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6. 데이터 시각화 - ggplot2/산점도4

[ggplot] 산점도에 좌표 추가하기 좌표를 추가할 때는 geom_text 함수를 사용합니다. label 에 좌표 이름이 들어가게 되는데, 좌표 이름 열을 미리 생성해 놓아야 합니다. 위치는 hjust와 vjust 로 적당히 조절합니다. 크기는 size 옵션을 이용합니다. 예시는 아래와 같습니다. library(tidyverse) x1=c(1,1,2,2) y1=c(1,2,1,2) df=data.frame(x,y) df['label']=paste('(',df$x,',',df$y,')') ggplot(data=df,aes(x=x1,y=y1))+ geom_point()+ scale_x_continuous(limits = c(0,3))+ scale_y_continuous(limits = c(0,3))+ geom_text(aes(x=x1,label=.. 2023. 1. 16.
[R ggplot2] 두 데이터를 하나의 산점도 그래프에 그릴 때 범례 및 색 설정 (x,y)로 대응되어 있는 데이터가 두 종류 있다고 합시다. data1=data.frame(x1=1:10,y1=dnorm(1:10)) data2=data.frame(x2=1:10,y2=dchisq(1:10,3)) 하나의 그래프에 두 데이터의 산점도를 그려봅시다. library(ggplot2) ggplot()+ geom_point(data=data1, aes(x=x1,y=y1))+ geom_point(data=data2, aes(x=x2,y=y2)) 범례를 설정해볼 것인데요. 여기서 많은 분들이 헷갈려하는 부분이 나옵니다. 아마 아래와 같이 색을 구분하려고 할 것입니다. ggplot()+ geom_point(data=data1, aes(x=x1,y=y1),color='red')+ geom_point(dat.. 2022. 5. 13.
[R ggplot2] 산점도 범례 생성 시 산점도 색 마음대로 설정하기 R 내장 데이터인 iris 데이터를 이용하겠습니다. > 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 setosa 1. 색을 자동으로 구분하여 범례 생성 x값은 Sepal.Length 로 설정하고 y값은 Sepal.Width 로 설정하였습니다. 가장 기본적인 형태의 그래프를 그리고 범례를 설정합시다. 색은 Species 별로 구별되도록 했습니다. aes 안에 입력되는 color.. 2022. 5. 13.
[R ggplot2] 산점도 그래프 그리는 방법 R 내장데이터인 iris 데이터로 산점도 그래프를 그리겠습니다. > 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 setosa ggplot2 패키지를 불러옵니다. ggplot 함수를 이용하여 x,y 데이터를 입력합니다. data 옵션에 데이터 프레임 형태의 데이터를 입력하고, aes 옵션의 x와 y값에 열 이름을 입력합니다. geom_point() 함수를 입력하면 그래프가 그려.. 2022. 5. 13.
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