R उपयोगकर्ताओं के प्लॉट्स से जुड़े 15 आम सवाल

अक्षों का नाम दें (सुपरस्क्रिप्ट या सबस्क्रिप्ट के साथ) और R प्लॉट को शीर्षक दें

आप आसानी से अक्षों को नाम दे सकते हैं और शीर्षक लगाकर अपने R प्लॉट को अपने दर्शकों के लिए अधिक विशिष्ट और समझने योग्य बना सकते हैं।

यह main (मुख्य शीर्षक), sub (उपशीर्षक), xlab (x-अक्ष का लेबल) और ylab (y-अक्ष का लेबल) आर्ग्यूमेंट्स जोड़कर किया जा सकता है।

नोट कि यदि आप शीर्षक में सुपरस्क्रिप्ट या सबस्क्रिप्ट चाहते हैं, तो आप इन्हें आसानी से plot() के main आर्ग्यूमेंट में जोड़ सकते हैं। सुनिश्चित करें कि आप expression() का प्रयोग करें और सुपरस्क्रिप्ट के लिए ^ तथा सबस्क्रिप्ट के लिए चौकोर ब्रैकेट का उपयोग करें।

नीचे दिए DataCamp Light ब्लॉक में आज़माएँ:

# The data
x <- seq(0,2*pi,0.1)
y <- sin(x)

# Plot the data
plot(x,
     y,
     main=expression("main title"^2), 
     sub=expression("sub-title"[2]), 
     xlab="x-axis label", 
     ylab="y-axis label")

आप अक्ष लेबल्स में ग्रीक अक्षर भी सुनिश्चित कर सकते हैं, जहाँ expression() और paste() फ़ंक्शनों का संयोजन किया जाता है। निम्न कोड चलाएँ:

# The data
x <- seq(0,2*pi,0.1)
y <- sin(x)

# Plot the data
plot(x,
     y,
     xlab = expression(paste("Greek letter ", phi)),
     ylab = expression(paste("Greek letter ",mu)))

अक्ष लेबल्स का स्वरूप समायोजित करें

# The data
x <- seq(0,2*pi,0.1)
y <- sin(x)

# Plot the data
plot(x,
     y,
     main=expression("main title"^2), 
     sub=expression("sub-title"[2]), 
     xlab="x-axis label", 
     ylab="y-axis label",
     col.lab="blue",
     cex.lab=0.75)

इन आर्ग्यूमेंट्स पर अधिक जानकारी के लिए इस पेज पर जाएँ।

प्लॉट के अक्ष लेबल और एनोटेशन हटाएँ

यदि आप किसी प्लॉट के अक्ष मान हटाना चाहते हैं, तो पहले xaxt और yaxt आर्ग्यूमेंट्स जोड़ें और उन्हें "n" पर सेट करें। ये आर्ग्यूमेंट्स x-अक्ष के प्रकार को दर्शाते हैं। यदि आप इसमें "n" डालते हैं, जैसा कि नीचे कमांड में है, तो अक्ष का प्लॉटिंग दब जाएगा।

ध्यान दें कि xaxt और yaxt में कोई अन्य कैरेक्टर देने पर x और y अक्ष प्लॉट होंगे।

# The data
x <- seq(0,2*pi,0.1)
y <- sin(x)

# Plot the data
plot(x,
     y,
     xaxt="n",
     yaxt="n",
     ann=FALSE)

टिप: जो जानकारी आप ढूँढ रहे हैं वह नहीं मिली? इस पेज पर जाएँ।

प्लॉट के अक्ष लेबल घुमाएँ

# The data
x <- seq(0,2*pi,0.1)
y <- sin(x)

# Plot the data, no axes
plot(x,
     y, 
     axes=FALSE)

# Draw a box
box()

# Add (modified) axes to the plot
axis(2, 
     las=2)
axis(1, 
     las=0)

नोट कि इसके लिए आपको plot() में एक आर्ग्यूमेंट जोड़ना पड़ता है जो कहता है कि अभी अक्ष प्लॉट नहीं होंगे: यह काम बाद में आने वाले दो axis() फ़ंक्शनों का है।

las आर्ग्यूमेंट के चार मान हो सकते हैं। विकल्प के अनुसार लेबल का प्लेसमेंट बदलेगा: 0 पर लेबल हमेशा अक्ष के समांतर होगा (डिफ़ॉल्ट); 1 पर लेबल क्षैतिज होगा। 2 पर वह अक्ष के लंबवत होगा और 3 पर वह लंबवत रूप में रखा जाएगा।

और भी है। अगर आप axis() फ़ंक्शन की और संभावनाएँ जानना चाहते हैं, तो पढ़ते रहें!

अपने R प्लॉट के अक्ष लेबल्स को इधर-उधर करें

तो, आप अक्ष लेबल्स को इधर-उधर करना चाहते हैं?

कोई दिक्कत नहीं, आप यह axis() फ़ंक्शन से कर सकते हैं; जैसा कि आपने पहले भी देखा, यह फ़ंक्शन आपको पहले यह बताने देता है कि आप अक्ष कहाँ खींचना चाहते हैं। मान लें कि आप x-अक्ष को प्लॉट क्षेत्र के ऊपर और y-अक्ष को दाएँ तरफ़ खींचना चाहते हैं।

याद रखें कि यदि आप axis() में 1 या 2 देते हैं, तो अक्ष क्रमशः नीचे और बाएँ खींचा जाएगा। इसका उदाहरण ऊपर के कोड में देखें!

# The data
x<-seq(0,2*pi,0.1)
y<-sin(x)

# Plot the data, but don't plot axes or annotations
plot(x,
     y,
     axes=FALSE, 
     ann=FALSE)

# Draw the x-axis above the plot area
axis(3)

# Draw the y-axis to the right of the plot area
axis(4)

# Draw a box
box()

जैसा कि आप देख सकते हैं, पहले आप मूल रूप से x और y प्लॉट करते हैं, लेकिन अक्ष और एनोटेशन छोड़ देते हैं। फिर, जिन अक्षों की ज़रूरत है, उन्हें प्लॉट के सापेक्ष स्थान बताकर जोड़ते हैं।

axis() फ़ंक्शन की लचीलेपन से आप और भी कर सकते हैं! अगला सवाल देखें कि इस बुनियादी R फ़ंक्शन से और क्या हल किया जा सकता है।

टिप: आख़िरी सवाल पर जाएँ और देखें कि hjust और vjust से अक्ष लेबल्स में टेक्स्ट को कैसे खिसकाएँ!

अपने R प्लॉट के टिक मार्क्स की दूरी कैसे बदलें

टिक मार्क्स R पर छोड़ देना कई बार खीझ पैदा कर सकता है और समय आ सकता है जब आप इन्हें समायोजित करना चाहेंगे।

1. अपने प्लॉट के टिक मार्क्स निर्धारित करने के लिए axis() फ़ंक्शन का उपयोग

# Define the position of tick marks
v1 <- c(0,pi/2,pi,3*pi/2,2*pi)

# Define the labels of tick marks
v2 <- c("0","Pi/2","Pi","3*Pi/2","2*Pi")

# The data
x <- seq(0,2*pi,0.1)
y <- sin(x)

# Plot the data
plot(x,
     y,
     xaxt = "n")

# Add an axis to the plot 
axis(side = 1, 
     at = v1, 
     labels = v2,
     tck=-.05)

जैसा कि आप देख सकते हैं, आप पहले टिक मार्क्स की स्थिति और उनके लेबल परिभाषित करते हैं। फिर आप अपना प्लॉट बनाते हैं और x-अक्ष के प्रकार को "n" के रूप में निर्दिष्ट करते हैं, जिससे अक्ष का प्लॉटिंग दब जाता है।

इसके बाद, असली काम शुरू होता है:

• axis() फ़ंक्शन आपको यह बताने देता है कि प्लॉट के किस तरफ़ अक्ष बनना है। यहाँ आर्ग्यूमेंट 1 है, मतलब अक्ष नीचे बनेगा। 2 होने पर बाएँ, और 3 या 4 होने पर क्रमशः ऊपर या दाएँ अक्ष बनेगा;
• at आर्ग्यूमेंट से आप बताते हैं कि टिक मार्क्स किन बिंदुओं पर बनें। यहाँ आप V1 में परिभाषित पोज़िशन्स का उपयोग करते हैं;
• इसी तरह, जिन labels का आप उपयोग करते हैं वे V2 में निर्दिष्ट हैं;
• आप tck से टिक की दिशा समायोजित करते हैं: नकारात्मक मान देने पर टिक अक्ष के नीचे दिखाई देंगे।

टिप: tck को धनात्मक मान देकर देखें क्या होता है!

# Define the position of tick marks
v1 <- c(0,pi/2,pi,3*pi/2,2*pi)

# Define the labels of tick marks
v2 <- c("0","Pi/2","Pi","3*Pi/2","2*Pi")

# The data
x <- seq(0,2*pi,0.1)
y <- sin(x)

# Plot the data
plot(x,
     y,
     xaxt = "n")

# Add axis to the plot 
axis(side = 1, 
     at = v1, 
     labels = v2,
     tck=-.1,
     tcl = -0.5,
     cex.axis=1.05,
     col.axis="blue",
     font.axis=5)

2. टिक मार्क्स निर्धारित करने के लिए अन्य फ़ंक्शनों का उपयोग

आप par() और plot() फ़ंक्शन से भी टिक मार्क्स की पोज़िशन और उनके बीच के इंटरवल्स की संख्या निर्धारित कर सकते हैं।

# The data
x <- seq(0,2*pi,0.1)
y <- sin(x)

# Plot the data
plot(x,
     y,
     xaxp = c(0, 2*pi, 5))

आप लगभग वही परिणाम पाने के लिए निम्न कोड भी चला सकते हैं:

# The data 
x <- seq(0,2*pi,0.1)
y <- sin(x)

# Plot the data 
plot(x, 
     y, 
     xaxt="n")

# Use `par()` to set graphical `xaxp` parameter
par(xaxp= c(0, 2*pi, 2)) 

# Add an axis to the plot 
axis(1)

नोट कि यह तभी काम करेगा जब आप लॉगरिदमिक स्केल का उपयोग न करें। यदि लॉग कोऑर्डिनेट्स true हैं, यानी par(xlog=T), तो xaxp को दिए गए तीन मानों का अर्थ अलग होता है: छोटे रेंज के लिए n नकारात्मक होता है। अन्यथा, n 1:3 में होता है जो केस नंबर बताता है, और x1 तथा x2 यूज़र कोऑर्डिनेट्स के भीतर 10 की सबसे छोटी और सबसे बड़ी घात हैं, 10 ^ par(“usr”)[1:2]।

n <- 1

# The data
x <- seq(0, 10000, 1)
y <- exp(n)/(exp(n)+x)

# Set graphical parameters `xlog` and `xaxp`
par(xlog=TRUE, 
    xaxp= c(1, 4, 3))

# Pot the data 
plot(x, 
     y, 
     log="x") 

इस उदाहरण में, आप par() फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं: xlog को TRUE करते हैं और xaxp आर्ग्यूमेंट जोड़ते हैं ताकि चरम टिक मार्क्स के निर्देशांक और उनके बीच इंटरवल्स की संख्या दें। यहाँ, न्यूनतम मान 1, अधिकतम 4 और टिक के बीच इंटरवल्स की संख्या 3 सेट की जाती है।

इसके बाद, आप x और y प्लॉट करते हैं और log आर्ग्यूमेंट जोड़ते हैं ताकि x- या y-अक्ष या दोनों को लॉग स्केल पर प्लॉट करें। इसके लिए आप "x", "y", और "xy" मान पास कर सकते हैं।

n <- 1

# The data
x <- seq(0, 20, 1)
y <- exp(x)/(x)

# Set graphical parameters `xlog` and `yaxp`
par(xlog=TRUE, 
    xaxp= c(1, 4, 3))
# Set graphical parameters `ylog` and `yaxp`
par(ylog=TRUE, 
    yaxp= c(1, 11, 2)) 

# Plot the data 
plot(x, 
     y, 
     log="xy")

R प्लॉट में minor tick marks कैसे जोड़ें

# Import `Hmisc` library
library(Hmisc)

# Make a new plot
plot.new()

# Set minor tick mark
minor.tick(nx = 1.5, 
           ny = 2, 
           tick.ratio=0.75)

• nx आर्ग्यूमेंट आपको बताने देता है कि major tick marks के बीच के हिस्से को आप कितने इंटरवल्स में बाँटना चाहते हैं। यदि आप 1 पास करते हैं, तो minor tick marks दब जाएँगे;
• ny y-अक्ष के लिए nx जैसा ही है;
• tick.ratio minor टिक की लंबाई और major टिक की लंबाई का अनुपात दर्शाता है। बाद वाले की लंबाई par(tck=x) से ली जाती है।

बेसिक R से R प्लॉट की legend जोड़ना और बदलना

# The data
x <- seq(0,pi,0.1)
y1 <- cos(x)
y2 <- sin(x)

# Plot 
plot(c(0,3), c(0,3), type="n", xlab="x", ylab="y")

# Draw lines
lines(x, y1, col="red", lwd=2)
lines(x, y2, col="blue", lwd=2)

# Add legend to plot 
legend("topright", 
       inset=.05, 
       cex = 1, 
       title="Legend", 
       c("Cosinus","Sinus"), 
       horiz=TRUE, 
       lty=c(1,1), 
       lwd=c(2,2), 
       col=c("red","blue"), 
       bg="grey96")

ध्यान दें कि legend() के दस्तावेज़ में वर्णित pt.cex और title.cex आर्ग्यूमेंट्स वास्तव में काम नहीं करते। कुछ उपाय हैं:

1. legend() में text.font आर्ग्यूमेंट जोड़कर legend के शीर्षक या लेबल्स का फ़ॉन्ट बदलें:

# The data
x <- seq(0,pi,0.1)
y1 <- cos(x)
y2 <- sin(x)

# Plot 
plot(c(0,3), c(0,3), type="n", xlab="x", ylab="y")

# Draw lines
lines(x, y1, col="red", lwd=2)
lines(x, y2, col="blue", lwd=2)

# Add legend
legend("topright", 
       inset=.05, 
       cex = 1, 
       title="Legend", 
       c("Cosinus","Sinus"), 
       horiz=TRUE, 
       lty=c(1,1), 
       lwd=c(2,2), 
       col=c("red","blue"), 
       bg="grey96",
       text.font=3)

2. अलग-अलग cex मानों के साथ legend दो बार ड्रॉ करें

# The data
x <- seq(0,pi,0.1)
y1 <- cos(x)
y2 <- sin(x)

# Plot
plot(c(0,3), c(0,3), type="n", xlab="x", ylab="y")

# Draw lines
lines(x, y1, col="red", lwd=2)
lines(x, y2, col="blue", lwd=2)

# Add subtitles for legend
legend("topright",
       inset=.05,
       cex = 0.75,
       c("Cosinus","Sinus"),
       title="",
       horiz=TRUE,
       lty=c(1,1), 
       lwd=c(2,2), 
       col=c("red","blue"))

# Add title to legend 
legend(2.05, 2.97, 
       inset=.05,
       c("",""),
       title="Legend",
       cex=1.15, 
       bty="n")

टिप: यदि आप जानना चाहते हैं कि R में कौन-कौन से रंग उपलब्ध हैं, तो यह उपयोगी PDF देखें।

ggplot2 में R प्लॉट की legend और लेबल कैसे जोड़ें और बदलें

# Load in `ggplot2`
library(ggplot2)

# Read in the data
chol <- read.table(url("http://assets.datacamp.com/blog_assets/chol.txt"), 
                   header = TRUE)

# Plot the data 
ggplot(chol, aes(x=chol$WEIGHT, 
                 y=chol$HEIGHT)) + 
  geom_point(aes(colour = factor(chol$MORT), 
                 shape=chol$SMOKE)) + 
  xlab("Weight") + 
  ylab("Height") 

और यह आपको एक डिफ़ॉल्ट legend देता है। लेकिन अधिकतर मामलों में, आप legend की सूरत और भी समायोजित करना चाहेंगे।

ggplot2 में legend शीर्षक और लेबल बदलने के दो तरीक़े हैं:

1. स्केल को अलग शीर्षक और लेबल उपयोग करने के लिए कहें

# Load in `ggplot2`
library(ggplot2)

# Read in data
chol <- read.table(url("http://assets.datacamp.com/blog_assets/chol.txt"), 
                   header = TRUE)

# Plot the data
ggplot(chol, aes(x=chol$WEIGHT, 
                 y=chol$HEIGHT)) + 
  geom_point(aes(colour = factor(chol$MORT), 
                 shape = chol$SMOKE)) + 
  xlab("Weight") + 
  ylab("Height") + 
  theme(legend.position=c(1,0.5),
        legend.justification=c(1,1)) + 
  scale_color_discrete(name ="Condition", 
                       labels=c("Alive", "Dead")) +
  scale_shape_discrete(name="Smoker", 
                       labels=c("Non-smoker", "Sigare", "Pipe" ))

ध्यान दें कि DataCamp Light के Plot टैब में प्लॉट थोड़ा दबी हुई नज़र आता है, लेकिन RStudio में कोड चलाने पर यह समस्या नहीं होगी।

ध्यान दें कि यदि आप geom_point() और labels आर्ग्यूमेंट्स में shape जोड़ते हैं, तो आप दो legends बना सकते हैं!

यदि आप legend को प्लॉट के नीचे ले जाना चाहते हैं, तो legend.position को "bottom" सेट करें। वहीं legend.justification आर्ग्यूमेंट आपको प्लॉट के अंदर legend की पोज़िशनिंग देता है।

टिप: ggplot को अन्य नाम और लेबल इस्तेमाल करने के लिए बताए जाने योग्य विभिन्न स्केल्स यहाँ देखें।

2. डेटा फ़्रेम को ऐसे बदलें कि फ़ैक्टर मनचाहे रूप में हों

# Read in data
chol <- read.table(url("http://assets.datacamp.com/blog_assets/chol.txt"), header = TRUE)

# Manipulate the data
levels(chol$SMOKE)[levels(chol$SMOKE)=="Non-smoker"] <- "Non-smoker"
levels(chol$SMOKE)[levels(chol$SMOKE)=="Sigare"] <- "Sigare"
levels(chol$SMOKE)[levels(chol$SMOKE)=="Pipe"] <- "Pipe"
names(chol)[names(chol)=="SMOKE"]  <- "SMOKER"

# Inspect result 
head(chol)

इसके बाद आप नए फ़ैक्टर नामों का उपयोग ggplot2 में अपने प्लॉट के लिए कर सकते हैं, जिससे प्लॉटिंग कोड में अतिरिक्त लाइनों से नाम और लेबल बदलने की “झंझट” से बच जाएँगे।

टिप: ggplot2 की पूरी चीट शीट के लिए यहाँ जाएँ।

बेसिक R के साथ अपने प्लॉट में ग्रिड बनाना

# Data
x <- c(1,2,3,4,5)
y <- 2*x

# Plot
plot(x,y)

# Grid
grid(10,10)

ggplot2 के साथ R प्लॉट में ग्रिड बनाना

नीचे दिया कोड ब्लॉक दिखाता है कि ggplot2 पैकेज से आप अपने प्लॉट में ग्रिड कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं। ध्यान दें कि chol डेटा पहले से लोड है और ऊपर बताए गए डेटा मैनिपुलेशन स्टेप्स लागू हैं।

यदि आपको यक़ीन नहीं कि डेटा कैसा दिखता है, तो DataCamp Light ब्लॉक के R Console में डेटा फ़्रेम की शुरुआती पंक्तियाँ प्रिंट करें:

# Load in `ggplot2`
library(ggplot2)

# Plot data 
ggplot(chol, aes(x=chol$WEIGHT, y=chol$HEIGHT)) + 
  geom_point(aes(colour = factor(chol$MORT), shape = chol$SMOKE)) + 
  xlab("Weight") + 
  ylab("Height") + 
  theme(panel.grid.major = element_line(colour = "grey40"),
        panel.grid.minor = element_line(colour = "grey40"))

टिप: यदि आप minor grid lines नहीं चाहते, तो panel.grid.minor में element_blank() पास कर दें।

यदि आप बैकग्राउंड को किसी रंग से भरना चाहते हैं, तो अपने कोड में panel.background = element_rect(fill = "navy") जोड़ें। नीचे दिए DataCamp Light ब्लॉक में देखें। chol डेटा पहले जैसा ही लोड और थोड़ा मैनिपुलेट किया गया है। ख़ुद आज़माएँ!

library(ggplot2)
ggplot(chol, aes(x=chol$WEIGHT, y=chol$HEIGHT)) + 
  geom_point(aes(colour = factor(chol$MORT), shape = chol$SMOKER)) + 
  xlab("Weight") + 
  ylab("Height") + 
  scale_color_discrete(name ="Condition", labels=c("Alive", "Dead")) +
  scale_shape_discrete(name="Smoker", labels=c("Non-smoker", "Sigare", "Pipe" )) +
  theme(legend.position=c(1,0.5),
        legend.justification=c(1,1),
        panel.grid.major = element_line(colour = "grey40"),
        panel.grid.minor = element_line(colour = "grey40"),
        panel.background = element_rect(fill = "navy")
        )

बेसिक R में बिंदुओं का आकार समायोजित करना

x <- c(1,2,3,4,5)
y <- c(6,7,8,9,10)

plot(x,y,cex=2,col="red")

df <- data.frame(x1=1:10, 
                 x2=sample(10:99, 10), 
                 x3=10:1)
symbols(x=df$x1, 
        y=df$x2, 
        circles=df$x3, 
        inches=1/3, 
        ann=F, 
        bg="steelblue2", 
        fg=NULL)

इस प्लॉट के वृत्तों को df$x3 के मान radius के रूप में मिलते हैं, जबकि inches आर्ग्यूमेंट प्रतीकों के आकार को नियंत्रित करता है। जब यह आर्ग्यूमेंट धनात्मक संख्या लेता है, तो प्रतीकों को इस तरह स्केल किया जाता है कि सबसे बड़ा आयाम इंच में इस साइज का हो।

ggplot2 के साथ अपने R प्लॉट में बिंदुओं का आकार समायोजित करना

library(ggplot2)

ggplot(chol, 
       aes(x=chol$WEIGHT, y=chol$HEIGHT), 
       size = 2) + 
  geom_point()

ध्यान दें कि आप size आर्ग्यूमेंट को geom_point() में भी पास कर सकते हैं:

ggplot(chol, 
       aes(x=chol$WEIGHT, y=chol$HEIGHT)) + 
  geom_point(size = 2)संचालित द्वारा

आपको वही परिणाम मिलेगा, लेकिन मेरी बात पर भरोसा न करें! DataCamp Light ब्लॉक के अंतिम हिस्से के कोड को इस ब्लॉक से बदलकर देखें।

बेसिक R से error bars बनाना

बुरी ख़बर: R सीधे error bars नहीं खींचता। अच्छी ख़बर: आप बिना अतिरिक्त पैकेज इंस्टॉल किए फिर भी error bars खींच सकते हैं!

पहले, आपको अपने डेटा फ़्रेम के कुछ सारांश आँकड़े निकालने के लिए निम्न फ़ंक्शन परिभाषित करना होगा:

summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE,
                      conf.interval=.95, .drop=TRUE) {
    library(plyr)

    # New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, don't count them
    length2 <- function (x, na.rm=FALSE) {
        if (na.rm) sum(!is.na(x))
        else       length(x)
    }

    # This does the summary. For each group's data frame, return a vector with
    # N, mean, and sd
    datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop,
      .fun = function(xx, col) {
        c(N    = length2(xx[[col]], na.rm=na.rm),
          mean = mean   (xx[[col]], na.rm=na.rm),
          sd   = sd     (xx[[col]], na.rm=na.rm)
        )
      },
      measurevar
    )

    # Rename the "mean" column    
    datac <- rename(datac, c("mean" = measurevar))

    datac$se <- datac$sd / sqrt(datac$N)  # Calculate standard error of the mean

    # Confidence interval multiplier for standard error
    # Calculate t-statistic for confidence interval: 
    # e.g., if conf.interval is .95, use .975 (above/below), and use df=N-1
    ciMult <- qt(conf.interval/2 + .5, datac$N-1)
    datac$ci <- datac$se * ciMult

    return(datac)
}संचालित द्वारा

ध्यान दें कि यह फ़ंक्शन परिभाषा इस स्रोत से आई है और Rmisc लाइब्रेरी से भी उपलब्ध है।

इसके बाद, आप इसका उपयोग chol डेटा (जो पहले से लोड है) के कुछ आँकड़े निकालने के लिए कर सकते हैं। फिर परिणामी संख्याओं से अपना प्लॉट बना सकते हैं।

अभ्यास शुरू करने से पहले डेटा ज़रूर जाँचें!

#Calculate some statistics for the `chol` dataset
cholc <- summarySE(chol, 
                   measurevar="CHOL", 
                   groupvars=c("MORT",
                               "SMOKER"))
#Plot the data
plot(cholc$N, 
     cholc$CHOL,
     ylim=range(c(cholc$CHOL-cholc$sd, 
                  cholc$CHOL+cholc$sd)),
     pch=19, 
     xlab="Cholesterol Measurements", 
     ylab="Cholesterol Mean +/- SD",
     main="Scatterplot With sd Error Bars"
)

#Draw arrows of a "special" type
arrows(cholc$N, 
       cholc$CHOL-cholc$sd, 
       cholc$N, 
       cholc$CHOL+cholc$sd, 
       length=0.05, 
       angle=90, 
       code=3)

यदि आप arrows() के सभी आर्ग्यूमेंट्स पर पढ़ना चाहते हैं, तो यहाँ जाएँ।

ggplot2 के साथ error bars बनाना