05.02.20

ggplot2 패키지 다운로드

데이터 과학용 R의 통신 장을 위한 데이터 시각화 및 그래픽입니다. 데이터 과학용 R은 깔끔한 것에 대한 포괄적인 소개를 제공하도록 설계되었으며, 이 두 장은 가능한 한 빨리 ggplot2의 필수 요소로 속도를 높일 수 있습니다. 기본 을 마스터하고 자세한 내용을 보려면 ggplot2: 데이터 분석을위한 우아한 그래픽을 읽으십시오. ggplot2의 이론적 기초를 설명하고 모든 조각이 어떻게 조화를 이리저리 맞는지 보여줍니다. 이 책은 ggplot2를 뒷받침하는 이론을 이해하는 데 도움이되며 필요에 맞게 특별히 조정된 새로운 유형의 그래픽을 만드는 데 도움이됩니다. 이 책은 무료로 사용할 수 없습니다, 하지만 당신은 https://github.com/hadley/ggplot2-book 책에 대한 전체 소스를 찾을 수 있습니다. CRAN에 제출된 각 패키지에는 패키지에 대해 설명하는 페이지도 있습니다. 자세한 내용은 ggplot2 페이지를 볼 수 있습니다. 아마도 다소 혼란스럽게이 패키지의 가장 중요한 기능은 ggplot ()입니다. 함수의 이름에 는 2가 없습니다. 따라서 설치할 때 2를 포함하거나 R 코드에 패키지를 라이브러리() 포함해야 하지만 함수 ggplot() 자체에는 2가 포함되지 않습니다.

install.packages() 함수를 사용하여 패키지를 처음으로 설치하고 라이브러리() 함수를 사용하여 각 R 세션이 시작될 때 패키지를 로드하는 방법은 다음과 같습니다. 포괄적인 R 아카이브 네트워크(CRAN)는 R. 스택 오버플로에 대한 소스 코드, 설명서 및 추가 기능 패키지를 포함하는 전 세계 서버 네트워크로 일반적인 ggplot2 질문에 대한 답변의 훌륭한 소스입니다. 또한 문제를 설명하는 재현 가능한 예제를 만들면 도움을 받을 수 있는 좋은 장소이기도 합니다. ggplot2는 이제 10 년이 넘었으며 수십만 명의 사람들이 수백만 개의 플롯을 만드는 데 사용됩니다. 즉, ggplot2 자체가 상대적으로 거의 변경되지 않습니다. 변경을 수행할 때 일반적으로 기존 함수의 동작을 변경하는 대신 새로운 함수 나 인수를 추가하는 것이 되며 기존 동작을 변경하는 경우 강력한 이유로 변경합니다. 스파클리어는 빅 데이터 처리를 위한 빠르고 일반적인 엔진인 아파치 스파크(Apache Spark)의 R 인터페이스입니다. 이 패키지는 로컬 및 원격 아파치 스파크 클러스터, `dplyr` 호환 백 엔드, 그리고 스파크의 ML 알고리즘에 대 한 인터페이스에 연결 합니다. 사용하는 패키지의 증가를 따라잡기가 어려운 경우 RStudio 패키지 관리자를 고려하십시오. tidyr는 쉽게 데이터를 “정리”할 수 있습니다.

깔끔한 데이터는 작업하기 쉬운 데이터입니다: (dplyr사용), 시각화(ggplot2 또는 ggvis 사용) 및 모델(R의 수백 가지 모델링 패키지 사용)을 쉽게 수행할 수 있습니다. ggplot2는 그래픽의 문법에 따라 선언적으로 그래픽을 만드는 시스템입니다. 데이터를 제공하고 ggplot2에 변수를 미학에 매핑하는 방법, 사용할 그래픽 원형을 알려주고 세부 사항을 처리합니다.