ggplot2 - Làm việc với Axes

Khi chúng ta nói về các trục trong đồ thị, đó là tất cả về trục x và y được biểu diễn theo cách thức hai chiều. Trong chương này, chúng ta sẽ tập trung vào hai tập dữ liệu “Plantgrowth” và “Iris” được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng phổ biến.

Triển khai các trục trong tập dữ liệu Iris

Chúng tôi sẽ sử dụng các bước sau để làm việc trên trục x và y bằng cách sử dụng gói ggplot2 của R.

Điều quan trọng là phải tải thư viện để có được các chức năng của gói.

# Load ggplot
library(ggplot2)

# Read in dataset
data(iris)

Tạo các điểm cốt truyện

Giống như đã thảo luận trong chương trước, chúng ta sẽ tạo ra một cốt truyện với các điểm trong đó. Nói cách khác, nó được định nghĩa là cốt truyện phân tán.

# Plot
p <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length, colour=Species)) + geom_point()
p

Bây giờ chúng ta hãy hiểu chức năng của aes đề cập đến cấu trúc ánh xạ của “ggplot2”. Ánh xạ thẩm mỹ mô tả cấu trúc biến cần thiết để vẽ biểu đồ và dữ liệu cần được quản lý ở định dạng lớp riêng lẻ.

Đầu ra được đưa ra dưới đây -

Đánh dấu và đánh dấu đánh dấu

Vẽ đồ thị các điểm đánh dấu với tọa độ được đề cập của trục x và y như được đề cập bên dưới. Nó bao gồm thêm văn bản, lặp lại văn bản, đánh dấu khu vực cụ thể và thêm phân đoạn như sau:

# add text
p + annotate("text", x = 6, y = 5, label = "text")

# add repeat
p + annotate("text", x = 4:6, y = 5:7, label = "text")

# highlight an area
p + annotate("rect", xmin = 5, xmax = 7, ymin = 4, ymax = 6, alpha = .5)

# segment
p + annotate("segment", x = 5, xend = 7, y = 4, yend = 5, colour = "black")

Đầu ra được tạo để thêm văn bản được đưa ra dưới đây:

Việc lặp lại văn bản cụ thể với các tọa độ đã đề cập sẽ tạo ra kết quả sau. Văn bản được tạo với tọa độ x từ 4 đến 6 và tọa độ y từ 5 đến 7 -

Phân đoạn và làm nổi bật đầu ra khu vực cụ thể được đưa ra dưới đây:

Bộ dữ liệu PlantGrowth

Bây giờ chúng ta hãy tập trung vào làm việc với tập dữ liệu khác có tên là “Plantgrowth” và bước cần thiết được đưa ra bên dưới.

Gọi cho thư viện và kiểm tra các thuộc tính của "Plantgrowth". Bộ dữ liệu này bao gồm các kết quả từ một thí nghiệm để so sánh sản lượng (được đo bằng trọng lượng khô của cây) thu được trong một đối chứng và hai điều kiện xử lý khác nhau.

> PlantGrowth
  weight group
1 4.17 ctrl
2 5.58 ctrl
3 5.18 ctrl
4 6.11 ctrl
5 4.50 ctrl
6 4.61 ctrl
7 5.17 ctrl
8 4.53 ctrl
9 5.33 ctrl
10 5.14 ctrl
11 4.81 trt1
12 4.17 trt1
13 4.41 trt1
14 3.59 trt1
15 5.87 trt1
16 3.83 trt1
17 6.03 trt1

Thêm thuộc tính với trục

Hãy thử vẽ một biểu đồ đơn giản với trục x và y bắt buộc của biểu đồ như được đề cập bên dưới -

> bp <- ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight)) +
+    geom_point()
> bp

Kết quả đầu ra được đưa ra dưới đây:

Cuối cùng, chúng ta có thể vuốt trục x và y theo yêu cầu của mình với chức năng cơ bản như được đề cập bên dưới:

> bp <- ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight)) +
+    geom_point()
> bp

Về cơ bản, chúng ta có thể sử dụng nhiều thuộc tính với ánh xạ thẩm mỹ để làm việc với các trục bằng ggplot2.