LuckyTemplates를 R 스크립트 비주얼에 어떻게 연결합니까?

오늘은 LuckyTemplates를 R에 연결하는 방법과 LuckyTemplates 에서 R 스크립트 시각적 개체로 수행할 수 있는 작업을 보여 드리겠습니다 . 이것이 작동하려면 R이 LuckyTemplates와 완전히 독립적이므로 컴퓨터에 R이 설치되어 있어야 합니다.

시작하려면 시각화 창에서 R 스크립트 시각적 개체를 클릭해 보겠습니다.

오늘은 사람들이 상관관계 매트릭스 플롯 이라고 부르는 것을 사용할 것입니다 . 우리는 또한 Pokemon 데이터 세트를 사용할 것입니다. 이것을 선택한 이유는 수비, 공격 등 수치적인 정보가 많고 상관관계를 보여줄 때 제법 잘 먹힐 것이기 때문이다.

시각화를 캔버스로 드래그한 후 필드 추가를 시작해야 합니다.

어떤 유형의 필드를 표시할 수 있습니까? Attack , Defense , HP , Speed ​​및 Pokemon의 이름을 보고 싶습니다 .

이제 시각화 창 바로 아래에 동일한 필드 아래에 모든 항목이 추가된 값 창이 있음을 알 수 있습니다. 텍스트 및 숫자 정보가 모두 여기에 추가됩니다.

결과적으로 여기 R 스크립트 편집기 에서 이미 배치된 일부 코드가 있음을 볼 수도 있습니다. 이것은 공격, 방어, HP, 속도 및 이름을 포함하는 데이터 프레임인 데이터 세트라고 합니다. 우리는 이것을 쓸 필요가 없습니다. LuckyTemplates는 시각화 캔버스에 항목을 채우는 즉시 자동으로 수행합니다.

내가 한 첫 번째 실수(많은 사람들이 할 것이라고 상상할 수 있음)는 정상적인 코드로 볼 수 있도록 여기에서 주석을 삭제하는 것입니다. 실제로 배치해야 하기 때문에 작동하지 않습니다.

바로 여기에서 고유하다고 말하는 이 줄이 실행되어야 합니다. 주위에 방법이 없습니다.

여기에서 스크립트를 작성하기 시작합니다. 오늘 우리가 하고 있는 상관관계 도표는 psych 패키지 에서 가져온 것입니다 . 이것은 매우 쉽습니다. 쌍 으로 쓰는 문제입니다 . 패널을 선택한 다음 인수에 대한 데이터 세트를 전달합니다.

그리고 거기에 있습니다. 시각화가 있습니다.

psych 패키지가 설치 되어 있지 않은 분들은 물론 이 방법으로 설치할 수 있지만 이 프로세스는 이미 가지고 있더라도 매번 설치하게 됩니다.

한 단계 더 나아가고 싶다면 패키지가 사용 가능한지 확인하고 그렇지 않은 경우 패키지를 설치하는 IF 문을 만들 수 있습니다. 그렇지 않으면 아무 작업도 수행되지 않습니다.

이것이 실패하지 않기 위해 우리가 해야 할 또 다른 일은 설치된 패키지 내부의 저장소 인수를 채우는 것입니다.

이 예에서는 CRAN 웹 페이지를 복사하여 붙여넣기만 합니다. 이것은 기술적으로 작동합니다. 하지만 전 세계 어디에 있느냐에 따라 더 가까운 거울을 선택하는 것이 좋습니다.

목차

• 시각화를 다른 수준으로 끌어올리기
• 다른 시각화와 상호 작용
• 결론

시각화를 다른 수준으로 끌어올리기

이것이 우리가 구현하고자 하는 코드입니다. 잘 실행되고 시각화가 표시됩니다. 이 시각화를 한 단계 더 발전시키는 몇 가지 사항이 있습니다. 가장 먼저 할 일은 슬라이서를 추가하는 것 입니다 . 슬라이서는 이러한 유형의 시각화와 완벽하게 작동합니다.

따라서 보고서에 슬라이서를 넣은 다음 필드 창에 세대를 넣겠습니다.

슬라이서에서 선택한 항목에 따라 시각화가 얼마나 깔끔하게 변경되는지 살펴보세요.

다른 시각화와 상호 작용

다른 시각화와 상호 작용할 때 이것이 어떻게 보일지 궁금하다면 도넛 차트를 만들고 포켓몬의 수를 입력하고 그들이 전설적인지 여부를 결정합시다.

보시다시피 첫 번째 시각화는 두 번째 시각화와 상호 작용할 수 있습니다.

결론

이러한 R 스크립트는 LuckyTemplates가 모든 데이터를 R로 보낸 다음 응답을 기다려야 하기 때문에 매우 큰 데이터 세트가 있는 경우 까다롭고 사용하기 어려울 수 있습니다.

그러나 어떤 경우에는 여기의 예와 같이 LuckyTemplates를 R에 연결할 때 이와 같은 시각화를 처음부터 작성하는 데 많은 시간이 걸립니다.

따라서 현재 R 또는 Python을 사용 중이고 처음부터 빌드하는 대신 시각화를 가져오는 것을 선호한다면 이것은 정말 깔끔한 솔루션입니다.