r 막대그래프 예제

이 예제에서는 외부 데이터를 사용하여 막대 차트를 만드는 방법을 보여 주도록 합니다. 이를 위해 read.csv 함수를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 가져옵니다. 나는 당신이 게시물에 대한 CSV 파일 가져오기 감사에 관련된 단계를 이해하기 위해 R 읽기 CSV 문서를 참조하는 것이 좋습니다; 매우 유용합니다. 막대 위에 숫자를 플롯하는 예제를 포함할 수 있다면 좋을 것입니다. 이 예제에서는 기본, xlab, ylab 및 이름을 사용하여 막대 차트, X 축, Y축 및 개별 막대에 이름을 지정하는 방법, 범주형 데이터에서 각 항목의 수를 막대 플롯으로 플롯해야 하는 방법을 보여 드리겠습니다. 예를 들어, 여기에 10 대학 신입생의 나이의 벡터입니다. 물론 baseR은 매우 편리한 바플롯() 기능도 제공합니다. 다음은 활용도를 설명하는 몇 가지 예입니다. 팁: 벡터 색상에 사용할 다른 테두리 색상을 할당합니다. 예를 들어 테두리 = c(“빨강”, “검정”, “녹색”, …) 이제 필요한 형식으로 데이터를 가지고 있으므로 barplot (margin.table (Titanic,4)) 또는 막대 플롯 (margin.table(titanic,2))으로 남성 대 여성 수를 플롯할 수 있습니다. 막대 플롯(또는 막대차트)은 가장 일반적인 그래픽 유형 중 하나입니다. 숫자 변수와 범주형 변수 간의 관계를 보여 주며, 이 변수는 예를 들어 막대형 차트를 사용하여 여러 개인의 높이를 표시할 수 있습니다. 옆에 있는 경우 바차트는 종종 혼동되며 각 막대 그룹의 중간점에 colMeans(mp)를 사용하여 예제를 참조하십시오.

R 프로그래밍의 막대 차트는 데이터를 시각적으로 비교하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어, 서로 다른 제품 카테고리 간의 매출을 비교하려면 이 막대 차트를 사용할 수 있습니다. 이 막대 차트를 보면 어떤 제품이 다른 차트에 비해 더 잘 수행되고 있는지 이해할 수 있습니다. 경우에 따라 데이터가 긴급 테이블의 형태로 되어 있습니다. 예를 들어 기본 제공 타이타닉 데이터 집합을 살펴보겠습니다. 평소와 같이, 나는 매우 그래픽을 구축하기 위해 ggplot2 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다. 모든 종류의 바플롯을 빌드할 수 있는 geom_bar() 함수를 제공합니다. 차트 #218 몇 분 안에 막대 플롯을 구축하는 데 필요한 모든 기본 개념을 제공합니다. 다음 예제에서는 순서 조정, 오류 막대 추가 또는 너비 사용자 지정과 같은 가장 일반적인 사용자 지정에 대해 설명합니다. 갤러리는 누적 된 바플롯에 대한 전용 섹션과 원형 바플롯에 대한 다른 섹션을 제공합니다. 그래. 여러 (4) 변수를 기반으로 세 번째, 더 복잡한 막대형 차트를 만들어 보겠습니다.

각 변수 내에서 각 값의 크기를 플로팅한다고 가정해 보겠습니다. barplot(as.matrix(데이터), main=”내 막대 차트”, ylab = “Numbers”, cex.lab = 1.5, cex.main = 1.4, 옆에=TRUE, col=색상) 막대 차트는 변수값에 비례하는 막대 길이가 있는 직사각형 막대의 데이터를 나타냅니다. R은 함수 막대 플롯()을 사용하여 막대형 차트를 만듭니다. R은 가로 차트에서 세로 막대와 가로 막대를 모두 그릴 수 있습니다. 막대 차트에서 막대의 각각은 다른 색상을 부여 할 수 있습니다. 당신은 전에 다음과 같은 인수를 보았다 : 메인, xlab 및 ylab, 하지만 다른 사람. 그래. 밀도 매개 변수는 무엇을 달성했습니까? 밀도 매개 변수의 다른 값을 시도하고 무엇을 얻을 참조하십시오. 명령 name.arg는 무엇을 합니까? 막대 차트의 기능은 매개 변수를 더 추가하여 확장할 수 있습니다. 기본 매개변수는 제목을 추가하는 데 사용됩니다.

col 매개변수는 막대에 색상을 추가하는 데 사용됩니다. args.name 각 막대의 의미를 설명하기 위해 입력 벡터와 동일한 수의 값을 갖는 벡터입니다. 먼저 숫자 벡터를 설정합니다. 그런 다음 table() 명령을 사용하여 계산한 다음 플롯합니다. 기본 부호(주, 하위, xlab, ylab)가 플롯에 표시되어야 하는지 지정하는 논리적 지정은 제목을 참조하십시오.

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