Tüm R Kullanıcılarının Grafikler Hakkında Sorduğu 15 Soru

Eksenleri Adlandırın (Üst/Alt Simgeyle) ve Bir R Grafiğine Başlık Koyun

Eksenleri kolayca adlandırabilir ve grafiğinizi kitleniz için daha özgül ve anlaşılır kılmak üzere bir başlık ekleyebilirsiniz.

Bunu, ana başlık için main, alt başlık için sub, x ekseni etiketi için xlab ve y ekseni etiketi için ylab argümanlarını ekleyerek kolayca yapabilirsiniz.

Not edin ki başlıkta üst veya alt simge kullanmak isterseniz, bunları plot() işlevinin main argümanında kolayca ekleyebilirsiniz. Bir expression() kullanmaya ve üst simgeler için ^ simgesini, alt simge için ise köşeli parantezleri kullanmaya dikkat edin.

Aşağıdaki DataCamp Light bölümünde deneyin:

expression() ve paste() işlevlerini birleştiren kodu kullanarak eksen etiketlerinizde Yunanca harfler de bulundurabilirsiniz. Şu kod parçasını çalıştırın:

Eksen Etiketlerinin Görünümünü Ayarlayın

Bu argümanlar hakkında daha fazla bilgi için bu sayfaya gidin.

Bir Grafiğin Eksen Etiketlerini ve Açıklamalarını Kaldırın

Bir grafiğin eksen değerlerinden kurtulmak istiyorsanız, önce xaxt ve yaxt argümanlarını ekleyip "n" olarak ayarlayabilirsiniz. Bu argümanlar, x ekseni türünü belirten bir karakter alır. Aşağıdaki komutta olduğu gibi "n" verirseniz, eksenin çizimini bastırabilirsiniz.

xaxt ve yaxt argümanlarına başka herhangi bir karakter vererek x ve y eksenlerinin çizileceğini unutmayın.

İpucu: aradığınız bilgi bu değil mi? Bu sayfaya gidin.

Bir Grafiğin Eksen Etiketlerini Döndürün

Not edin nasıl ki bu, aslında plot() işlevine, henüz eksenlerin çizilmeyeceğini belirten bir argüman eklemenizi gerektiriyor: bu görev, sonrasında gelen iki axis() işlevinindir.

las argümanı üç değerden birini alabilir. Seçtiğiniz seçeneğe göre etiketin konumu değişir: 0 seçerseniz etiket her zaman eksene paralel olur (varsayılan); 1 seçerseniz etiket yatay yerleştirilir. Eksene dik olmasını isterseniz 2'yi, dikey yerleştirilmesini isterseniz 3'ü seçin.

Ayrıca daha fazlası da var. axis() işlevinin sunduğu olanaklar hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız okumaya devam edin!

R Grafiğinizin Eksen Etiketlerini Taşıyın

Yani, eksen etiketlerini etrafta taşımak mı istiyorsunuz?

Merak etmeyin, bunu axis() işleviyle yapabilirsiniz; Bu işlevin, bu derste daha önce de fark etmiş olabileceğiniz gibi, önce eksenleri nereye çizmek istediğinizi belirtmenize izin verdiğini unutmayın. Diyelim ki x eksenini grafik alanının üstüne, y eksenini ise sağına çizmek istiyorsunuz.

Unutmayın axis() işlevine 1 veya 2 geçirirseniz, eksenler sırasıyla grafik alanının altına ve soluna çizilir. Bunun bir örneğini görmek için biraz yukarı kaydırın ve önceki kod parçasına bakın!

Gördüğünüz gibi, önce temel olarak x ve y'yi çizersiniz, ancak eksenleri ve açıklamaları eklersiniz. Ardından, görmek istediğiniz eksenleri eklersiniz ve konumlarını grafiğe göre belirtirsiniz.

axis() işlevinin sağladığı esneklik giderek artıyor! Bu temel R işlevini kullanarak başka neleri çözebileceğinizi görmek için bir sonraki sık sorulan soruya göz atın.

İpucu: eksen etiketlerindeki metni hjust ve vjust ile nasıl hareket ettireceğinize dair daha fazlası için son soruya gidin!

R Grafiğinizin Çentik İşaretlerinin Aralıkları Nasıl Değiştirilir

Grafiğinizin çentik işaretlerini R'nin belirlemesine izin vermek oldukça sinir bozucu olabilir ve bunları ayarlamak isteyeceğiniz bir zaman gelebilir.

1. Grafiğinizin Çentik İşaretlerini Belirlemek için axis() İşlevini Kullanma

Gördüğünüz gibi önce çentik işaretlerinin konumlarını ve etiketlerini tanımlarsınız. Sonra, eksen türünü "n" olarak belirterek eksenin çizimini bastırıp grafiğinizi çizersiniz.

Sonra asıl iş başlar:

• axis() işlevi, eksenin grafiğin hangi tarafına çizileceğini belirtmenizi sağlar. Bu durumda argüman 1 ile tamamlanmıştır; bu, eksenin alta çizileceği anlamına gelir. Değer 2 olsaydı eksen sola, 3 veya 4 olsaydı sırasıyla üste veya sağa çizilirdi;
• at argümanı, çentik işaretlerinin hangi noktalara çizileceğini belirtmenize olanak tanır. Bu örnekte V1 içinde tanımlanan konumları kullanırsınız;
• Benzer şekilde, kullanmak istediğiniz labels değerleri V2 içinde belirtilenlerdir;
• tck ile çentiklerin yönünü ayarlarsınız: bu argümana negatif bir değer vererek çentiklerin eksenin altında görünmesini belirtirsiniz.

İpucu: tck argümanına pozitif bir değer geçirmeyi deneyin ve ne olduğuna bakın!

2. R Grafiğinizin Çentik İşaretlerini Belirlemek için Diğer İşlevleri Kullanma

Çentik işaretlerinin konumlarını ve aralarındaki aralık sayısını tanımlamak için par() ve plot() işlevlerini de kullanabilirsiniz.

Aşağıdaki kodu çalıştırarak temelde aynı sonucu da elde edebilirsiniz:

Not edin ki bu yalnızca logaritmik ölçek kullanmıyorsanız çalışır. Logaritmik koordinatlar true olarak ayarlanmışsa, yani par(xlog=T) ise, xaxp'ye verdiğiniz üç değerin anlamı farklıdır: küçük bir aralık için n negatiftir. Aksi halde n, 1:3 aralığındadır, bir durum numarası belirtir ve x1 ile x2, kullanıcı koordinatları içinde 10'un en düşük ve en yüksek kuvvetleridir, 10 ^ par(“usr”)[1:2].

Bu örnekte par() işlevini kullanırsınız: xlog'u TRUE yapar ve xaxp argümanını ekleyerek uç çentik işaretlerinin koordinatlarını ve aralarındaki aralık sayısını verirsiniz. Bu durumda minimum değeri 1, maksimum değeri 4 olarak ayarlar ve her çentik işareti arasındaki aralık sayısının 3 olması gerektiğini eklersiniz.

Ardından x ve y'yi çizer, x veya y ekseninin ya da her ikisinin logaritmik ölçekte çizilip çizilmeyeceğini belirtmek için log argümanını eklersiniz. Bunu yapmak için log argümanına "x", "y" ve "xy" değerlerini geçebilirsiniz.

Bir R Grafiğine Küçük Çentik İşaretleri Nasıl Eklenir

• nx argümanı, eksendeki büyük çentik işaretleri arasındaki alanı kaç aralığa bölmek istediğinizi belirtmenize olanak tanır. Buna 1 değeri verirseniz küçük çentik işaretleri bastırılır;
• ny, nx ile aynı şeyi yapmanızı sağlar ama y ekseni için;
• tick.ratio, küçük çentik işaretlerinin uzunluklarının büyük çentik işaretlerine oranını belirtir. İkincisinin uzunluğu par(tck=x) ifadesinden alınır.

Temel R ile Bir R Grafiğinin Gösterge (Lejant) Kutusunu Ekleme ve Değiştirme

legend() belgesinde açıklanan pt.cex ve title.cex argümanlarının pek de işe yaramadığını unutmayın. Bazı geçici çözümler vardır:

1. Lejantın başlığını veya etiketlerini legend()'a text.font argümanını ekleyerek farklı bir yazı tipinde verin:

2. Lejantı farklı cex argüman değerleriyle iki kez çizin

İpucu: R'de kullanabileceğiniz renkler hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, bu çok faydalı PDF belgesine göz atın.

ggplot2 İçinde Bir R Grafiğinin Lejantı ve Etiketleri Nasıl Eklenir ve Değiştirilir

Ve bu size varsayılan bir lejant verir. Ancak çoğu durumda, lejantın görünümünü biraz daha ayarlamak isteyeceksiniz.

ggplot2'de lejant başlığını ve etiketlerini değiştirmenin iki yolu vardır:

1. Ölçeğe farklı bir başlık ve etiketler kullanmasını söyleyin

Grafik, DataCamp Light bölümünün Plot sekmesinde biraz sıkışık görünebilir; ancak bu kodu RStudio'da çalıştırırsanız bir sorun olmaz.

geom_point() işlevine ve labels argümanlarına shape argümanını eklerseniz iki lejant oluşturabileceğinizi unutmayın!

Lejantı grafiğin altına taşımak isterseniz legend.position değerini "bottom" olarak belirtebilirsiniz. Öte yandan, legend.justification argümanı, lejantı grafiğin içine konumlandırmanıza olanak tanır.

İpucu: ggplot'a farklı adlar ve etiketler kullanması gerektiğini bildirmek için kullanılabilecek her türlü ölçeği buradan inceleyin.

2. Veri çerçevesini faktör istenen biçime sahip olacak şekilde değiştirin

Ardından, adları ve etiketleri çizim kodunuzda fazladan satırlarla değiştirme “zahmetinden” kaçınarak, ggplot2'de grafiğinizi oluşturmak için yeni faktör adlarını kullanabilirsiniz.

İpucu: ggplot2 için eksiksiz bir kopya kağıdı (cheat sheet) için buraya gidebilirsiniz.

Temel R ile R Grafiğinize Izgara Çizmek

ggplot2 ile Bir R Grafiğinde Izgara Çizmek

Aşağıdaki kod bloğu, ggplot2 paketiyle grafiğinizde bir ızgara olduğundan nasıl emin olabileceğinizi gösterir. chol verisinin önceden yüklendiğini ve yukarıdaki veri işleme adımlarının uygulandığını unutmayın.

Verinin nasıl göründüğünden emin değilseniz, DataCamp Light bloğunun R Konsolu'nda veri çerçevesinin ilk satırlarını yazdırın:

İpucu: küçük ızgara çizgilerini istemiyorsanız, element_blank() öğesini panel.grid.minor'a geçirin.

Arka planı bir renkle doldurmak isterseniz, kodunuza panel.background = element_rect(fill = "navy") ekleyin. Bunun nasıl yapıldığını aşağıdaki DataCamp Light bloğunda görebilirsiniz. chol verisi tıpkı önceki gibi yüklenmiş ve hafifçe işlenmiştir. Kendiniz deneyin!

Temel R ile R Grafiğinde Noktaların Boyutunu Ayarlamak

Bu grafikteki daireler yarıçap olarak df$x3 değerlerini alır; inches argümanı ise simgelerin boyutunu denetler. Bu argüman pozitif bir sayı olarak girildiğinde, simgeler, en büyük boyut bu inç cinsinden değere eşit olacak şekilde ölçeklendirilir.

ggplot2 ile R Grafiğinizde Noktaların Boyutunu Ayarlamak

size argümanını geom_point() işlevine de geçebileceğinizi unutmayın:

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

Aynı sonucu elde edeceksiniz, ancak sözüme güvenmeyin! DataCamp Light bloğundaki son kod parçasını bu parça ile değiştirmeyi deneyin.

Temel R ile Hata Çubukları Çizmek

Kötü haber: R doğrudan hata çubukları çizemiyor. İyi haber: Ek paketler yüklemeye gerek kalmadan yine de hata çubuklarını çizebilirsiniz!

Önce, veri çerçevenizin bazı özet istatistiklerini hesaplamak için aşağıdaki işlevi tanımlamanız gerekecek:

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)
}

İşlev tanımının bu kaynaktan alındığını ve ayrıca Rmisc kütüphanesi aracılığıyla da kullanılabildiğini unutmayın.

Sonra, bununla sizin için önceden yüklenmiş olan chol verisinin bazı istatistiklerini hesaplayabilirsiniz. Ardından, elde edilen bu sayıları kullanarak grafiğinizi oluşturabilirsiniz.

Bu alıştırmaya başlamadan önce veriyi incelemeyi unutmayın!

arrows() işlevinin alabileceği tüm argümanları okumak isterseniz, buraya gidin.

ggplot2 ile Hata Çubukları Çizmek

Temel R Kullanarak İki Grafiği Yan Yana Çizin

par() işlevine mfrow argümanını ekleyerek 1 ve 2’den oluşan bir vektör belirtmiş olursunuz: bu durumda tüm şekiller, aygıtta satırlara göre 1x2’lik bir dizide çizilir (mfrow).

Başka bir deyişle, yukarıdaki kutu grafikleri tek bir satırda iki sütun içinde basılacaktır.

ggplot2 Kullanarak İki Grafiği Yan Yana Çizin

Grafikleri yan yana yerleştirip sınırları belirtmek istemiyorsanız, grafiklerinizi yan yana çizdirmek için ggplot2 paketini kullanmayı düşünebilirsiniz.

Veriniz chol ve summarySE() işlevi yüklenmiştir. Nasıl göründüklerinden emin değilseniz R Konsolu’nda inceleyin:

Yalnızca facet_grid() işlevini ekleyerek iki grafiği yan yana istediğinizi belirtmenize dikkat edin. Grafiklerin nasıl çizileceğini belirlemek için kullanılan öğe MORT’tur; yukarıda açıkça görebilirsiniz!

gridExtra Kullanarak Daha Fazla Grafiği Yan Yana Çizin

Burada yine iki grafiğin size nasıl görüneceğini ncol argümanı sayesinde belirlediğinize dikkat edin.

lattice Kullanarak Daha Fazla Grafiği Yan Yana Çizin

ggplot2 paketli çözüme benzer şekilde, lattice paketi de sınırları ya da grafiklerin yan yana nasıl basılacağını belirtmenizi gerektirmez.

Bunun yerine, bwplot() kullanarak bir kutu grafiği türünde trellis grafikleri yaparsınız. Trellis grafikleri, bir değişkeni veya değişkenler arası ilişkiyi, bir ya da daha fazla başka değişkene koşullandırarak görüntüler.

Bu durumda, chol veri setini kullanıyorsanız (ki bunu burada bulabilirsiniz veya read.table() işleviyle yükleyebilirsiniz), CHOL değişkenini, SMOKE ve MORT düzeylerinin her bir kombinasyonu için ayrı ayrı gösterirsiniz.

Aşağıdaki DataCamp Light parçasında verilerin sizin için yüklendiğine dikkat edin!

gridBase ile Grafikleri Yan Yana Çizme

İki grafiği yan yana yerleştirmenin bir başka yolu da, “temel ve grid grafiklerinin entegrasyonu”nu sağlayan gridBase paketini kullanmaktır. Bu, temel bir R grafiğiyle bir ggplot’u yan yana koymak istediğinizde kullanışlı olabilir.

Şöyle çalışırsınız: önce çalışma alanınızda gerekli paketleri etkinleştirirsiniz. Bu durumda, iki grafiği yan yana koymak için gridBase’e ve grafiklerinizi gerçekten üretmek için grid ile ggplot2’ye hazır olmak istersiniz:

library(grid)
library(gridBase)
library(ggplot2)

plot.new()

gl <- grid.layout(nrow=1, 
                  ncol=2)
vp.1 <- viewport(layout.pos.col=1, 
                 layout.pos.row=1) 
vp.2 <- viewport(layout.pos.col=2, 
                 layout.pos.row=1)
                 
pushViewport(viewport(layout=gl))
pushViewport(vp.1)

par(new=TRUE, 
    fig=gridFIG())
plot(x = 1:10, 
     y = 10:1)
     
popViewport()

pushViewport(vp.2)

ggplotted <- qplot(x=1:10,y=10:1, 'point')
print(ggplotted, newpage = FALSE)

popViewport(1)

İsterseniz ve ihtiyaç duyarsanız, yerleşimi ayarlamak için boş bir grafik başlatabilirsiniz. İki grafiğin yan yana üretilmesini istediğiniz için bir satır ve iki sütundan oluşan bir grid yerleşimi yapmanız gerektiğine dikkat edin.

Şimdi ızgaranın hücrelerini görüntü alanlarıyla doldurmak istersiniz. Bunlar, söz konusu bölgeler içindeki koordinatların yardımıyla grafik aygıtınızda dikdörtgen bölgeler tanımlar. Bu durumda, gerçek x veya y koordinatları yerine, yukarıda açıklanan ızgara özelliklerini kullanmak çok daha kullanışlıdır. Bu yüzden layout.pos.col ve layout.pos.row argümanlarını kullanmalısınız.

Görüntü alanları yalnızca tanım ya da betimleme olduklarından, çizimde herhangi bir etki görebilmeden önce bu tür nesnelerin görüntü alanı ağacına itilmesi gerekir. Bunu başarmak için pushViewport() işlevini kullanmak istersiniz.

Artık ilk dikdörtgen bölgeyi vp.1 ViewPort ağacına eklemeye geçebilirsiniz; ardından gridFig() ile R’ye bir grid görüntü alanı içine (yani vp.1) temel bir grafik çizmesini söylersiniz. fig argümanı normalde aygıtın görüntü bölgesindeki şekil bölgesinin koordinatlarını alır. Bu durumda, par() işlevinde new = TRUE ekleyerek yeni bir grafiği mevcut bir grafiğe eklemek için fig argümanını kullanırsınız. Temel grafiği çizer ve görüntü alanını ağaçtan kaldırırsınız:

plot.new()

gl <- grid.layout(nrow=1, 
                  ncol=2)

vp.1 <- viewport(layout.pos.col=1, 
                 layout.pos.row=1) 
vp.2 <- viewport(layout.pos.col=2, 
                 layout.pos.row=1)

pushViewport(viewport(layout=gl))

pushViewport(vp.1)

par(new=TRUE, 
    fig=gridFIG())
plot(x = 1:10, 
     y = 10:1)
popViewport()

İki grafiğin yan yana üretilmesini istediğiniz için, bir grafiği ilk sütuna, diğerini ikinci sütuna ve ikisini de birinci satıra yerleştirmek istersiniz.

pushViewport() işlevinin, kendi içinde bir layout argümanı içeren viewport() işlevini aldığına dikkat edin. Bu son argüman, “görüntü alanını alt bölgelere ayıran bir grid yerleşim nesnesi”ni belirtir.

Ayrıca, popViewport() işlevinde ağaçtan kaç görüntü alanını kaldırmak istediğinizi belirten bir argüman belirtebileceğinizi de unutmayın. Bu değer 0 ise, kök görüntü alanına kadar olan tüm görüntü alanlarını kaldırmak istediğinizi belirtir. Bu argümanın varsayılan değeri 1’dir.

İkinci dikdörtgen bölgeyi vp.2 ViewPort ağacına eklemeye geçin. Ardından ggplot’u oluşturabilir ve görüntü alanını ağaçtan kaldırabilirsiniz.

pushViewport(vp.2)
ggplotted <- qplot(x=1:10,
                   y=10:1, 
                   'point')
print(ggplotted, 
      newpage = FALSE)
popViewport(1)

qplot() ile oluşturulan grafik nesnesini gerçekten çizmek ve görüntülemek için yazdırmanız gerektiğine dikkat edin. Aynı zamanda newpage = FALSE belirtmek istersiniz; aksi takdirde yalnızca qplot()’u görürsünüz…

Ayrıca, unutmayın ki popViewport() işlevinde kaldırılacak görüntü alanlarının varsayılan değeri 1’dir. Bu da kodda popViewport(1) yazmayı bir ölçüde gereksiz kılar.

Aynı R Grafiğinde Birden Fazla Doğruyu veya Noktayı Temel R ile Çizme

Ardından bu doğruların lines() işlevi kullanılarak çizildiğini görürsünüz.

Bu size aşağıdaki sonucu verir:

lines() işlevinin üç argüman aldığını not edin: çizmek istediğiniz x ekseni ve y ekseni ile, hangi renkte çizmek istediğinizi belirttiğiniz renk (col argümanı). Ayrıca şu özellikleri de ekleyebilirsiniz:

İşte bazı örnekler:

lines(x,y2,col="green", lty = 2, lwd = 3)
lines(x,y2,col="green", lty = 5, lwd = 2, pch = 2)
lines(x,y3,col="black", lty = 3, lwd = 5, pch = 3, lend = 0, ljoin = 2)
lines(x,y4,col="blue", lty = 1, lwd = 2, pch = 3, lend = 2, ljoin = 1, lmitre = 2)

pch argümanının lines() işleviyle pek iyi çalışmadığını ve en iyisinin onu yalnızca points() ile kullanmak olduğunu unutmayın.

points() işlevine, yukarıda listelenen ve lines() işleviyle kullandığınız aynı argümanları ekleyebilirsiniz. Ancak bazı eklemeler vardır:

Bu argümanların kod örnekleri şöyledir:

points(x,y4,col="blue", pch=21, bg = "red") 
points(x, y5, col="yellow", pch = 5, bg = "blue") 

Tek Bir R Grafiğinde Birden Fazla Doğruyu veya Noktayı ggplot2 ile Çizme

Temel R ile En-Boy Oranını Ayarlama

Grafiklerinizin En-Boy Oranını ggplot2 ile Ayarlama

ggplot2 grafiklerinin en-boy oranını sabitlemek için, “eksende veri birimlerinin fiziksel temsilleri arasında belirli bir oranı zorlayan sabit ölçekli koordinat sistemi” sağlayan coord_fixed() işlevini eklemeniz yeterlidir.

Başka bir deyişle, bu işlev, x eksenindeki bir birime karşılık gelen y ekseninde kaç birim olacağını belirtmenize olanak tanır. Varsayılan her zaman 1’dir; bu da x eksenindeki bir birimin, y eksenindeki bir birimle aynı uzunlukta olduğu anlamına gelir. Oranınız daha yüksek bir değere ayarlanmışsa, y eksenindeki birimler x eksenindekilerden daha uzundur; tersi durumda ise daha kısadır.

Grafiklerinizin En-Boy Oranını MASS ile Ayarlama

İpucu: Yukarıdaki kodu çalıştırmadan önce yeni bir çizim çerçevesi başlatmanız iyi olabilir!

eqscplot() işlevine, dağılım grafiğinin görünümünü özelleştirmek için ek argümanlar verebileceğinizi unutmayın!