10),ylim=c(1,5))
각 축의 제목과 그래프 제목 지정하기
- xlab과 ylab으로 축의 제목을 지정하고, main으로 plot자체의 이름을 지정할 수도 있습니다.
x<-1:5
y<-5:1
plot(x,y,xlab="X축",ylab="Y축",main="test Plot")
인수를 사용하여 plot 그리기
v1 <- c(100,130,120,160,150)
# line chart 그리기
plot(v1,type="o",col="red",ylim=c(0,200),axes=F,ann=F)
# x축 그리기
axis(1,at=1:5,lab=c("Mon","TUE","WED","WHU","FRI"))
# Y축 그리기
axis(2,ylim=c(0,200))
# title
title(main="FRUIT",col.main="red",font.main=4)
title(xlab="DAY",col.lab="blue")
title(ylab="PRICE",col.lab="green")
화면 분할해서 각 type 확인하기
- 화면 분할 명령어는 mfrow
- par(mfrow=c(nrow,ncol))
par(mfrow=c(1,3))
plot(v1,type="o")
plot(v1,type="s")
plot(v1,type="l")
par(mfrow=c(1,1))그래프 중첩하여 그리기
- 2가지 방법이 존재함
- 겹치고 싶은 plot 사이에 par(new=T) 실행
- lines()로 새로운 그래프 추가
- 단순히 겹쳐서 그리는 것으로 서로 다른 y축의 값이 이상하게 변질된 것을 확인 할 수 있습니다
v1<-1:5
v2<-5:1
v3<-3:7
plot(v1,type="o",col="red")
#그래프 중첩 명령어, default는 F
par(new=T)
plot(v2,type="l",col="blue")
par(new=T)
plot(v3,type="s",col="yellow")
- 해결하기 위해선 축의 값을 넉넉히 주거나, lines라는 저수준 함수를 써서 그리면 됩니다
plot(v1,type="o",col="red",ylim=c(0,10))
lines(v2,type="l",col="blue")
lines(v3,type="s",col="yellow")
범례 추가하기
- 추가 정보를 주는 범례를 추가할 수 있습니다
- legend(x축 위치, y축 위치, 내용, cex=글자크기, col=색상, pch=크기, lty=선모양)
plot(v1,type="o",col="red",ylim=c(0,10))
lines(v2,type="l",col="blue")
lines(v3,type="s",col="yellow")
legend(4.5,10,c("V1","V2","V3"),cex=0.9,col=c("red","blue","yellow"),lty=1)
3. barplot
barplot 그리기
- 우리가 흔히 아는 막대그래프입니다
- 막대그래프는 자료를 조사하여 표로 나타낸 여러 가지 항목들에 대해 수량들의 많고 적음을 비교하기 쉽도록 수량을 막대의 길이로 나타낸 그래프입니다.
- 히스토그램과 달리 막대는 서로 분리되어 있어서 각각의 수량의 크기를 나타냅니다.
- 막대그래프는 시각적으로 통계적 사실을 쉽게 파악할 수 있으며, 각 부분의 수량을 쉽게 비교할 수 있고 각각의 항목에 대한 수량의 크기를 정확하게 나타낼 수 있습니다.
barplot 인수
bar
기본 barplot 그리기
x<-1:5
barplot(x)
- 가로로 출력하기
- horiz인수 값을 T로 할당하면 됩니다
barplot(x,horiz=T)
그룹으로 묶어서 출력
- beside인수의 값을 T로 할당하면 됩니다
x<- matrix(5:2,2,2)
x## [,1] [,2]
## [1,] 5 3
## [2,] 4 2barplot(x,beside=T,names=c(5,3),col=c("green","blue"))
- 누적 막대그래프 그리기
barplot(x,names=c(5,3),col=c("green","blue"),ylim=c(0,12))
- 가로로 출력하기
x <- matrix(c(5,4,3,2),2,2)
barplot(x,names=c(5,3),beside=T,col=c("green","yellow"),horiz=T)
- 누적 가로 막대 그래프
x <- matrix(c(5,4,3,2),2,2)
barplot(x,horiz=T, names=c(5,3),col=c("green","yellow"), xlim=c(0,12))
여러 막대 그래프 한번에 그리기
v1 <- c(100,120,140,160,180)
v2 <- c(120,130,150,140,170)
v3 <- c(140,170,120,110,160)
qty <- data.frame(BANANA=v1,CHERRY=v2,ORANGE=v3)
qty## BANANA CHERRY ORANGE
## 1 100 120 140
## 2 120 130 170
## 3 140 150 120
## 4 160 140 110
## 5 180 170 160barplot(as.matrix(qty),main="Fruit's Sales QTY",
beside=T,col=rainbow(nrow(qty)),ylim=c(0,400))
#범례
legend(14,400,c("MON","TUE","WED","THU","FRI"),cex=0.8,
fill=rainbow(nrow(qty)))
- 하나의 막대 그래프에 여러가지 내용을 한꺼번에 출력하기
barplot(t(qty),main="Fruits Sales QTY",ylim=c(0,900),
col=rainbow(length(qty)),space=0.1,cex.axis=0.8,las=1,
names.arg=c("MON","TUE","WED","THU","FRI"),cex=0.8)
#범례
legend(0.2,800,names(qty),cex=0.7,fill=rainbow(length(qty)) )
- TIP!
- t() 함수는 transform 함수로 행과 열을 바꿔줌
qty## BANANA CHERRY ORANGE
## 1 100 120 140
## 2 120 130 170
## 3 140 150 120
## 4 160 140 110
## 5 180 170 160t(qty)## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## BANANA 100 120 140 160 180
## CHERRY 120 130 150 140 170
## ORANGE 140 170 120 110 1604. boxplot
정확히 상자와 수염 그림(box and whisker plot)은 두 개 이상의 집단의 상대적 비교를 위해서 각 집단의 최대값(max)과 최소값(min) 그리고 중앙값(자료를 크기순으로 나열했을 때 가운데 위치하는 값: median) 및 사분위수(자료를 크기 순서에 따라 늘어놓은 자료를 4등분 했을 때 위치하는 값을 의미함) 제 1사분위수(아래에서 25% 백분위점에 위치하는 수: Q1), 제 3사분위수(아래에서 75% 백분위점에 위치하는 수: Q3)등 다섯 숫자를 요약하여 그래프로 나타내는 방법으로 John W. Tukey가 제안한 탐색적 데이터 분석 방법입니다.
Box plot에서 상자 안의 직선은 중위수를 의미하고 상자의 양쪽 끝은 두 개의 사분위수를 그리고 상자의 양쪽에 이상치를 제외한 최대 및 최소값을 잇는 수염을 직선으로 그려줌으로써 데이터의 전체적 분포 양상을 쉽게 파악할 수 있습니다.
수염의 범위를 벗어난 점들은 이상치(outlier)들을 나타냅니다.
boxplot structure
boxplot 인수
| 인수 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| formula | “~”문자를 사용 | y축 변수~x축 변수 |
| subset | subset함수랑 동일 | |
| na.action | 결측값 처리방식(결측값 무시) | na.action=NULL |
| range | 수염의 길이 | default = 1.5이며 0으로 지정시 모든 값 |
| varwidth | 관측치수의 제곱의 크기로 박스그림 | T or F |
| notch | 신뢰구간 표시 | T or F |
| outline | 이상치의 위치를 점으로 표시 | T or F, default = T |
| names | 각 플롯의 이름을 지정, 데이터가 names 속성을 지닐 시 자동 적용 | |
| staplewex | 최대값 최소값 나타내는 선의 폭을 지정 | default = 0.5 |
| outwex | 상자 두께에 비례한 이상치를 나타내는 선의 폭 지정 | default = 0.5 |
| col | plot의 내부 색상 지정 | |
| log | 좌표축을 로그 스케일로 변환 | |
| horizontal | 가로로 출력 여부 | T or F |
| staplelty | 최대 최소값 나타내는 선 종류를 지정 | |
| outpch | 이상치 나타내는 점 종류 지정 |
boxplot 생성
v1<-c(sample(1:10,200,replace=T),20)
v2<-sample(1:20,200,replace=T)
v3<-c(sample(10:20,200,replace=T),-10)
lst <- list(v1,v2,v3)
boxplot(v1)
boxplot(v1,v2)
boxplot(lst)
boxplot(다변량, 식 사용)
- boxplot을 그리기 위해 식을 제시 하거나 numeric vector만 제공하여야 합니다.
- 식은 y ~ grp 형식으로, grp는 grouping 변수여야 합니다.(보통 factor형이 사용됩니다)
- 앞선 방법이 numeric vector만 줬다면 이번엔 식을 사용해서 그림을 그려보도록 하겠습니다.
식으로 그릴 경우, 각 group별로 boxplot이 그려지게 됩니다
- ToothGrowth는 기니피그의 이빨 길이에 비타민C가 미치는 영향에 대한 데이터 입니다
- len은 기니피그의 이빨 길이입니다
- supp는 비타민 C의 투입 방법입니다
- VC는 아스코브르 산(ascorbic acid), OJ는 오렌지 쥬스(Orange Juice) 입니다.
- dose는 투여량입니다
- 각각 0.5, 1, 2mg/day(하루에 0.5,1,2 mg)이 있습니다.
head(ToothGrowth)## len supp dose
## 1 4.2 VC 0.5
## 2 11.5 VC 0.5
## 3 7.3 VC 0.5
## 4 5.8 VC 0.5
## 5 6.4 VC 0.5
## 6 10.0 VC 0.5boxplot(len~dose, data=ToothGrowth)
border, col 사용
x<-1:5
boxplot(x, border="magenta", col=c("lightblue"))
5. Histogram
- 히스토그램이란 특정데이터의 빈도수를 막대모양으로 표현하는 것을 의미합니다
- 한글로는 도수분포표라고 합니다
- 예를 들면, 다음과 같이 10명의 키를 알고 있다고 가정하겠습니다
10인의 키 : 182,175,167,172,163,178,181,166,159,155- 단지 저 데이터만 보고 있다면, 단순한 숫자의 나열일 뿐입니다
- 이를 가공을 해서 보기좋게 그래프로 만들던지 아니면 대표값을 세워서 특징을 말해주는 것이 필요합니다
- 이를 통계량이라 합니다
- 히스토그램은 위와 같은 데이터를 정리해서 의미를 보여줄 수 있는 그래프 중 하나입니다
height <- c(182,175,167,172,163,178,181,166,159,155)
hist(height,ylim=c(0,5),labels = T,main="histogram of height")
6. Pie Chart
- 파이 차트는 각 범주가 데이터에서 차지하는 비율을 나타내는 데 사용할 수 있는 그래프입니다.
- 파이는 조각으로 나뉘고, 각 조각은 데이터의 범주를 나타냅니다.
- 조각의 크기를 비교 및 대조하여 각 범주의 상대적인 크기를 평가할 수 있습니다.
Pie Chart 인수
pie chart
- 기본적인 pie chart 그리기
p1 <- c(10,20,30,40)
pie(p1,radius=1)
- 시작 각도를 90도로 지정하기
pie(p1,radius=1,init.angle=90)
- 색깔과 label 명을 지정하기
pie(p1,radius=1,init.angle=90,col=rainbow(length(p1)),
label=c("Week 1" ,"Week 2" , "Week 3" ,"Week 4"))
- 수치 값을 함께 출력하기
pct <- round(p1/sum(p1) * 100,1)
lab <- paste(pct," %")
pie(p1,radius=1,init.angle=90,col=rainbow(length(p1)),
label=lab)
legend(1,1.1,c("Week 1","Week 2","Week 3","Week 4"),
cex=0.5,fill=rainbow(length(p1)))
- 범례를 생략하고 그래프에 바로 출력하기
pct <- round(p1/sum(p1) * 100,1)
lab1 <- c("Week 1","Week 2","Week 3","Week 4")
lab2 <- paste(lab1,"\n",pct," %")
pie(p1,radius=1,init.angle=90,col=rainbow(length(p1)),label=lab2)
7. pairs 산점도 행렬
각 변수별로 산점도를 그려보는 시각화 방법입니다.
iris 데이터로 활용
head(iris)## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosapairs(iris[1:4], main="Iris", pch=21,
bg=c("red", "green", "blue")[unclass(iris$Species)])
과제 - PR 10
- mtcars를 이용하여 배운 plot 함수를 종류 별로 한개씩 적용해보세요. 그리고 par() 함수를 이용하여 그래픽 인수를 조정한 후, barchart 그려보시오.
출처
- Graphics - 김성근
- R라뷰 - 서진수
- 컴퓨터야 나랑놀자 블로그 - 1stwook