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함수4

R 시각화 - 7 다변량 데이터 그리기변수가 여러 개인 데이터셋을 시각적으로 전체적 경향을 쉽게 판단하는데 도움을 주는 작도법이 있다. 여기서는 pairs()과 stars() 두 가지만을 소개한다. 1. pairs()pairs(수치행렬 혹은 데이터프레임)은 수치행렬이나 데이터프레임의 변량(열)들 사이의 산점도를 동시에 출력해 주는 다중 산점도 작도함수이다. 이 작도법은 변량들 사이의 관계를 한 번에 알 수한다는 점에서 유용하다. 이 함수는 plot()의 인수 main, pch, bg, cex 등을 인수로 사용할 수 있다.  예를 위해 iris 데이터셋을 이용하자. 이 자료는 150개(행)의 붓꽃 자료의 측정값으로 이루어져 있는데, 각 열에는  1열: Sepal.Length(꽃잎 길이)2열: Sepal.Width(꽃잎 너비.. 2021. 1. 19.
R 시각화 - 1(시각화 함수) R 시각화 R의장점 • 간단한 명령으로 보기 좋은 그래프를 작성할 수 있다. • 그래프의 사용자화를 쉽게 수행할 수 있다. - 저수준 작도함수로 완성된 그래프에 도형이나 문자를 추가할 수 있다. - 전용 패키지를 이용하여 사용자화 할 수 있다. • 복잡한 그래프나 입체적인 그래프도 간단히 그릴 수 있다. • 다양한 종류의 이미지 파일로 저장할 수 있다. 기본관리와 주요 관련함수에 대해서만 소개합니다. 1. 그래픽 장치 관리 그래픽 함수의 결과는 객체로 생성되는 것이 아니라 그래픽 장치(device)로 전해져 표현된다. 이러한 그래픽 장치로는 그래픽을 그리는 창(windows)이나 그래픽 파일이 있다. 그래픽 함수가 수행된 후 그래픽 장치가 없을 때는 그래픽 창을 열고 그 위에 그래픽을 표현한다. ∙ 그래.. 2021. 1. 15.
기초 R 3 6. 행렬 [1] 자료 벡터 이용하기 길이가 같은 벡터들을 쌓거나 이어 붙여서 행렬을 만든다. • cbind: 벡터들을 이어 붙여서 행렬을 만듦. • rbind: 벡터들을 아래로 쌓아서 행렬을 만듦. cbind() 함수를 이용 > c1=c(1,2,3) #길이 3인 벡터> c2=c(4,5,6) #길이 3인 벡터 > c3=c(7,8,9) #길이 3인 벡터 > mat1=cbind(c1,c2) #옆으로 이어 붙여서 행렬 생성 > mat1 c1 c2 [1,] 1 4 [2,] 2 5 [3,] 3 6 rbind() 함수를 이용 > mat2=rbind(c2,c3) #아래로 쌓아서 행렬 생성 > mat2 [,1] [,2] [,3] c2 4 5 6 c3 7 8 9 행렬의 몇 가지 속성들 • 자료의 유형: mode • 차원.. 2021. 1. 12.
기초 R 2 1.벡터(vector) 자료 [1] c() 함수 이용 R에서 기본적인 방법은 함수 “c()”를 이용하는 것이다. 이 함수의 괄호 내에 자료를 나열함으로써 자료를 생성 c(자료 나열) > x=c(1, 3, 0.5, 5) #수치 자료 벡터 > x [1] 1.0 3.0 0.5 5.0 > s=c('Kim', 'Lee', 'Park') #문자 자료 벡터 > s [1] "Kim" "Lee" "Park" 변수 x에는 수치 자료만, 변수 s에는 문자열 자료를 생성하여 할당 > x=c(1,3,0.5,5) > c(x, c(0,1)) [1] 1.0 3.0 0.5 5.0 0.0 1.0 > s=c(s, 'Choi', 'Lee') > s [1] "Kim" "Lee" "Park" "Choi" "Lee" 원소의 이름과 함께 입력하고.. 2021. 1. 2.
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