[ R ] 다양한 시각화 문제

 1. 서울 지역에 있는 주요대학교의 위치 정보를 이용하여 레이아웃 기법으로 다음과 같이 시각화하시오.

university.csv

0.00MB

 

 

 

1) 지도 중심지역 Seoul, zoom=11, maptype = ‘watercolor’

2) 데이터 셋(“C:/Rwork/university.csv”)

university <- read.csv("C:/university.csv", header = T) library(stringr) head(university)

 

 

3) 지도좌표: 위도(LAT), 경도(LON)

name <- university$"학교명" lon <- university$LON lat <- university$LAT df <- data.frame(name,lon,lat) df

 

 

 

4) 학교명을 이용하여 포인터의 크기와 텍스트 표시

library(ggplot2) library(ggmap) seoul <-c(left = 126.77, bottom =37.40,right = 127.17,top = 37.70) map <- get_stamenmap(seoul,zoom=11,maptype = "watercolor") # 지도 시각화 layer1 <- ggmap(map) layer2 <- layer1 + geom_point(data=df, aes(x=lon,y=lat,                                            color = factor(name),                                            size = factor(name))) layer3 <- layer2 + geom_text(data = df,                               aes(x = lon + 0.01, y = lat + 0.01,                                  label = name), size = 3) layer3

 

 

 

 

5) 파일명을 “university.png” 로 하여 이미지 파일로 결과 저장. 

이미지의 가로/세로 픽셀 크기(width = 10.24, height=7.68)

ggsave("university.png", scale = 1, width = 10.24, height = 7.68)

 

 

 

 2 . diamonds 데이터 셋을 대상으로 x 축에 carat 변수, y 축에 price 변수를 지정하고,  clarity 변수를 선 색으로 지정하여 이적 요소 맵핑 객체를 생성한 후 산점도 그래프 주변에 부드러운 곡선이 추가되도록 레이아웃을 추가하시오.

library(ggplot2) data(diamonds) head(diamonds) p <- ggplot(diamonds, aes(carat, price, color = factor(clarity))) p+geom_point()+geom_smooth()

 

 

 

 3 . latticeExtra 패키지에서 제공하는 SeatacWeather 데이터 셋에서 월별로 최저기온과 최고기온을 선 그래프로 플로팅 하시오 (힌트. Lattice 패키지의 xyplot()함수 이용. 선그래프: type=”l”)

library(latticeExtra) data("SeatacWeather") str(SeatacWeather) # max.temp, min.temp # levels(SeatacWeather$month) "January"  "February" "March"  xyplot(max.temp+min.temp ~ day|month,data=SeatacWeather,type="l")

 

 

 

 4 . 다음 조건에 맞게 quakes 데이터 셋의 수심(depth)과 리히터 규모(mag)가 동일한 패널에 지진의 발생지를 산점도로 시각화하시오. (힌트. Lattice 패키지의 equal.count()와 xyplot()함수 이용)

 

1) 수심(depth)을 3 개 영역으로 범주화

depthgroup <- equal.count(quakes$depth, number = 3, overlap = 0)

 

 

 

2) 리히터 규모(mag)를 2 개 영역으로 범주화

maggroup <- equal.count(quakes$mag, number = 2, overlap = 0)

 

 

 

3) 수심과 리히터 규모를 3 행 2 열 구조의 패널로 산점도 그래프 그리기

xyplot(lat~long|depthgroup*maggroup, data=quakes, col = c("green3", "blue"))