การสร้าง Jitter Plot โดยใช้ Ggplot2 ใน RStudio

แพ็คเกจggplot2เป็นวิธีสร้างกราฟและพล็อตที่ครอบคลุมที่สุด บริษัทต่างๆ เช่น New York Times และ The Economist กำลังใช้ ggplot2 อย่างหนักเพื่อสร้างภาพข้อมูล สำหรับบริษัทขนาดใหญ่ที่ใช้เครื่องมือนี้ สิ่งสำคัญคือต้องมีฐานความรู้เกี่ยวกับวิธีใช้ ggplot2 เพื่อสร้างการแสดงภาพ เช่น พล็อต jitter

ใน บทช่วยสอนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้าง Jitter Plot โดยใช้ ggplot2 ในเมื่อคุณเข้าใจไวยากรณ์ของกราฟิกใน ggplot2 แล้ว คุณจะสามารถร้อยกราฟหรือพล็อตเข้าด้วยกันได้

Jitterplot เป็น พล็อตกระจายประเภทหนึ่ง ที่ใช้เพื่อ แสดงการกระจายชุดของจุดข้อมูลตัวเลข "jitter" ในชื่อพล็อตหมายถึงรูปแบบสุ่มที่เพิ่มในตำแหน่งของแต่ละสัญลักษณ์ตามแกน x และ y

การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยป้องกันไม่ให้สัญลักษณ์ซ้อนทับกัน และทำให้ง่ายต่อการมองเห็นการกระจายของจุดข้อมูลในกรณีที่จุดมีความหนาแน่นสูงในบางพื้นที่ของโครงร่าง

หากคุณมีโครงเรื่องที่มีประชากรหนาแน่น Jitterplot สามารถทำให้การแสดงภาพของคุณเข้าใจได้ง่ายขึ้น คุณยังสามารถใช้เพื่อพล็อตการแจกแจงตามหมวดหมู่ ซึ่งเป็นทางเลือกแทนการพล็อตแบบกล่องหรือฮิสโตแกรม

สารบัญ

• การสร้าง Jitter Plot ใน R
• การสร้าง Jitter Plot ด้วยตัวแปรตามหมวดหมู่
• บทสรุป

การสร้าง Jitter Plot ใน R

สำหรับการสาธิตนี้จะใช้ชุดข้อมูลtidyverse

ขั้นแรก สร้างแผนการกระจายโดยใช้ฟังก์ชันggplot ( ) ในกรณีนี้ แกน x คือปี ในขณะที่แกน y คือชุดข้อมูล mpg

เมื่อคุณรันโค้ด คุณจะเห็นว่าพล็อตแสดงจุดที่สร้างเส้นตรงเทียบกับแกน y

ใช้ ฟังก์ชัน geom_jitter ( )เพื่อเพิ่มเลเยอร์อื่นให้กับกราฟ เมื่อคุณรันโค้ด คุณจะเห็นว่าจุดต่างๆ ในพล็อตเปลี่ยนไป คะแนนจะเปลี่ยนไปเรื่อย ๆ ทุกครั้งที่คุณรันโค้ด

หากต้องการหยุดการเปลี่ยนแปลงของคะแนนอย่างต่อเนื่อง ให้ใช้ฟังก์ชันset.seed ( ) ภายในวงเล็บ ให้พิมพ์ตัวเลขสุ่มใดๆ ในกรณีนี้คือ 1234 หลังจากที่คุณรันโค้ดแล้ว คุณจะเห็นว่าพล็อตยังคงเหมือนเดิมแม้ว่าคุณจะคลิกเรียกใช้ซ้ำๆ ก็ตาม

การสร้าง Jitter Plot ด้วยตัวแปรตามหมวดหมู่

คุณยังสามารถใช้ ฟังก์ชัน geom_jitter ( )สำหรับตัวแปรเชิงหมวดหมู่

ใช้อาร์กิวเมนต์เดียวกัน เปลี่ยนแกน x เป็น mpg และแกน y เป็นแหล่งกำเนิด เมื่อคุณเรียกใช้โค้ดบรรทัดใหม่ คุณจะเห็นว่าแทนที่จะแสดงข้อมูลเป็นเส้นตรง ข้อมูลเหล่านั้นจะถูกกระจายแบบสุ่มในพล็อต

สิ่งนี้ช่วยให้คุณเห็นภาพการสังเกตแต่ละรายการสำหรับแต่ละหมวดหมู่และความแตกต่าง ในกรณีนี้ คุณสามารถดูระยะทางโดยทั่วไปของต้นทางหนึ่งเทียบกับอีกที่หนึ่งได้

คุณสามารถเพิ่มสีให้กับพล็อตได้โดยเพิ่มอาร์กิวเมนต์อื่นในฟังก์ชันaes ( ) คุณยังสามารถกำหนดขนาดของจุดเป็นค่าข้อมูลเฉพาะในชุดข้อมูลของคุณ

ในตัวอย่างนี้ โครงเรื่อง Jitter ทำให้ง่ายต่อการระบุต้นทางของรถยนต์ส่วนใหญ่และรถยนต์ที่มีระยะทางดีกว่า

เนื่องจากขนาดที่กำหนดไว้ในโค้ด พล็อตจึงดูไม่อิ่มตัว คุณสามารถเปลี่ยนขนาดหรือสีของจุดข้อมูลได้ ขึ้นอยู่กับความชอบหรือความต้องการทางธุรกิจของคุณ

บทสรุป

พล็อตกระวนกระวายใจเป็นหนึ่งในวิธีที่จะนำข้อมูลเชิงลึกรูปแบบใหม่มาใช้ในการแสดงภาพของคุณ ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นกับข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น พล็อตนี้เป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับฮิสโตแกรมทั่วไปหรือพล็อตกล่องสำหรับการพล็อตการแจกแจง

ความสามารถในการทำความเข้าใจโครงสร้างพื้นฐานของชุดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพทำให้ Jitter plots เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าในด้านต่างๆ เช่น สถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง โดยรวมแล้ว Jitter plots ให้การแสดงการกระจายของจุดข้อมูลตัวเลขที่ชัดเจนและเข้าใจง่าย ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างภาพข้อมูลและการวิเคราะห์

สิ่งที่ดีที่สุด

จอร์จ เมาท์