R Graph Gallery के 5 सबसे अधिक देखे गए ग्राफ़ थीम

1. ग्रैमर ऑफ ग्राफ़िक्स: ggplot2

आश्चर्य नहीं कि ggplot2 श्रेणी सबसे अधिक देखी जाने वाली थीम है: यह इस पोस्ट के लिए विचार किए गए ट्रैफ़िक का लगभग 15% दर्शाती है (जैसा कि ऊपर बताया गया, यह कुल ट्रैफ़िक का 45% था)।

इस ट्रैफ़िक की मात्रा को न केवल R समुदाय में इस पैकेज की अत्यधिक लोकप्रियता से समझाया जा सकता है, बल्कि इस तथ्य से भी कि यह श्रेणी इस पैकेज से बनाए जा सकने वाले तमाम प्रकार के ग्राफ़ों को समेटती है, जैसे बॉक्सप्लॉट्स, स्कैटरप्लॉट्स, एरिया ग्राफ़्स आदि, और इसमें कुछ उप-खंड भी शामिल हैं जो बताते हैं कि एनोटेशन कैसे जोड़ें, प्लॉट के रंग कैसे प्रबंधित करें और डेटा आर्ट कैसे बनाएँ। संक्षेप में, इस श्रेणी में इस R पैकेज के संबंध में बहुत सारी जानकारी है।

यह लाइब्रेरी, जो कि “R के लिए एक प्लॉटिंग सिस्टम है, जो ग्रैमर ऑफ ग्राफ़िक्स पर आधारित है”, R ग्राफ़िक्स के लिए एक मानक संदर्भ है और इसकी सिंटैक्स सीखने के लिए ढेरों संसाधन उपलब्ध हैं, जैसे DataCamp का Data Visualization with ggplot2 कोर्स, और ggplot2 के निर्माता Hadley Wickham की ggplot2 पुस्तक।

ggplot2 ग्रैमर ऑफ ग्राफ़िक्स का एक इम्प्लीमेंटेशन है, जिसका मतलब है कि ग्राफ़िक्स बनाने की एक बुनियादी व्याकरण होती है: आपको अपने प्लॉट्स बनाने के लिए डेटा और ग्राफिकल तत्वों की ज़रूरत होती है, ठीक वैसे ही जैसे वाक्य बनाने के लिए आपको सर्वनाम और संयुग्मित क्रिया की ज़रूरत होती है।

ग्राफ़्स के लिए, इसका मतलब है कि आप डेटा को x और y तत्वों के रूप में प्लॉट में देते हैं और रंग, मार्कर आदि जैसे कुछ विवरणों को ग्राफिकल तत्वों के रूप में नियंत्रित करते हैं। आप देखेंगे कि ggplot2 भी यही भेद करता है, और आप अक्सर ggplot2 ग्राफ़्स में कुछ बुनियादी तत्वों को पहचान पाएँगे, जैसे डेटा, ज्योमेट्रीज़, एस्थेटिक्स और स्केल्स।

बेशक, ggplot2 व्याकरण के कुछ और उन्नत हिस्से भी हैं, जैसे सांख्यिकीय रूपांतरण और फ़ैसेट्स, लेकिन वे इस ब्लॉग पोस्ट में शामिल नहीं होंगे। ggplot2 और इसकी संभावनाओं पर अधिक गहराई से जानकारी के लिए ऊपर बताए गए संसाधन देखें।

गैलरी पर लौटते हुए, आप देखेंगे कि यह वर्तमान में इस पैकेज का उपयोग करते हुए लगभग 40 ग्राफ़िक्स दिखाती है, जो मुख्य चार्ट प्रकारों को साकार करने की अनुमति देते हैं, जैसे बार प्लॉट, जिसे आप नीचे पाएँगे:

आप देखेंगे कि नीचे दिया गया ग्राफ़ ऊपर बताए गए चार में से तीन तत्वों — डेटा, एस्थेटिक्स और ज्योमेट्रीज़ — का उपयोग करता है। अब, परिणाम को और नज़दीक से देखें या DataCamp Light खंड में आपकी R कंसोल के पास दिखाई देने वाले “Plots” टैब में विंडो को बड़ा करें:

ध्यान दें कि यदि आपको अपने ggplot2 प्लॉट्स के लिए और थीम्स, स्केल्स और जियोम्‍स चाहिएँ, तो आप हमेशा ggthemes या ggthemr पैकेज जैसे अतिरिक्त पैकेजों से उन्हें प्राप्त कर सकते हैं।

2. इंटरैक्टिव चार्ट्स

दूसरे नंबर पर, इंटरैक्टिव चार्ट्स श्रेणी इस ब्लॉग पोस्ट के लिए विचार किए गए ट्रैफ़िक का लगभग 11% बनाती है। ggplot2 की तरह ही, आप मान सकते हैं कि इस श्रेणी में आने वाला अधिकांश ट्रैफ़िक इस वजह से है कि यह एक अधिक सामान्य श्रेणी है जो अलग-अलग इंटरैक्टिव चार्ट्स पर बहुत सी जानकारी समेटे हुए है।

लेकिन इंटरैक्टिव चार्ट्स क्या होते हैं?

खैर, वे चार्ट्स ही होते हैं, पर उन्हें खास बनाता है कि आप प्लॉट्स में ज़ूम इन या आउट कर सकते हैं, अक्षों के साथ खेल सकते हैं, अधिक जानकारी पाने के लिए तत्वों पर होवर कर सकते हैं, png फ़ॉर्मेट में एक्सपोर्ट कर सकते हैं, विशिष्ट डेटा को फ़िल्टर कर सकते हैं, आदि... वे उपयोगकर्ताओं को डेटा के साथ खेलने और अपनी ज़रूरत की जानकारी खोजने देते हैं।

अपने विश्लेषण के दौरान इस्तेमाल करने पर, इंटरैक्टिव प्लॉट्स आपको अपने डेटा का अधिक कुशलतापूर्वक अन्वेषण करने देंगे। क्लाइंट्स, सहकर्मियों या पाठकों को रिपोर्टिंग के लिए उपयोग करने पर, वे दर्शकों का ध्यान खींचने और डेटा को समझाने में मदद करेंगे; इंटरैक्टिव चार्ट्स उपयोगकर्ता और ग्राफ़ के बीच दो-तरफ़ा संचार की अनुमति देते हैं, जो इसे एक जीत-जीत की स्थिति बनाता है।

यह संयोग नहीं है कि अब इंटरैक्टिव ग्राफ़्स का उपयोग New York Times जैसे अख़बार और Science जैसे वैज्ञानिक जर्नल भी करते हैं!

R में, htmlwidgets का उपयोग करके उन्हें बनाना आश्चर्यजनक रूप से आसान है।

इस पैकेज के उदाहरण दिखाने के अलावा, गैलरी कई उदाहरण भी दिखाती है जहाँ Plotly का उपयोग किया गया है। Plotly एक R पैकेज है जो ओपन सोर्स JavaScript ग्राफ़िक लाइब्रेरी plotly.js के ज़रिए वेब-आधारित ग्राफ़्स बनाता है। इसका कोड सिंटैक्स ggplot2 के काफी क़रीब है, इसलिए आप शायद मिनटों में अपना पहला इंटरैक्टिव चार्ट बना लेंगे! यदि आप इस पैकेज के साथ शुरुआत करना चाहते हैं, तो यह Plotly Tutorial देखें।

बेशक, आप Shiny के साथ भी इंटरैक्टिव चार्ट्स बना सकते हैं, जो एक R लाइब्रेरी है और आपकी एनालिसिस को इंटरैक्टिव वेब एप्लिकेशन में बदलने देती है, और इस खंड में आपने जिन लाइब्रेरियों को देखा है उनके अलावा भी कई अन्य लाइब्रेरियाँ हैं जो आपकी स्थिर विज़ुअलाइज़ेशन को इंटरैक्टिव में बदलने देती हैं!

3. बॉक्सप्लॉट्स

बॉक्सप्लॉट श्रेणी इस पोस्ट के लिए विचार किए गए ट्रैफ़िक का लगभग 8% बनाती है। यह साइट पर तीसरी सबसे लोकप्रिय श्रेणी है, संभवतः इसलिए कि यह पिछली दो श्रेणियों की तुलना में अधिक विशिष्ट है: यह एक विशेष प्रकार के प्लॉट से संबंधित है।

बॉक्सप्लॉट्स का परिचय देने की ज़रूरत नहीं। यह एक सामान्य उपकरण है जिसका उपयोग एक संख्यात्मक चर और एक असतत चर के बीच संबंध को दर्शाने के लिए किया जाता है। लेकिन सावधान रहें कि बॉक्सप्लॉट के पीछे छिपी कोई भी जानकारी (जैसे द्वि-शिखरी वितरण) छूट न जाए!

R ग्राफ़ गैलरी आपको बॉक्सप्लॉट्स के कुछ दिलचस्प विकल्प देगी, जैसे वायलिन प्लॉट्स या जिटर के साथ बॉक्सप्लॉट्स। आप देखेंगे कि, भले ही ggplot2 का अपना खंड है, यह पैकेज फिर भी बहुत लोकप्रिय है, बेस R फ़ंक्शंस जैसे jitter() के साथ मिलकर!

# Library `ggplot2`
library(.......)

# First type of color
ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) + geom_violin(aes(fill = cyl))

4. स्पाइडर प्लॉट्स

आश्चर्यजनक रूप से, स्पाइडर प्लॉट्स या वेब चार्ट्स श्रेणी गैलरी पर बहुत सफल है, इस ब्लॉग पोस्ट के लिए विश्लेषित 45% ट्रैफ़िक में से 6% इसके नाम रहा।

रडार चार्ट्स कई मात्रात्मक चरों की तुलना करने का एक तरीका हैं। उदाहरणों में से एक है इन्हें fmsb लाइब्रेरी के साथ बनाना, जिसमें “Practices of Medical and Health Data Analysis using R” पुस्तक के लिए यूटिलिटी फ़ंक्शंस शामिल हैं।

# Library
library(fmsb)

# Create data: note in High school for several students
set.seed(99)
data <- as.data.frame(matrix( sample( 0:20 , 15 , replace=F) , ncol=5))

# Set the row and column names 
colnames(data) <- c("math" , "english" , "biology" , "music" , "R-coding" )
rownames(data) <- paste("mister" , letters[1:3] , sep="-")

# To use the fmsb package, add 2 lines to the dataframe: the max and min of each topic to show on the plot!
data <- rbind(rep(20,5) , rep(0,5) , data)

# Radar chart
colors_border <- c( rgb(0.2,0.5,0.5,0.9), rgb(0.8,0.2,0.5,0.9), rgb(0.7,0.5,0.1,0.9))
colors_in <- c( rgb(0.2,0.5,0.5,0.4), rgb(0.8,0.2,0.5,0.4), rgb(0.7,0.5,0.1,0.4))

radarchart(data, 
           axistype=1 , 
           #customize the polygons
           pcol=colors_border, 
           pfcol=colors_in, 
           plwd=4, 
           plty=1,
           #customize the grid
           cglcol="grey", 
           cglty=1, 
           axislabcol="grey", 
           caxislabels=seq(0,20,5), 
           cglwd=0.8,
           #custom labels
           vlcex=0.8)

# Add a legend
legend(x=0.7, y=1, legend=rownames(data[-c(1,2),]), bty="n", pch=20 , col=colors_in , text.col="grey", cex=1.2, pt.cex=3)

DataCamp Light खंड में दिया गया कोड निम्न परिणाम देता है (या बस DataCamp Light खंड में आपकी R Console टैब के पास दिखाई देने वाले “Plots” टैब में विंडो को बड़ा करें):

टिप: जैसा कि आप कल्पना कर सकते हैं, एक ही चार्ट पर बहुत सारे समूह प्रदर्शित करने से बचें! यह बहुत जल्दी अपठनीय हो सकता है!

लेकिन fmsb पैकेज ही सब कुछ नहीं है: आप ggplot के साथ भी रडार चार्ट बना सकते हैं, भले ही यह पैकेज में शामिल नहीं है। आप एक ट्यूटोरियल यहाँ पा सकते हैं या ggplot2 एक्सटेंशन ggradar देखें।

इसके अलावा, radarchart पैकेज भी दिलचस्प है। यदि आप इंटरैक्टिव रडार चार्ट्स बनाना चाहते हैं तो इसे ध्यान में रखें।

5. डेटा आर्ट

जिज्ञासा? मज़ा? रुचि? आश्चर्य?

मुझे नहीं पता लोग वहाँ किस वजह से आते हैं, लेकिन Data Art अनुभाग R Graph Gallery उपयोगकर्ताओं द्वारा पाँचवाँ सबसे अधिक देखा जाने वाला थीम है, इस पोस्ट के लिए विचार किए गए ट्रैफ़िक का लगभग 5%।

यह निश्चित तौर पर रोज़-रोज़ देखने को नहीं मिलता!

यह पेज दुनिया भर के 10 डेटा aRtists के काम का एक संक्षिप्त परिचय दिखाता है। डेटा आर्ट एक नया रुझान है, जहाँ आप, जैसा कि वाक्यांश से ही संकेत मिलता है, डेटा से कला बनाते हैं। यह कई रूप ले सकता है, वास्तविक डेटा का उपयोग करके या बिना, किसी चीज़ का प्रतिनिधित्व करके या सिर्फ़ अमूर्त आकृतियाँ बनाकर।

क्या आप रुचि रखते हैं और अधिक जानना चाहते हैं? इस अनुभाग पर नज़र डालें और बेशक, अपने कार्य प्रस्तावित करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें!

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