1. plot 함수
- 가장 일반적인 그래프 시각화 함수로 직선, 점 등 여러 가지 형태의 플롯이 가능하다.
- type="p"는 점 플롯. main="cars"는 그래프의 제목
plot(cars, type="p", main="cars")
- 입력 데이터가 데이터 프레임 형식인 경우, 가로축과 세로축의 이름은 별도로 지정하지 않아도 자동으로 지정된다.
- type="l"은 선을 사용한 플롯
plot(cars, type="l", main="cars")
- type="b"는 점과 선을 모두 사용한 플롯
plot(cars, type="b", main="cars")
- type="h"는 히스토그램과 같은 막대그래프
plot(cars, type="h", main="cars")
2. pie, barplot 함수
- 구성 비율, 순위 등을 시각적으로 확인할 때 유용한 함수
x<-gapminder %>%
filter(year==2007&continent=="Asia") %>%
mutate(gdp=gdpPercap*pop) %>%
select(country, gdp) %>%
arrange(desc(gdp)) %>% head()
pie(x$gdp, x$country)
barplot(x$gdp, names.arg=x$country)
3. matplot 함수
- 벡터나 행렬 데이터를 이용해 다중 플롯을 빠르게 구현하는 데 유용한 함수
matplot(iris[, 1:4], type='l')
legend("topleft", names(iris)[1:4], lty=c(1, 2, 3, 4), col=c(1, 2, 3, 4))
4. hist 함수
- 간단한 명령만으로 데이터의 분포 히스토그램을 표시해주는 함수
- 거의 모든 데이터 분석에서 가장 먼저 사용
- 모델링 과정에서 학습 데이터의 균형을 확인할 때도 사용된다.
hist(cars$speed)
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