Основы статистической обработки педагогической информации

Чтобы узнать больше о регулировке положения, загляните в раздел справки, посвященный каждой из перечисленных настроек.

Упражнения

1. Какие параметры функции geom_jitter() регулируют количество дрожаний?

2. Примените geom_jitter() и geom_count(), сравните полученные результаты.

3. Какая настройка положения используется в функции geom_boxplot() по умолчанию? Создайте на её основе визуализацию своего набора данных.

Заключительной частью настоящей главы рассмотрим настройку систем координат для построения графиков. Система координат, пожалуй, имеет самый сложный функционал в ggplot2. Естественно, по умолчанию используется прямоугольная декартова система координат, в которой значения x и y позволяют однозначно определить местоположение каждой точки. Но есть и другие системы координат, которые иногда полезны. Функция coord_flip() меняет местами оси x и y. Это пригодится, если хотите нарисовать горизонтальные боковые диаграммы,а также полезно для длинных графиков, которые трудно подгонять без перекрытия по оси x.

# левый график

ggplot(data = My_table[My_table$Класс == "7а" | My_table$Класс == "7б",],

mapping = aes(x = Класс, y = Тема2)) +

geom_boxplot()

# правый график

ggplot(data = My_table[My_table$Класс == "7а" | My_table$Класс == "7б",],

mapping = aes(x = Класс, y = Тема2)) +

geom_boxplot() +

coord_flip()

Функция coord_quickmap() устанавливает соотношение сторон правильным для карт. Это очень важно, если строите планы карт местности с помощью ggplot2. Например:

1) Установите пакет карт, если не использовали его ранее.

install.packages("maps")

2) Подключите соответствующую библиотеку.

library(maps)

3) Заполните переменную картографическими данными.

ru <– map_data("world")

4) Теперь можно получить изображение карты в корректном масштабе

ggplot(ru, aes(long, lat, group = group)) +

geom_polygon(alpha=1/5, fill = "green", color = "black") +

coord_quickmap()

Функция coord_polar() переключает графопостроитель в режим полярных координат. Полярный координаты позволяют визуализировать интересную связь между линейчатой и круговой диаграммами. Напоследок вернёмся к тому, с чего начинали, – алмазам и их популярности в зависимости от качества. В следующем примере переменная bar заполняется вызовом процедуры формирования блоков данных для изображения. Далее, диаграмма транспонируется, тем самым приводя к линейчатому виду, и изображается в полярной системе координат отдельно:

bar <– ggplot(data = diamonds) +

geom_bar(

mapping = aes(x = cut, fill = cut),

show.legend = FALSE,

width = 1

) +

theme(aspect.ratio = 1) +

labs(x = NULL, y = NULL)

bar + coord_flip()

bar + coord_polar()

Упражнения

1. Преобразуйте линейчатую диаграмму с накоплением в круговую диаграмму с помощью coord_polar().

2. Где и как используется функция labs()? Ознакомьтесь с документацией.

3. В чем разница между coord_quickmap() и coord_map()?

4. Почему важно применение coord_fixed()? Что делает функция geom_abline()?

5. Выполните аналогично разобранной визуализацию успеваемости учеников своего класса.

Выше было показано как создавать диаграммы рассеяния, гистограммы и прямоугольные-диаграммы. После закрепления на практике сформировался навык, легко применимый к освоению диаграмм ggplot2 любого типа. Чтобы закрепить изученное, добавим настройки положения, статистическую обработку, настройки системы координат и разбиение данных к исходному шаблону кода:

ggplot(data = <данные>) +

<geom_основная функция графопостроителя>(

mapping = aes(<сопоставления с координатными осями и эстетикой>),

stat = <сбор дополнительной статистики>,

position = <позиция фрагментов диаграммы>

) +