✅ Р налепнице на кутији - Како креирати случајне податке?

Увод у Бокплот етикете у Р

Увод у Бокплот етикете у Р

Ознаке Бокплот помажу у визуелизацији дистрибуираних података у Р. Графикон представља средњу, средњу и варијансу. Вриједности су дате као улаз у функцијски оквир (). Бокплот () функција ствара бокплот уз помоћ даних улазних података. Бокплот се може креирати за појединачне променљиве или групу.

Исцртавање графикона кућишта

Потребно нам је пет вреднованих улаза као што су средња вредност, варијанца, средња вредност, први и трећи квартил.
Утврђивање да ли у подацима има одметника.
Дизајнирајте модел да исцртава податке.

Параметри у функцији бокплот ()

формула: Овај параметар омогућава ширење бројчаних вредности у неколико група.
Подаци :: Унос података који садржи или оквир података или листу.
Подсет: Опционални векторски параметар за одређивање подскупине за цртање.
клаб: Напомена о оси к
илаб: Напомена о оси и.
ранге: ранге одређује екстензије графикона.
радња: одредите шта ће се догодити када постоји нулта вриједност. Или занемарите одговор или вредност.

Стварање случајних података

Можемо створити случајне узорке података путем функције рнорм ().

Користимо сада рнорм () за креирање случајних података узорака од 10 вриједности.

data<-data.frame(Stat1=rnorm(10, mean=3, sd=2))

Изнад наредбе генерише 10 случајних вриједности са средњом вриједности 3 и стандардном девијацијом = 2 и похрањује их у оквир података.

Када исписујемо податке, добијамо следећи излаз.

Стат1

1 2.662022

2 2.184315

3 5.974787

4 4.536203

5 4.808296

6 3.817232

7 1.135339

8 1.583991

9 3.308994

10 4.649170

Исти улаз (податке) можемо претворити у бокплот функцију која генерише заплет.

Подаци додамо још вредности и видимо како се заплет мења.

data<-data.frame(Stat1=rnorm(10, mean=3, sd=2), Stat2=rnorm(10, mean=4, sd=1), Stat3=rnorm(10, mean=6, sd=0.5), Stat4=rnorm(10, mean=3, sd=0.5)) boxplot(data)

Додавање већих случајних вредности и њихово коришћење за представљање графа.

Испод су вредности које су смештене у променљивој података.

СТАТ 1.	СТАТ 2	СТАТ 3	СТАТ 4
3.795465	4.21864	5.827585	2.157315
0.911726	4.09119	6.260811	2.26594
3.707828	3.35987	5.88945	3.714557
0.115772	4.5123	5.934858	2.40645
0.697556	2.15945	6.81147	2.571304
5.129231	3.2698	6.250068	3.025175
5.404101	4.38939	5.670061	2.9901
1.455066	3.13059	5.692323	2.69693
0.868636	5.42311	5.415435	2.674768
2.14113	3.90728	6.206059	2.806656

Испод је графикон бокплот с 40 вриједности. Имамо 1-7 бројева на оси и, а стат1 на стат4 на оси к.

Можемо променити поравнање текста на к-оси користећи други параметар зван лас = 2.

Анализа налепнице Р Бокплот

Дали смо унос у оквир података и видимо горњу парцелу.

Да бисмо разумели податке, погледајмо вредности стат1.

Заплет представља свих 5 вредности. Почевши од минималне вредности од доње, а затим од треће четвртине, средње, прве квартиле и минималне вредности.

Горња графика има хоризонтално поравнавање текста на оси к.

Промена боје

У свим горе наведеним примерима видели смо заплет у црно-белој боји. Да видимо како да променимо боју на плану.

Можемо додати параметар цол = цолор у функцију бокплот ().

data<-data.frame(Stat1=rnorm(10, mean=3, sd=2), Stat2=rnorm(10, mean=4, sd=1), Stat3=rnorm(10, mean=6, sd=0.5), Stat4=rnorm(10, mean=3, sd=0.5)) boxplot(data, las=2, col="red") data

Испод можемо видети цртеж црвене боје.

Користећи исти горе наведени код, можемо додати више боја у цртеж.

data<-data.frame(Stat1=rnorm(10, mean=3, sd=2), Stat2=rnorm(10, mean=4, sd=1), Stat3=rnorm(10, mean=6, sd=0.5), Stat4=rnorm(10, mean=3, sd=0.5)) boxplot(data, las=2, col=c("red", "blue", "green", "yellow") data

Додавање налепница

Ознаке можемо додати користећи клаб, илаб параметре у функцији бокплот ().

Користећи главни параметар, можемо додати наслов на цртеж.

Параметар Нотцх се користи да би се заплет учинио разумљивијим. Како се медијани од стат1 до стат4 не подударају у горњој парцели.

Предности и недостаци Бок Плот-а

Предности

Сажети велике количине података лако је помоћу налепница са кутијама.
Приказује распон и дистрибуцију података на оси.
Указује на симетрију и накривљеност
Помаже у идентификацији одметника у подацима.

Недостаци

Може се користити само за нумеричке податке.
Ако постоје неслагања у подацима, графикон у кутији не може бити тачан.

Напомене:

Графови морају бити правилно означени.
Ваге су важне; промена скале може дати подацима другачији поглед.
Упоређивање података са исправним скалама треба да буде конзистентно

Закључак - Р Бокплот етикете

Груписање података је једноставно уз помоћ бокплотс-а. Бок плот подржава више променљивих као и различите оптимизације. Такође можемо да мењамо скали према подацима.

Бокплотс се могу користити за поређење различитих променљивих података или скупова.

Употребљивост шасије је једноставна и практична. Потребни су нам конзистентни подаци и одговарајуће етикете. Бокплотс се често користе у науци о подацима, па чак и од продајних тимова да би груписали и упоредили податке. Бокплот даје увид у потенцијал података и оптимизације које се могу учинити за повећање продаје.

Бокплот је занимљив начин тестирања података који даје увид у утицај и потенцијал података.

Препоручени чланци

Ово је водич за Р Бокплот етикете. Овде смо расправљали о параметрима под бокплот () функцијом, како креирати случајне податке, мењајући анализу боја и графикона заједно са предностима и недостацима. Такође можете погледати следећи чланак да бисте сазнали више -

Врсте визуелизације података
Имплементација складишта података
Техника науке о подацима
Шта је коцка података?

Категорија:

Велики података

Р налепнице на кутији - Како креирати случајне податке? - Анализа графикона