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지난번에 살펴본 geom_bar Plot을 기준으로, ggplot 내의 색상을 넣는 다양한 방법에 대해 알아보려 한다. 11-1. ggplot 색 적용 방식 1 (Default 색상명 활용) 그래프1
ggplot을 이용해 두 가지 축을 가진 차트를 만들어 보려한다. 우선 임의의 데이터 셋을 만들어본다. num
geom_bin2d는 x축과 y축의 분포를 지도 형태로 동시에 히스토그램화 할 수 있는데, 분포의 빈도나 밀도 값을 색상으로 표시함으로서, 일종의 히트맵(Heat Map)과 같이 데이터를 해석가능하게 해준다. 우선 임의의 데이터 셋을 생성해본다. set.seed(1) random2
바이올린 플롯(Violine Plot)는 데이터의 분포 형태를 보여줄 수 있다는 점에서 유용하다. 바이올린 플롯(Violine Plot)를 옆으로 눞혀, 반을 가리고 보면, 다음과 같이 변수별 데이터 분포를 확인할 수 있다. 08-1. 바이올린 차트 (기본형) 그래프1
이번 포스팅에서는 ggplot2 패키지를 활용하여 히스토그램(histogram)과 밀도함수(density)를 그리고 데이터 분포를 확인해보고자 한다. 07-1. histogram 그래프 (기본형) 그래프1
오늘은 geom_line을 통해 선그래프를 그려보려한다. 06-1. line 그래프 (기본형) 그래프1
이번엔 ggplot2 패키지를 통해 박스플롯을 제작해보자 05-1. Boxplot 그래프 (기본형) 그래프1
이번엔 ggplot2 패키지를 이용해 다양한 먹대 그래프를 그려보자. 04-1. 막대 그래프 (기본형) 그래프1