데이터 시각화 연습문제

 1. iris데이터 셋을 대상으로 다음 조건에 맞게 시각화 하시오

 

1) 1번 컬럼을 x축으로 하고 3번 컬럼을 y축으로 한다.

data(iris) plot(iris[,1],iris[,3])

 

2) 5번 컬럼으로 색상지정한다.

plot(iris[,1], iris[,3], col=iris[,5])

names(iris) plot(iris$Sepal.Length, iris$Petal.Length, col=iris$Species)

 

 

3) 차트 제목을 “iris 데이터 산포도”로 추가한다.

title(main="iris 데이터 테이블 산포도 차트")

 

 

4) 다음 조건에 맞추어 작성한 차트를 파일에 저장한다.

- 작업 디렉토리: “C:/Rwork/output”

- 파일명: “iris.jpg”

- 크기: 폭(720픽셀), 높이(480픽셀)

setwd("C:/Rwork/output")                                     # 작업 디렉터리 지정 jpeg("iris.jpg", width=720, height=480)                 # 픽셀 지정 가능 plot(iris[,1], iris[,3], col=iris[,5])  title(main="iris 데이터 테이블 산포도 차트") dev.off()                                                                # 장치 종료

 

 

 

 

 2. iris3 데이터 셋을 대상으로 다음 조건에 맞게 산점도를 그리시오

1) iris3 데이터 셋의 컬럼명을 확인한다.

data(iris3) attributes(iris3) # $dim # [1] 50  4  3 #  # $dimnames # $dimnames[[1]] # NULL #  # $dimnames[[2]] # [1] "Sepal L." "Sepal W." "Petal L." "Petal W." #  # $dimnames[[3]] # [1] "Setosa"     "Versicolor" "Virginica"

 

 

2) iris3 데이터 셋의 구조를 확인한다.

str(iris3) # num [1:50, 1:4, 1:3] 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... # - attr(*, "dimnames")=List of 3 # ..$ : NULL # ..$ : chr [1:4] "Sepal L." "Sepal W." "Petal L." "Petal W." # ..$ : chr [1:3] "Setosa" "Versicolor" "Virginica"

 

#3차원 배열 형태

, , Setosa Sepal L.  Sepal W.  Petal L.  Petal W. [1,]     5.1       3.5       1.4       0.2 [2,]     4.9       3.0       1.4       0.2 ... , , Versicolor Sepal L.  Sepal W.  Petal L.  Petal W. [1,]     7.0       3.2       4.7       1.4 [2,]     6.4       3.2       4.5       1.5 ... , , Virginica Sepal L.  Sepal W.  Petal L.  Petal W. [1,]     6.3       3.3       6.0       2.5 [2,]     5.8       2.7       5.1       1.9 ...

 

 

3) 꽃의 종별로 산점도 그래프를 그린다.

# iris3[,,1]  # "Setosa" # iris3[,,2]  # "Versicolor" # iris3[,,3]  # "Virginica" # colnames(iris3) # "Sepal L." "Sepal W." "Petal L." "Petal W." Setosa <- as.data.frame(iris3[,,1]) Versicolor <- as.data.frame(iris3[,,2]) Virginica <- as.data.frame(iris3[,,3]) max_Set <- max(Setosa)+2.5 min_Set <- min(Setosa) max_Ver <- max(Versicolor) min_Ver <- min(Versicolor) max_Vir <- max(Virginica) min_Vir <- min(Virginica) library(scatterplot3d) d3 <- scatterplot3d(Setosa$'Petal L.',                      Setosa$'Sepal L.',                     Setosa$'Sepal W.',                      type = 'n',                     xlim=c(min_Set,max_Set),                     ylim=c(min_Ver,max_Ver),                     zlim=c(min_Vir,max_Vir),                     main="iris3 데이터 셋의 종별분포현황") d3$points3d(Setosa$'Petal L.',             Setosa$'Sepal L.',             Setosa$'Sepal W.',              bg = 'orange', pch = 21) d3$points3d(Versicolor$'Petal L.',              Versicolor$'Sepal L.',             Versicolor$'Sepal W.',             bg = 'blue', pch = 23) d3$points3d(Virginica$'Petal L.',              Virginica$'Sepal L.',             Virginica$'Sepal W.',              bg = 'green', pch = 25)