Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
In deze zelfstudie leert u hoe u de pakketten ggplot2 en esquisse kunt gebruiken om visualisaties in R te maken.
Je leert met name hoe je een dataset naar esquisse laadt en hoe je de esquisser (df) -functie gebruikt. Hierdoor wordt een grafische gebruikersinterface gestart waarmee u velden kunt slepen en neerzetten. En door ggplot2 te gebruiken, kunt u de code genereren die is gebruikt om de grafiek te maken.
ggplot2 is een open- source datavisualisatiepakket voor de programmeertaal R. Het is een krachtige en systematische tool om afbeeldingen in R te maken. Het kost echter wat tijd om de functies, esthetiek en lagen ervan te begrijpen.
Voor deze tutorial leer je hoe je ggplot2 kunt gebruiken met esquisse. Met het esquisse- pakket kunt u uw gegevens interactief verkennen en visualiseren in R . Het zal je helpen spiergeheugen op te bouwen, waardoor ggplot2 gemakkelijker te gebruiken en te navigeren is.
ggplot2 en esquisse zijn beide gratis te downloaden van internet.
Inhoudsopgave
De Esquisser-functie ( ) gebruiken
Open een leeg R-script. Bij gebruik van esquisse wordt aanbevolen om de R-programma-interface kleiner te maken. U kunt de interfacegrootte aanpassen door de sneltoets CTRL + – of CTRL + + te gebruiken .
Vervolgens moet u de woningdatasets binnenhalen. Ga naar het tabblad Bestand en selecteer Gegevensset importeren > Uit Excel .
Selecteer vervolgens het bestand waarin u de gegevens hebt opgeslagen. U hoeft het bestand niet te importeren. Het enige dat u nodig hebt, is het codevoorbeeld rechtsonder.
Kopieer deze code en plaats deze in je lege script.
Esquisse en ggplot2 gebruiken in R
U moet de bibliotheken van esquisse en esquisse gebruiken. Voer vervolgens de esquisser-functie in en schrijf behuizing tussen haakjes.
De code opent het esquisse-menu waarmee u velden naar specifieke gebieden in een plot kunt slepen en neerzetten. U kunt ook het uiterlijk van de plot aanpassen, zoals het wijzigen van de kleur of plotgrootte.
Wanneer u een veld op de x- of y-as plaatst, detecteert esquisse automatisch het beste visualisatietype om te gebruiken op basis van de aard van de gegevens.
Maar u kunt er altijd voor kiezen om het plottype te wijzigen als u dat wilt.
Op het tabblad Gegevens kunt u de plotgegevens manipuleren en elke informatie naar uw voorkeur filteren.
U kunt ook een vloeiende lijn toevoegen aan een spreidingsplot. Om dit te doen, klikt u op het tabblad Plotopties en wijzigt u de optie Een vloeiende lijn toevoegen in Ja .
Dit detecteert dan automatisch de best passende lijn van de spreidingsplot die het patroon tussen de x- en y-as samenvat.
Op het tabblad Labels en titel kunt u de titel en aslabels van uw diagram opgeven.
Als u tevreden bent met uw visualisatie, gaat u naar het tabblad Code en voegt u de code toe aan uw script of kopieert u deze naar uw klembord.
Sluit esquisse om terug te gaan naar je R - script .
Wanneer u de code uitvoert, ziet u uw diagram verschijnen op het tabblad Plots.
Conclusie
Het esquisse-pakket in R is uiterst nuttig als het gaat om het begrijpen hoe lagen binnen visualisaties samenwerken. Het mooie ervan is de eenvoud. U hoeft alleen gegevens naar specifieke velden te slepen en de code wordt voor u gegenereerd.
Het komt echter met beperkingen. Er zijn bepaalde statistische grafieken die moeilijk te maken zijn met esquisse. Sommige visualisaties kunnen beter met uw eigen code worden gemaakt.
Het esquisse-pakket is niet de ultieme oplossing voor het maken van plots in R. Maar het is een geweldig hulpmiddel om het bouwen van visualisaties te vereenvoudigen, afhankelijk van het einddoel van de gebruiker.
Al het beste,
Georg Berg
Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Je leert hoe je objecten uit een .rds-bestand in R opslaat en laadt. In deze blog wordt ook besproken hoe je objecten uit R naar LuckyTemplates importeert.
In deze tutorial over DAX-coderingstaal leert u hoe u de functie GENERATE gebruikt en hoe u de titel van een maat dynamisch wijzigt.
Deze zelfstudie behandelt hoe u de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek kunt gebruiken om inzichten te creëren op basis van dynamische gegevensvisualisaties in uw rapporten.
In dit artikel zal ik de filtercontext doornemen. Filtercontext is een van de belangrijkste onderwerpen waarover elke LuckyTemplates-gebruiker in eerste instantie zou moeten leren.
Ik wil laten zien hoe de online service LuckyTemplates Apps kan helpen bij het beheren van verschillende rapporten en inzichten die uit verschillende bronnen zijn gegenereerd.
Leer hoe u wijzigingen in uw winstmarge kunt berekenen met behulp van technieken zoals vertakking van metingen en het combineren van DAX-formules in LuckyTemplates.
Deze tutorial bespreekt de ideeën van materialisatie van datacaches en hoe deze de prestaties van DAX beïnvloeden bij het leveren van resultaten.
Als u tot nu toe nog steeds Excel gebruikt, is dit het beste moment om LuckyTemplates te gaan gebruiken voor uw zakelijke rapportagebehoeften.
Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten