ggplot shape 一覧
ggplot の形状は、プロットされるデータによって異なる可能性があるため、この質問に対する万能の答えはありません。ただし、ggplot で使用される一般的な形状には、長方形、円、線などがあります。
1. ggplot2 には、次のようないくつかのデフォルトの形状が付属しています。
-`”blank”` (何もレンダリングされません)
-`”point”` (ドットがレンダリングされます)
-`”line”` (線が描画されます)
-`”path”` (ベジエ曲線などのパスがレンダリングされます)
-`”step”` (ステップ関数がレンダリングされます。これは時系列データに役立ちます)
-`”bar”` (バー プロットがレンダリングされます)
-`”histogram”` (ヒストグラムがレンダリングされます)
-`”density”` (密度プロットがレンダリングされます)
-`”freqpoly”` (周波数ポリゴンがレンダリングされます)
-`”bin”` (ビニングされたヒストグラムとしてレンダリング)
2. カスタム形状を ggplot2 に追加することもできます。これを行うには、コードに形状関数を追加する必要があります。
`shape_function = function(x) {
形
}`
`SHAPE` を使用したい形状の名前に置き換えます。たとえば、「空白」を使用するには
ggplot にはいくつの図形がありますか?
scale_shape_discrete スケールを使用して、最大 6 つの個別の値を 6 つの事前定義された形状にマッピングできます。スケールにはブール値オプション「solid」があり、事前に定義された形状のセットにソリッド形状が含まれているかどうかを決定します。 solid が T に設定されている場合、最初の 3 つの形状はソリッドです (ただし、4 番目から 6 番目の形状は中空です)。
geom_point() のデフォルトの形状は塗りつぶされた円 (形状 = 19) です。数値を変更して、さまざまな形状をプロットできます。塗りつぶされた正方形の場合、shape = 1。
ggplot で塗りつぶし可能な図形
これらの情報源によると、塗りつぶすことができる形状は 4 つだけです。それらは、四角、丸、ひし形、および三角形です。これらの形状はそれぞれ異なる外観を持ち、異なる色やデザインで塗りつぶすことができます。
scale_shape_manual()、scale_color_manual()、および scale_size_manual() 関数を使用して、ポイントの形状、色、およびサイズをそれぞれ変更できます。
ggplot の形状 21 とは?
与えられた質問の形状は 21、22、および 23 です。形状 21 は黒丸で、形状 22 は黒四角です。形状２３は塗りつぶされたひし形である。すべての図形は青色です。
幾何学的形状とは、正方形、円、三角形などの正確で正確な形状です。それらは自然界によく見られますが、人間が作成することもできます。有機的な形は、葉、花、雲など、より自由に流れる自然なものです。多くの場合自然界に見られますが、人間が作成することもできます.
ggplot の %>% とは?
%>% 演算子は、ある関数の出力を別の関数の入力として渡すことができるパイプです。
%>% magrittr ビネットの紹介を読む
%>% ggplot に何かを追加すると、作成されるオブジェクトが変更されます
%>% ggplot の print メソッドは、変数の内容に応じて適切なプロットを描画します。
美学は、データの表示方法を制御するため、ggplot2 の重要な部分です。それぞれの美学は、視覚的な合図と変数の間のマッピングです。たとえば、位置の美学を使用して、変数を x 軸または y 軸にマッピングできます。または、色の美学を使用して、変数を「外側」の色にマッピングできます。
ggplot2 にはいくつの要素がありますか
ジオメトリ: プロットのタイプを表すために使用されます
Plotly は、インタラクティブで出版品質のプロットを簡単に作成できる強力な R パッケージです。これは、同じ名前の JavaScript、plotly.js に基づいています。 Plotly パッケージは、インタラクティブで直感的なプロットとグラフの作成に役立ちます。
ggplot はデータ フレームでのみ機能しますか?
ggplot はデータ フレームでのみ機能するため、この行列を各行に 1 つの測定値を持つデータ フレーム形式に変換する必要があります。ライブラリ reshape2 の Melt 関数を使用して、この「長い」形式に変換できます。 ggplot が数値データまたはカテゴリ (因子) データを x および y 座標として使用できることに注目してください。
美学とは、変数と視覚的特性の間のマッピングです。ほとんどの場合、美学は x と y の位置、色、およびサイズに対応します。
ジオメトリは、データを表すジオメトリ オブジェクトです。最も一般的な geom はポイントで、個々のデータ ポイントをマッピングするために使用されます。
統計は、データがプロットされる前にデータに適用される統計的変換です。
ポイントの形状をどのように変更しますか
ポイントの編集ツールを使用して、オブジェクトの形状を変更します。
1. 変更するオブジェクトを選択します
2. [図形の書式] タブで、[図形の編集] をクリックします。
3. [ポイントの編集] をクリックします。
4.頂点を目的の位置にドラッグします
ggplot2 で線種を変更するには、linetype 引数を使用する必要があります。この引数に指定できる値は、1 = 実線、2 = 破線、3 = 点線、4 = 一点鎖線、5 = 縦線、および 6 = 二点線です。
geom_point () は何をしますか?
ggplot2 の Geom 関数は、ポイント、ライン、バーなど、さまざまな種類のレイヤーをプロットに追加します。 geom_point() は点のレイヤーを追加し、散布図を作成します。他の geom 関数を使用して、さまざまな種類のレイヤーをプロットに追加できます。
テーマは、プロットの非データ コンポーネントをカスタマイズするための強力な方法です。これには、タイトル、ラベル、フォント、背景、グリッド線、および凡例が含まれます。テーマを使用して、プロットに一貫したカスタマイズされた外観を与えることができます。
ggplot のファセット ラップとは
facet_wrap() 関数を使用すると、単一のプロットから複数行または複数列のプロットを簡単に作成できます。これは、大量のデータがあり、よりスペース効率の良い方法でプロットを配置したい場合に役立ちます。
スケールは、データ空間から美的空間にマッピングする関数です。軸または凡例はガイドと呼ばれる逆関数であり、視覚的なプロパティをデータに戻すことができます。
5 つの基本的な形状とは
三角形、四角形、長方形、楕円形、円形の 5 つの基本的な形の切り方を学ぶ基本的な形のクラスです。
七角形は、7 つの辺と 7 つの角を持つ 2 次元の形状です。これは、2 次元ジオメトリのポリゴンのクラスに属します。多角形は、直線で構成され、曲線がない閉じた形状です。 「ヘプタ」はギリシャ語で 7 を意味し、「ゴニア」は角度を意味します。
最も一般的な 5 つの形状は何ですか
ほとんどの人は、2 つ以上の体型が混在していることに気付くでしょう。そして、それは大丈夫です！私たちは皆ユニークです。しかし、最高の服装をしたい場合は、自分の体型がどの体型に最も似ているかを理解しておくと役に立ちます。
本体の形状は、長方形、逆三角形、砂時計、梨、りんごの5種類。
長方形の体型の場合、肩、ウエスト、ヒップはすべてほぼ同じ幅です。ベストな着こなしをするためには、ウエストを絞ってよりくっきりとした服を探しましょう。長方形の形は、ラップ ドレスやベルト付きショーツによく似合います。
逆三角形の人は、肩幅が腰幅より広いです。最高の服装をするには、プロポーションのバランスが取れた服装を探してください。逆三角形のシェイプは、V ネックのトップスやボートネックのドレスによく似合います。
砂時計型の人は、肩幅と腰幅がほぼ同じで、その間にウエストが狭くなっています。ベストな着こなしをするためには、ウエストを強調する服を探しましょう。砂時計の形は、フィット アンド フレア ドレスやハイウエスト ショートパンツによく似合います。
洋ナシ型の方は、ヒップが幅広です
ggplot2 の使用は、データの視覚化を作成する優れた方法です。階層化された文法により、チャートの開発がはるかに簡単かつ効率的になります。さらに、ggplot2 の宣言的な性質により、コードの理解と変更が容易になります。
結びの言葉
ggplot で使用できるさまざまな形状があり、完全なリストは次の場所にあります。
http://www.ggplot2.org/reference/geom_path.html
ggplot の形状リストは、構文を理解し、データに適したコードを実装するための重要な要素です。この要約は、ggplot を使用する際に知っておくべき最も重要な形状の概要を提供します。このガイドを使用すると、データの適切な形状をすばやく特定し、美しいプロットを作成できるはずです。
