Создание графика джиттера с помощью Ggplot2 в RStudio

Пакет ggplot2 — наиболее полный способ построения графиков и графиков. Такие фирмы, как New York Times и The Economist, активно используют ggplot2 для создания своих визуализаций. Для крупных компаний, использующих этот инструмент, важно иметь базу знаний о том, как использовать ggplot2 для создания визуализаций, таких как график джиттера.

В этом руководстве вы узнаете, как создать график джиттера с помощью ggplot2 в . Как только вы поймете грамматику графики в ggplot2, вы сможете связать воедино любой график или график.

График дрожания — это тип графика рассеяния , используемый для отображения распределения набора точек числовых данных. «Дрожание» в названии графика относится к случайным изменениям, которые добавляются к положению каждого символа по осям x и y.

Этот вариант помогает предотвратить наложение символов и упрощает просмотр распределения точек данных в случаях высокой плотности точек в определенных областях графика.

Если у вас густонаселенный график, флуктуация может облегчить понимание вашей визуализации. Вы также можете использовать его для построения графиков распределения по категориям, что является альтернативой ящичной диаграмме или гистограмме .

Оглавление

• Создание графика джиттера в R
• Создание графика дрожания с категориальными переменными
• Заключение

Создание графика джиттера в R

Для этой демонстрации используется набор данных tidyverse .

Сначала создайте точечную диаграмму с помощью функции ggplot() . В этом случае ось X — это год, а ось Y — набор данных о милях на галлон.

Когда вы запустите код, вы увидите, что на графике показаны точки, образующие прямую линию относительно оси Y.

Используйте функцию geom_jitter() , чтобы добавить еще один слой к графику. Когда вы запустите код, вы увидите, что точки на графике сместились. Точки будут продолжать смещаться каждый раз, когда вы запускаете код.

Чтобы остановить постоянное смещение точек, используйте функцию set.seed ( ) . Внутри скобок введите любое случайное число. В данном случае это 1234. После запуска кода вы увидите, что график остается прежним, даже если вы несколько раз нажимаете кнопку «Выполнить».

Создание графика дрожания с категориальными переменными

Вы также можете использовать функцию geom_jitter() для категориальных переменных.

Используя тот же аргумент, давайте изменим ось X на мили на галлон и ось Y на начало координат. Когда вы запустите новую строку кода, вы увидите, что вместо того, чтобы отображать данные прямыми линиями, они случайным образом распределяются на графике.

Это поможет вам визуализировать отдельные наблюдения для каждой категории и то, как они различаются. В этом случае вы можете увидеть типичный пробег одного источника по сравнению с другим.

Вы можете добавить цвет к графику, добавив еще один аргумент в функцию aes() . Вы также можете установить размер точек для определенного значения данных в вашем наборе данных.

В этом примере график джиттера упростил определение источников с наибольшим количеством автомобилей и автомобилей с большим пробегом.

Из-за заданного в коде размера график выглядит перенасыщенным. Вы можете изменить размер или цвет точек данных в зависимости от ваших предпочтений или бизнес-требований.

Заключение

График дрожания — это один из способов привнести новую форму понимания в ваши визуализации. Это помогает пользователям лучше понять, что происходит с данными. Этот график является отличной альтернативой типичной гистограмме или блочной диаграмме для построения графиков распределения.

Способность эффективно понимать базовую структуру набора данных делает графики джиттера ценным инструментом в различных областях, таких как статистика, анализ данных и машинное обучение. В целом графики джиттера обеспечивают четкое и простое для понимания представление распределения точек числовых данных, что делает их мощным инструментом для визуализации и анализа данных.

Всего наилучшего,

Джордж Маунт