지난번 포스팅에서는 R Base Package의 Graphics plotting system의


(1) 높은 수준의 그래프 함수 (high level graphic functions)

(2) 그래프 모수를 설정하는 2가지 방법 (2 methods of setting graphic parameters)

(3) 그래프 모수 : 기호(symbol), 선(line)

(4) 그래프 모수 : 색깔(color)


에 대해서 알아보았습니다.  이번 포스팅에서는


(5) 그래프 모수 : 그래프 영역 (plot area, inner margin area, outer margin area, multiple plot layout) 에 대해서 소개하도록 하겠습니다.



그래프 영역은 크게 (1) 그래프 영역 (plot area), (2) 내부 마진 영역 (inner margin area), (3) 외부 마진 영역(outer margin area) 로 구분할 수 있습니다.  아래의 예시 그래프에 각 영역의 위치에 text 로 표기를 해보았습니다.

 

 

[ 그래프 영역 및 내부/외부 마진 영역 (plot area and inner/outer margin area) ]

 

 

 



  • 그래프 영역 (plot area), 내부 마진 영역 (inner margin area)

(1) 그래프 영역 (plot area)는 점이든 선이든 기호가 그려지는 영역입니다.


(2) 내부 마진 영역 (inner margin area)는 plot area를 감싸고 있는 4개 모서리 부분의 마진입니다.  하단 부분이 1번, 왼쪽 부분이 2번, 상단부분이 3번, 오른쪽 부분이 4번이며, 순서대로 내부 마진 영역의 디폴트 값은 c(5.1, 4.1, 4.1, 2.1) 입니다. 하단은 x축 label, 왼쪽은 y축 label, 상단은 제목이 들어가는 영역이다 보니 디폴트 값의 마진 숫자가 큰 반면에, 오른쪽은 보통은 label이 없으므로 디폴트 마진 값이 타 영역의 반절밖에 안됩니다.


> ##------------------------------------------- > ## Graph Area and Outer/Inner Margin > ##------------------------------------------- > > library(MASS) # to use Cars93 dataframe > > # plotting by default par setting of plot area and inner margin area

> # default inner margin area : c(5.1, 4.1, 4.1, 2.1)

> > plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", + xlab = "Inner Margin Area 1", + ylab = "Inner Margin Area 2", + main = "Inner Margin Area 3") > > mtext("Inner Margin Area 4", side = 4) > > text(3000, 35, cex = 3, labels = "Plot Area", pos = 3)







  • 외부 마진 영역 (outer margin area)

외부 마진 영역은 내부 마진 영역의 바깥 쪽을 둘러싸는 마진 영역이며, 내부 마진 영역과 위치 순서는 똑같이 하단 부분이 1번, 왼쪽 부분이 2번, 상단 부분이 3번, 오른쪽 부분이 4번입니다.  1번, 2번, 3번, 4번 별로 디폴트 마진 값은 c(0, 0, 0, 0) 입니다.  즉 위의 예의 경우 외부 마진(outer margin) 을 별도로 지정해주지 않았으므로 디폴트 값이 적용되어 외부 마진(outer margin)은 모두 '0' 으로 없는 셈입니다.


외부 마진 영역은 위의 예처럼 1개짜리 그래프에서는 별 쓸모가 없습니다만 (그냥 내부 마진 영역으로 cover 되기 때문입니다), 그래프 영역을 분할해서 2개 이상의 그래프를 하나의 그래프에 결합할 경우 유용하게 사용할 수 있습니다.  개별 그래프에서는 내부 마진 영역에 제목, x축 label, y축 label을 적고, 2개 이상의 개별 그래프들을 모두 아우리는 대제목 (mega title)을 적고자 할 때 외부 마진 영역에 적으면 딱 좋습니다.


아래에 1개의 row, 2개의 column으로 영역을 분할(mfrow = )한 경우 외부 마진 영역 설정(oma = ), 내부 마진 영역 설정(mar = ) 함수의 예를 들어보겠습니다. 외부 마진 부분은 파란색으로 알아보기 쉽게 위치 표시를 했습니다.


참고로, op <- par(no.readonly = TRUE) 로 디폴트 par 값을 미리 할당해두면 나중에 par 값 조정 다 끝나고 원래의 디폴트 값으로 되돌아오고자 할 때 par(op)를 실행시키면 되므로 매우 편리합니다.


> ## -- inner margin area, outer margin area
> # Save default par values, for resetting later
> op <- par(no.readonly = TRUE)
> 
> # Change par() function options
> par(mfrow=c(1,2), # make frame by 1 row, 2 columns 
+     mar=c(4, 3, 3, 1), # inner margin
+     oma=c(0.5, 0.5, 2, 0.5)) # outer margin
> 
> # plot area, inner margin area, outer margin area
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", 
+      xlab = "Inner Margin Area", 
+      main = "Inner Margin Area")
> 
> plot(MPG.highway ~ Horsepower, Cars93, type="p", 
+      xlab = "Inner Margin Area", 
+      main = "Inner Margin Area")
> 
> mtext("Outer Margin Area", outer = TRUE, cex = 2, col = "blue") # outer = TRUE : outer margin area
> 
> 
> # Reset par to the default values at startup
> par(op)



 





  • 영역 분할/결합 방법 1 : par(mfrow = ), par(mfcol = )

2개 이상의 다수의 그래프를 결합하는 방법에는 par() 함수와 layout() 함수의  2가지 방법이 있습니다.  먼저 par() 방법을 살펴보면, par(mfrow = ), par(mfcol = ) 의 2가지 모수 설정 방법이 있습니다. mfrow와 mfcol 은 아래의 말을 줄여 쓴 말입니다.


    - mfrow : number of Multiple Figures (use ROW-wise)

    - mfcol : number of Multiple Figures (use COLUMN-wise)


어렵지 않은 개념이므로 아래에 실제 예를 보면 바로 이해가 될 것이라고 봅니다. par(mfrow = c(4, 2)) 로 해서 4개 row, 2개 column으로 창을 분할해서 총 8개의 그래프를 결합한 예입니다.  그래프가 그려지는 순서를 화살표로 표시를 해두었는데요, 상단 왼쪽에서 시작해서 오른쪽으로 지그재그로 하단으로 내려가면서 그래프가 순차적으로 그려집니다.


> ##-- par(mfrow = ): multiple figures (use ROW-wise)
> par(mfrow=c(4, 2), # make window by 4 row, 2 columns 
+     mar=c(4, 3, 3, 1), # inner margin
+     oma=c(0.5, 0.5, 2, 0.5)) # outer margin
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 1")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 2")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 3")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 4")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 5")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 6")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 7")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 8")
> 
> mtext("par(mfrow = c(4, 2)", outer = TRUE, cex = 2, col = "blue")





 




이번에는 par(mfcol = c(4, 2)) 설정된 예를 아래에 들어보았습니다. 위의 par(mfrow = c(4,2))처럼 4개의 row, 2개의 column 창이 만들어진 것은 동일합니다만, 그래프가 그려지는 순서는 다름에 유의하시기 바랍니다. par(mfcol = )은 column-wise 기준이어서 위에서 아래로 열이 다 찰 때까지 먼저 그래프가 그려지고, 그 다음에서야 오른쪽으로 넘어가서 다시 위에서부터 아래로 열을 채워가는 식으로 그래프가 순차적으로 그려지는 식입니다.  그래프를 그리고자 하는 순서, 형태에 대해서 먼저 생각을 해보시고, 원하는 순서/형태에 맞게 mfrow와 mfcol 을 선택하면 되겠습니다.

 

> ##-- par(mfcol = ) : multiple figures (use COLUMN-wise)
> par(mfcol=c(4, 2), # make frame by 1 row, 2 columns 
+     mar=c(4, 3, 3, 1), # inner margin
+     oma=c(0.5, 0.5, 2, 0.5)) # outer margin
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 1")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 2")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 3")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 4")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 5")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 6")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 7")
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, type="p", main = "plot 8")
> 
> mtext("par(mfcol = c(4, 2)", outer = TRUE, cex = 2, col = "blue")







 



  • 영역 분할/결합 방법 2 : layout()
layout() 함수를 사용하면 행렬(matrix,mat)로 분할하려는 그래프 영역의 순서(sequence)와 열의 폭과 행의 높이(widths of column, heights of row), 영역 나누기/합치기(divide/combine)를 자유롭게 조절할 수 있으므로 위에서 소개한 par(mfrow = ), par(mfcol = ) 보다 사용자에게 보다 높은 자유도를 제공하므로, 매우 유용하고 강력한 함수라고 하겠습니다.  

 

layout() 함수는 par(mfrow = )나 par(mfcol = ) 함수와는 병행해서 사용할 수 없으므로 그래프 분석을 시작하기 전에 무슨 함수를 사용할 것인지 결정을 하고 하나를 선택해야만 합니다.  


layout.show(n)은 현재의 layout에 대한 외곽선을 n 만큼의 그래프 갯수만큼 볼 수 있게 해주는 함수입니다. 

 

아래에 layout()과 layout.show(n) 함수 예를 하나 들어보겠습니다.  matrix() arguments 안의 숫자가 그래프가 그려지는 순서인데요, byrow=TRUE 로 했으므로 상단 왼쪽부터 시작해서 지그재그로 4개의 그래프를 그릴 수 있는 영역을 만들어보았습니다.  byrow= FALSE 로 지정하면 왼쪽 위에서 왼쪽 아래로, 다시 오른쪽 위에서 오른쪽 아래 방향으로 그래프 생성 순서가 설정됩니다.

 

> ##----------------------------------- > ## layout > ##----------------------------------- >

> # Save default par values
> op <- par(no.readonly = TRUE)

>

 

> # divide the divice into 2 rows and 2 columns > # allocate figure 1, 2, 3, 4 from upper left to lower right > layout(matrix(c(1,2,3, 4), 2, 2, byrow = TRUE))

>

> # show the current layout

 

> layout.show(4)

 

 

 

 

 

 

 

 

layout() 함수를 활용하면 그래프 영역을 합칠 수도 있습니다.  이게 par(mfrow = ) 또는 par(mfcol = ) 대비 꽤 유용한 기능 중의 하나입니다.  2 by 2 로 나눈 영역에서 1행 1열에만 그래프 영역 1개를 남겨놓고, 2행의 1열과 2행의 2열은 합쳐보는 예제를 아래에 들어보겠습니다.

 

숫자 '0'은 비어있는 그래프 영역이 되겠으며, 동일한 숫자를 행렬(matrix) 안에 나란히 입력하면 그 영역을 합쳐서 제시하라는 뜻입니다. 아래 예에서는 1행2열에 '0'이 입력되었으므로 비어있고, 2행1열과 2행 2열에 나란히 '2'가 기입되었으므로 2행1열과 2행2열이 합쳐져서 1개의 그래프 영역으로 표시가 되었습니다.

 

> ## divide the device into two rows and two columns
> ## allocate figure 1 the intersection of column 1 and row 1
> ## allocate figure 2 all of row 2
> layout(matrix(c(1,0,2,2), 2, 2, byrow = TRUE))
> 

> ## show the current layout > layout.show(2)

 

 

 

 

 

 

이해를 돕기위해서 이번에는 1행 1열과 1행 2열을 하나로 합치고, 2행 1열은 비워놓고 2행2열만 남겨놓는 layout을 만들어보는 예제를 아래에 들어보겠습니다.  

 

> ## divide the device into two rows and two columns
> ## allocate figure 1 all of row 1
> ## allocate figure 2 the intersection of column 2 and row 2
> 
> layout(matrix(c(1, 1, 0, 2), 2, 2, byrow = TRUE))
> 
> ## show the current layout
> layout.show(2)

 

 

 

 

 

 

이번에는 10cm 정사각형 모양의 그래프 영역을 생성해보겠습니다.  폭은 widths = lcm( ) 으로, 높이는 heights = lcm( ) 으로 설정을 해주면 되겠습니다.

 

> ## create single figure of 10cm square > layout_1 <- layout(matrix(1), widths = lcm(10), heights = lcm(10)) > layout.show(layout_1)

 

 

 

 

 

 

이번에는 그래프 생성 순서(sequence)의 위, 아래를 바꾸어 보고, 그래프의 넓이(widths)와 높이(heights)를 서로 다르게 하는 그래프 영역을 만들어보겠습니다.  가운데에 산포도를 그려놓고 상단과 우측에 작은 크기의 히스토그램이나 박스플롯을 병행해서 그릴 때 유용하게 사용할 수 있습니다.

 

참고로, respect = TRUE 는 가로 넓이와 세로 높이의 비율을 고려해서 그래프 영역을 설정하라는 옵션입니다.

 

> # divide device into two rows and two columns
> # allocate figure 1 the intersection of column 1 and row 2
> # allocate figure 2 the intersection of column 1 and row 1
> # allocate figure 3 the intersection of column 2 and row 2
> # no plot the intersection of column 2 and row 1
> # widths 8cm and 4cm respectively
> # heights 4cm and 8cm respectively
> # respect relations between widths and heights
> 
> layout_2 <- layout(matrix(c(2, 0, 1, 3), 2, 2,byrow = TRUE), 
+              widths = lcm(c(8, 4)), 
+              heights = lcm(c(4, 8)), 
+              respect = TRUE)
> 
> layout.show(layout_2)
> 

 

 
> # Reset par to the default values at startup
> par(op)

 


 

다음번 포스팅에서는 '낮은 수준의 그래프 함수 (Low Level Graphics Functions)'에 대해서 알아보도록 하겠습니다.  앞서의 '높은 수준의 그래프 함수'와 '그래프 모수'에 대해서 예를 들 때 이미 '낮은 수준의 그래프 함수'를 곁들여서 사용하기는 했습니다만, 일목요연하게 한번 더 정리하고 개념을 확실하게 다잡는 다는 의미에서 다음번에 포스팅하도록 하겠습니다.

 

많은 도움이 되었기를 바랍니다.  

 

이번 포스팅이 도움이 되었다면 아래의 '공감 ~♡' 단추를 꾸욱 눌러주세요.^^ 


저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License
Posted by R Friend R_Friend

지난번 포스팅에서는 R 그래프 모수(Graphical Parameters)를 설정하는 2가지 방법, 선의 유형(Line Type, lty)과 선의 두께(Line Width, lwd), 기호의 크기(Size of Character, cex) 옵션에 대해서 알아보았습니다.


이번 포스팅에서는 그래프 모수 중에서 색깔(color) 설정하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.



[ 색 관련 모수 별 기능 설명 ]


 색 관련 모수

(parameters of color)

기능 설명 (description)

 col

 기호, 선, 문자 등의 색깔을 디폴트로 지정 (default plotting color)

 col.axis

 축의 색 지정 (color for axis annotation)

 col.lab

 x축과 y축의 Label 색 지정 (color for x and y labels)

 col.main

 제목 색 지정 (color for main title)

 col.sub

 부제목의 색 지정 (color for sub titles)

 fg

 그래프 전경 색 지정 (color for foreground)

 bg

 그래프 배경 색 지정 (color for background)


아마도 대부분은 col 모수를 주로 사용하고 나머지 색상 관련 모수는 거의 사용하지 않을 듯 합니다만, R에서는 사용자가 원하면 거의 모든 부분의 색상을 원하는대로 설정할 수 있는 극강의 자유도를 제공합니다.  R이 그래픽의 절대강자인 이유가 이처럼 다양한 모수를 제공해주는데 있습니다.  초보자라면 그냥 디폴트 옵션 사용하시면 되구요, 그래프에 욕심이 있는 분이라면 R의 색상 모수에 대해서 차근차근 공부해두시면 유용할 것입니다.


하나씩 차례대로 살펴보도록 하겠습니다.


  • 기호, 선, 문자 등의 디폴트 색 지정 (default plotting color) : col
R에서 지원하는 색의 종류에는 657개가 있습니다.  colors() 함수를 사용하면 657개 전체 색 리스트를 볼 수 가 있습니다.

 

> ##-------------------------------
> ## Graphical parameters : color
> ##-------------------------------
> 
> length(colors())
[1] 657
> 
> colors()
  [1] "white"                "aliceblue"            "antiquewhite"        
  [4] "antiquewhite1"        "antiquewhite2"        "antiquewhite3"       
  [7] "antiquewhite4"        "aquamarine"           "aquamarine1"         
 [10] "aquamarine2"          "aquamarine3"          "aquamarine4"         
 [13] "azure"                "azure1"               "azure2"              
 [16] "azure3"               "azure4"               "beige"               
 [19] "bisque"               "bisque1"              "bisque2"             
 [22] "bisque3"              "bisque4"              "black"               
 [25] "blanchedalmond"       "blue"                 "blue1"               
 [28] "blue2"                "blue3"                "blue4"               
 [31] "blueviolet"           "brown"                "brown1"              
 [34] "brown2"               "brown3"               "brown4"              
 [37] "burlywood"            "burlywood1"           "burlywood2"          
 [40] "burlywood3"           "burlywood4"           "cadetblue"           
 [43] "cadetblue1"           "cadetblue2"           "cadetblue3"          
 [46] "cadetblue4"           "chartreuse"           "chartreuse1"         
 [49] "chartreuse2"          "chartreuse3"          "chartreuse4"         
 [52] "chocolate"            "chocolate1"           "chocolate2"          
 [55] "chocolate3"           "chocolate4"           "coral"               
 [58] "coral1"               "coral2"               "coral3"              
 [61] "coral4"               "cornflowerblue"       "cornsilk"            
 [64] "cornsilk1"            "cornsilk2"            "cornsilk3"           
 [67] "cornsilk4"            "cyan"                 "cyan1"               
 [70] "cyan2"                "cyan3"                "cyan4"               
 [73] "darkblue"             "darkcyan"             "darkgoldenrod"       
 [76] "darkgoldenrod1"       "darkgoldenrod2"       "darkgoldenrod3"      
 [79] "darkgoldenrod4"       "darkgray"             "darkgreen"           
 [82] "darkgrey"             "darkkhaki"            "darkmagenta"         
 [85] "darkolivegreen"       "darkolivegreen1"      "darkolivegreen2"     
 [88] "darkolivegreen3"      "darkolivegreen4"      "darkorange"          
 [91] "darkorange1"          "darkorange2"          "darkorange3"         
 [94] "darkorange4"          "darkorchid"           "darkorchid1"         
 [97] "darkorchid2"          "darkorchid3"          "darkorchid4"         
[100] "darkred"              "darksalmon"           "darkseagreen"        
[103] "darkseagreen1"        "darkseagreen2"        "darkseagreen3"       
[106] "darkseagreen4"        "darkslateblue"        "darkslategray"       
[109] "darkslategray1"       "darkslategray2"       "darkslategray3"      
[112] "darkslategray4"       "darkslategrey"        "darkturquoise"       
[115] "darkviolet"           "deeppink"             "deeppink1"           
[118] "deeppink2"            "deeppink3"            "deeppink4"           
[121] "deepskyblue"          "deepskyblue1"         "deepskyblue2"        
[124] "deepskyblue3"         "deepskyblue4"         "dimgray"             
[127] "dimgrey"              "dodgerblue"           "dodgerblue1"         
[130] "dodgerblue2"          "dodgerblue3"          "dodgerblue4"         
[133] "firebrick"            "firebrick1"           "firebrick2"          
[136] "firebrick3"           "firebrick4"           "floralwhite"         
[139] "forestgreen"          "gainsboro"            "ghostwhite"          
[142] "gold"                 "gold1"                "gold2"               
[145] "gold3"                "gold4"                "goldenrod"           
[148] "goldenrod1"           "goldenrod2"           "goldenrod3"          
[151] "goldenrod4"           "gray"                 "gray0"               
[154] "gray1"                "gray2"                "gray3"               
[157] "gray4"                "gray5"                "gray6"               
[160] "gray7"                "gray8"                "gray9"               
[163] "gray10"               "gray11"               "gray12"              
[166] "gray13"               "gray14"               "gray15"              
[169] "gray16"               "gray17"               "gray18"              
[172] "gray19"               "gray20"               "gray21"              
[175] "gray22"               "gray23"               "gray24"              
[178] "gray25"               "gray26"               "gray27"              
[181] "gray28"               "gray29"               "gray30"              
[184] "gray31"               "gray32"               "gray33"              
[187] "gray34"               "gray35"               "gray36"              
[190] "gray37"               "gray38"               "gray39"              
[193] "gray40"               "gray41"               "gray42"              
[196] "gray43"               "gray44"               "gray45"              
[199] "gray46"               "gray47"               "gray48"              
[202] "gray49"               "gray50"               "gray51"              
[205] "gray52"               "gray53"               "gray54"              
[208] "gray55"               "gray56"               "gray57"              
[211] "gray58"               "gray59"               "gray60"              
[214] "gray61"               "gray62"               "gray63"              
[217] "gray64"               "gray65"               "gray66"              
[220] "gray67"               "gray68"               "gray69"              
[223] "gray70"               "gray71"               "gray72"              
[226] "gray73"               "gray74"               "gray75"              
[229] "gray76"               "gray77"               "gray78"              
[232] "gray79"               "gray80"               "gray81"              
[235] "gray82"               "gray83"               "gray84"              
[238] "gray85"               "gray86"               "gray87"              
[241] "gray88"               "gray89"               "gray90"              
[244] "gray91"               "gray92"               "gray93"              
[247] "gray94"               "gray95"               "gray96"              
[250] "gray97"               "gray98"               "gray99"              
[253] "gray100"              "green"                "green1"              
[256] "green2"               "green3"               "green4"              
[259] "greenyellow"          "grey"                 "grey0"               
[262] "grey1"                "grey2"                "grey3"               
[265] "grey4"                "grey5"                "grey6"               
[268] "grey7"                "grey8"                "grey9"               
[271] "grey10"               "grey11"               "grey12"              
[274] "grey13"               "grey14"               "grey15"              
[277] "grey16"               "grey17"               "grey18"              
[280] "grey19"               "grey20"               "grey21"              
[283] "grey22"               "grey23"               "grey24"              
[286] "grey25"               "grey26"               "grey27"              
[289] "grey28"               "grey29"               "grey30"              
[292] "grey31"               "grey32"               "grey33"              
[295] "grey34"               "grey35"               "grey36"              
[298] "grey37"               "grey38"               "grey39"              
[301] "grey40"               "grey41"               "grey42"              
[304] "grey43"               "grey44"               "grey45"              
[307] "grey46"               "grey47"               "grey48"              
[310] "grey49"               "grey50"               "grey51"              
[313] "grey52"               "grey53"               "grey54"              
[316] "grey55"               "grey56"               "grey57"              
[319] "grey58"               "grey59"               "grey60"              
[322] "grey61"               "grey62"               "grey63"              
[325] "grey64"               "grey65"               "grey66"              
[328] "grey67"               "grey68"               "grey69"              
[331] "grey70"               "grey71"               "grey72"              
[334] "grey73"               "grey74"               "grey75"              
[337] "grey76"               "grey77"               "grey78"              
[340] "grey79"               "grey80"               "grey81"              
[343] "grey82"               "grey83"               "grey84"              
[346] "grey85"               "grey86"               "grey87"              
[349] "grey88"               "grey89"               "grey90"              
[352] "grey91"               "grey92"               "grey93"              
[355] "grey94"               "grey95"               "grey96"              
[358] "grey97"               "grey98"               "grey99"              
[361] "grey100"              "honeydew"             "honeydew1"           
[364] "honeydew2"            "honeydew3"            "honeydew4"           
[367] "hotpink"              "hotpink1"             "hotpink2"            
[370] "hotpink3"             "hotpink4"             "indianred"           
[373] "indianred1"           "indianred2"           "indianred3"          
[376] "indianred4"           "ivory"                "ivory1"              
[379] "ivory2"               "ivory3"               "ivory4"              
[382] "khaki"                "khaki1"               "khaki2"              
[385] "khaki3"               "khaki4"               "lavender"            
[388] "lavenderblush"        "lavenderblush1"       "lavenderblush2"      
[391] "lavenderblush3"       "lavenderblush4"       "lawngreen"           
[394] "lemonchiffon"         "lemonchiffon1"        "lemonchiffon2"       
[397] "lemonchiffon3"        "lemonchiffon4"        "lightblue"           
[400] "lightblue1"           "lightblue2"           "lightblue3"          
[403] "lightblue4"           "lightcoral"           "lightcyan"           
[406] "lightcyan1"           "lightcyan2"           "lightcyan3"          
[409] "lightcyan4"           "lightgoldenrod"       "lightgoldenrod1"     
[412] "lightgoldenrod2"      "lightgoldenrod3"      "lightgoldenrod4"     
[415] "lightgoldenrodyellow" "lightgray"            "lightgreen"          
[418] "lightgrey"            "lightpink"            "lightpink1"          
[421] "lightpink2"           "lightpink3"           "lightpink4"          
[424] "lightsalmon"          "lightsalmon1"         "lightsalmon2"        
[427] "lightsalmon3"         "lightsalmon4"         "lightseagreen"       
[430] "lightskyblue"         "lightskyblue1"        "lightskyblue2"       
[433] "lightskyblue3"        "lightskyblue4"        "lightslateblue"      
[436] "lightslategray"       "lightslategrey"       "lightsteelblue"      
[439] "lightsteelblue1"      "lightsteelblue2"      "lightsteelblue3"     
[442] "lightsteelblue4"      "lightyellow"          "lightyellow1"        
[445] "lightyellow2"         "lightyellow3"         "lightyellow4"        
[448] "limegreen"            "linen"                "magenta"             
[451] "magenta1"             "magenta2"             "magenta3"            
[454] "magenta4"             "maroon"               "maroon1"             
[457] "maroon2"              "maroon3"              "maroon4"             
[460] "mediumaquamarine"     "mediumblue"           "mediumorchid"        
[463] "mediumorchid1"        "mediumorchid2"        "mediumorchid3"       
[466] "mediumorchid4"        "mediumpurple"         "mediumpurple1"       
[469] "mediumpurple2"        "mediumpurple3"        "mediumpurple4"       
[472] "mediumseagreen"       "mediumslateblue"      "mediumspringgreen"   
[475] "mediumturquoise"      "mediumvioletred"      "midnightblue"        
[478] "mintcream"            "mistyrose"            "mistyrose1"          
[481] "mistyrose2"           "mistyrose3"           "mistyrose4"          
[484] "moccasin"             "navajowhite"          "navajowhite1"        
[487] "navajowhite2"         "navajowhite3"         "navajowhite4"        
[490] "navy"                 "navyblue"             "oldlace"             
[493] "olivedrab"            "olivedrab1"           "olivedrab2"          
[496] "olivedrab3"           "olivedrab4"           "orange"              
[499] "orange1"              "orange2"              "orange3"             
[502] "orange4"              "orangered"            "orangered1"          
[505] "orangered2"           "orangered3"           "orangered4"          
[508] "orchid"               "orchid1"              "orchid2"             
[511] "orchid3"              "orchid4"              "palegoldenrod"       
[514] "palegreen"            "palegreen1"           "palegreen2"          
[517] "palegreen3"           "palegreen4"           "paleturquoise"       
[520] "paleturquoise1"       "paleturquoise2"       "paleturquoise3"      
[523] "paleturquoise4"       "palevioletred"        "palevioletred1"      
[526] "palevioletred2"       "palevioletred3"       "palevioletred4"      
[529] "papayawhip"           "peachpuff"            "peachpuff1"          
[532] "peachpuff2"           "peachpuff3"           "peachpuff4"          
[535] "peru"                 "pink"                 "pink1"               
[538] "pink2"                "pink3"                "pink4"               
[541] "plum"                 "plum1"                "plum2"               
[544] "plum3"                "plum4"                "powderblue"          
[547] "purple"               "purple1"              "purple2"             
[550] "purple3"              "purple4"              "red"                 
[553] "red1"                 "red2"                 "red3"                
[556] "red4"                 "rosybrown"            "rosybrown1"          
[559] "rosybrown2"           "rosybrown3"           "rosybrown4"          
[562] "royalblue"            "royalblue1"           "royalblue2"          
[565] "royalblue3"           "royalblue4"           "saddlebrown"         
[568] "salmon"               "salmon1"              "salmon2"             
[571] "salmon3"              "salmon4"              "sandybrown"          
[574] "seagreen"             "seagreen1"            "seagreen2"           
[577] "seagreen3"            "seagreen4"            "seashell"            
[580] "seashell1"            "seashell2"            "seashell3"           
[583] "seashell4"            "sienna"               "sienna1"             
[586] "sienna2"              "sienna3"              "sienna4"             
[589] "skyblue"              "skyblue1"             "skyblue2"            
[592] "skyblue3"             "skyblue4"             "slateblue"           
[595] "slateblue1"           "slateblue2"           "slateblue3"          
[598] "slateblue4"           "slategray"            "slategray1"          
[601] "slategray2"           "slategray3"           "slategray4"          
[604] "slategrey"            "snow"                 "snow1"               
[607] "snow2"                "snow3"                "snow4"               
[610] "springgreen"          "springgreen1"         "springgreen2"        
[613] "springgreen3"         "springgreen4"         "steelblue"           
[616] "steelblue1"           "steelblue2"           "steelblue3"          
[619] "steelblue4"           "tan"                  "tan1"                
[622] "tan2"                 "tan3"                 "tan4"                
[625] "thistle"              "thistle1"             "thistle2"            
[628] "thistle3"             "thistle4"             "tomato"              
[631] "tomato1"              "tomato2"              "tomato3"             
[634] "tomato4"              "turquoise"            "turquoise1"          
[637] "turquoise2"           "turquoise3"           "turquoise4"          
[640] "violet"               "violetred"            "violetred1"          
[643] "violetred2"           "violetred3"           "violetred4"          
[646] "wheat"                "wheat1"               "wheat2"              
[649] "wheat3"               "wheat4"               "whitesmoke"          
[652] "yellow"               "yellow1"              "yellow2"             
[655] "yellow3"              "yellow4"              "yellowgreen"




위처럼 text로 색깔 이름만 있으면 알기 어려울 수도 있는데요, Earl F. Glynn 가 657개 색을 각 숫자별로 그리드에 색을 보기에 좋도록 정리를 해놓았습니다.

[ Color Chart by Earl F. Glynn, Stowers Institute for Medical Research, 24 May 2005 ]

* 출처 : http://research.stowers-institute.org/efg/R/Color/Chart/index.htm




R에서 색을 지정하는 방법에는 (1) 숫자 (index), (2) 색 이름 (color name), (3) 16진수 (hexadecimal), (4) RGB 색상표의 4가지 방법이 있습니다.

 숫자 (index)

색 이름 (color name) 

16진수 (hexadecimal) 

RGB triple 

4

(26번) blue

#0000FF

0  0  255

 NA

(62번) comflowerblue

#6495ED

100  149  237

 NA

(73번) darkblue 

#00008B 

 0  0  139



먼저 (1) 숫자(index)로 지정하는 방법은 편하긴 한데요, 선택할 수 있는 색은 아래와 같이 8가지가 있어서 매우 제한적입니다.

index

 0

 1

3

 color

흰색

(white)

검정색

(black) 

빨강색

(red) 

초록색

(green) 

파랑색

(blue) 

청록색 

(turquoise)

자홍색

(magenta)

노란색

(yellow) 

 회색

(gray)



> # color by index 1~8
> par(mfrow=c(1,2))
> pie(rep(1, 8), col = 1:8)
> pie(rep(1, 16), col = 1:16)



 



반면, (2) 이름(color name), (3) 16진법 표기 (hexadecimal), (4) RGB 색상표 (RGB triple) 은 매우 다양한 색상을 선택할 수 있는 장점이 있습니다.  아래는 Earl F. Glynn 가 작성한 색상표에서 일부를 화면캡쳐한 내용인데요, 모든 색상표는 아래의 출처에 있는 pdf url에 있습니다.

* 출처 : http://research.stowers-institute.org/efg/R/Color/Chart/ColorChart.pdf




파란색(blue)에 대해서 위의 4가지 방법, 즉  (1) 숫자 (index), (2) 색 이름 (color name), (3) 16진수 (hexadecimal), (4) RGB 색상표를 사용해서 R 함수 예를 들어보겠습니다.  파란색(blue)으로 모두 똑같은 결과가 나았습니다.

 

> ## 4 methods of color 'blue' exmaple : index, color name, hexadecimal, RGB
> 
> library(MASS) # to use Cars933 dataframe
> 
> par(mfrow = c(2,2))
> 
> # method 1 : index
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 19, 
+      col = 4, main = "col = 4 (index)")
> 
> # method 2 : color name
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 19, 
+      col = "blue", main = "col = blue (name)")
> 
> # method 3 : hexadecimal
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 19, 
+      col = "#0000FF", main = "col = #0000FF (hexadecimal)")
> 
> # method 4 : RGB triple
> rgb_1 <- rgb(0, 0, 255, maxColorValue=255)
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 19, 
+      col = rgb_1, main = "col = RGB(0, 0, 255)(RGB triple)")






R에서는 색상 관련해서 서로 보완(complementing)되거나 대조를 이루는(contrasting) 색상들을 미리 파레트 형식으로 정의(defined palettes of colors)해 놓은 것이 있습니다.  rainbow(n), heat.colors(n), terrain.colors(n), topo.colors(n), cm.colors(n) 등이 있는데요, example(rainbow) 함수를 이용해서 이들 색상표 palettes 를 살펴보겠습니다. 계속 Enter 치면 다음 화면으로 넘어갑니다.


[ 색상 파레트 (defined palattes of colors) ]

 

> ## example of rainbow palette's colors

> example(rainbow)

rainbw> require(graphics)

rainbw> # A Color Wheel
rainbw> pie(rep(1, 12), col = rainbow(12))



Hit <Return> to see next plot: rainbw> ##------ Some palettes ------------ rainbw> demo.pal <- rainbw+ function(n, border = if (n < 32) "light gray" else NA, rainbw+ main = paste("color palettes; n=", n), rainbw+ ch.col = c("rainbow(n, start=.7, end=.1)", "heat.colors(n)", rainbw+ "terrain.colors(n)", "topo.colors(n)", rainbw+ "cm.colors(n)")) rainbw+ { rainbw+ nt <- length(ch.col) rainbw+ i <- 1:n; j <- n / nt; d <- j/6; dy <- 2*d rainbw+ plot(i, i+d, type = "n", yaxt = "n", ylab = "", main = main) rainbw+ for (k in 1:nt) { rainbw+ rect(i-.5, (k-1)*j+ dy, i+.4, k*j, rainbw+ col = eval(parse(text = ch.col[k])), border = border) rainbw+ text(2*j, k * j + dy/4, ch.col[k]) rainbw+ } rainbw+ } rainbw> n <- if(.Device == "postscript") 64 else 16 rainbw> # Since for screen, larger n may give color allocation problem rainbw> demo.pal(n) Hit <Return> to see next plot: >





  • 축 색 지정 (color for axis annotation) : col.axis
x축과 y축의 척도 표기 색상을 지정할 때 col.axis 모수 옵션을 사용합니다.  아래에 x축과 y축 척도 표기 색상으로 파랑색, 빨강색, 노랑색, 회색으로 바꿔가면서 그래프를 그려보았습니다.

> ## color for axis annotation : col.axis

> library(MASS) # to use Cars93 dataframe > par(mfrow = c(2,2)) > plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, + col.axis = "blue", main = "col.axis = blue") > > plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, + col.axis = "red", main = "col.axis = red") > > plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, + col.axis = "yellow", main = "col.axis = yellow") > > plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, + col.axis = "gray", main = "col.axis = gray")


 





  • x축과 y축 Label 지정 (color for x and y labels) : col.lab
이번에는 x축과 y의 Lable 색을 지정하는 방법으로 col.lab 모수 옵션을 사용하면 됩니다.  파랑색, 빨강색, 노랑색, 회색으로 x축과 y축의 Lable 색을 설정하는 예를 들어보겠습니다.

> ## color for x and y labels : col.lab
> library(MASS)
> par(mfrow = c(2,2))
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      col.lab = "blue", main = "col.lab = blue")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      col.lab = "red", main = "col.lab = red")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      col.lab = "yellow", main = "col.lab = yellow")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      col.lab = "gray", main = "col.lab = gray")



 




  • 제목 색 지정 (color for main title) : col.main
> ## color for main title : col.main
> library(MASS)
> par(mfrow = c(2, 2))
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      col.main = "blue", main = "col.main = blue")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      col.main = "red", main = "col.main = red")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      col.main = "yellow", main = "col.main = yellow")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      col.main = "gray", main = "col.main = gray")



 




  • 부제목 색 지정 (color for sub title) : col.sub
> ## color for sub title : col.sub
> library(MASS)
> par(mfrow = c(2, 2))
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      col.sub = "blue", sub = "col.sub = blue")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      col.sub = "red", sub = "col.sub = red")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      col.sub = "yellow", sub = "col.sub = yellow")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      col.sub = "gray", sub = "col.sub = gray")



 




  • 그래프 전경 색 지정 (color for foreground) : fg
> ## color for foreground : fg
> library(MASS)
> par(mfrow = c(2, 2))
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      fg = "blue", main = "fg (foreground) = blue")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      fg = "red", main = "fg (foreground) = red")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      fg = "yellow", main = "fg (foreground) = yellow")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 1, pch = 21, 
+      fg = "gray", main = "fg(foreground) = gray")


 





  • 그래프 배경 색 지정 (color for background) : bg
bg는 그래프 기호의 배경색을 채울 때 사용합니다.  아래에 기호 모양 21번 (원)에 파랑색, 빨강색, 노랑색, 회색을 채워보았습니다.

> ## color for background :bg
> library(MASS)
> par(mfrow = c(2, 2))
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 21, 
+      bg = "blue", main = "bg (background) = blue")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 21, 
+      bg = "red", main = "bg (background) = red")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 21, 
+      bg = "yellow", main = "bg (background) = yellow")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 21, 
+      bg = "gray", main = "bg (background) = gray")



 




bg (background color)는 속이 비어있는 pch 21번부터 25번 까지만 사용가능하며, 그 외에는 적용이 안됩니다. 아래에 pch =1 일 때 bg 옵션이 적용이 안된 것을 확인할 수 있습니다.

> ## bg (background color) only works with pch from 21 to 25
> 
> library(MASS)
> par(mfrow=c(3,2))
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 1, 
+      bg = "blue", main = "pch = 1, bg is not working")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 21, 
+      bg = "blue", main = "pch = 21, bg is working")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 22, 
+      bg = "blue", main = "pch = 22, bg is working")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 23, 
+      bg = "blue", main = "pch = 23, bg is working")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 24, 
+      bg = "blue", main = "pch = 24, bg is working")
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, Cars93, cex = 2, pch = 25, 
+      bg = "blue", main = "pch = 25, bg is working")



 



다음번 포스팅에서는 그래프 영역과 내/외부 마진 모수 설정하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.


많은 도움 되었기를 바랍니다.

 

이번 포스팅이 도움이 되었다면 아래의 '공감 ~♡' 단추를 꾸욱 눌러주세요.^^


 

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License
Posted by R Friend R_Friend

지난번 포스팅에서 R 그래프 모수 (Graphical Parameters)를 설정하는 2가지 방법(par(), arguments)에 대해서 소개하였습니다.


이번 포스팅에서는 그래프 모수의 기호, 선 모수 설정에 대해서 하나씩 예를 들어보면서 자세히 설명해보겠습니다.

(그래프 모수가 70여 가지가 되므로 모두를 설명하기에는 무리가 있으며, 자주 사용하는 것들 위주로 선별해서 소개합니다. ?par 로 도움말을 찾아보시면 모든 그래프 모수에 대한 도움말을 검색할 수 있습니다)



  • 기호 (plotting symbols, characters) : pch=
그래픽 모수 pch 를 사용해서 다양한 모양의 기호, 상징을 그릴 수 있습니다.  디폴트는 pch=1 로서 속이 빈 원 모양이며, 아래의 pch 그래픽 모수 숫자별 모양을 참고해서 원하는 모양의 숫자를 pch = '숫자' 로 입력하면 되겠습니다.





MASS 패키지 내 Cars93 데이터프레임의 차 무게(Weight)와 고속도로연비(MPG.highway) 변수를 가지고 산포도 그래프를 아래와 같이 그려보았습니다. pch=1 ~ pch=6 까지 6개만 예로 들어보았습니다.

> ## symbol and character of plotting : pch=
> library(MASS)
> 
> par(mfrow = c(3,2))
> 
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = 1, main = "pch = 1")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = 2, main = "pch = 2")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = 3, main = "pch = 3")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = 4, main = "pch = 4")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = 5, main = "pch = 5")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = 6, main = "pch = 6")
> 
> par(mfrow = c(1,1))



 



  • 기호 직접 입력하는 방법 (specifying character directly)
pch = 1 처럼 숫자를 입력하는 방법 말고도 pch = '$', pch = '%', pch = '*'처럼 기호를 직접 pch 다음에 직접 입력해도 됩니다.


> ## specifying character directly
> par(mfrow = c(1,3))
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = '$', main = "pch = '$' ")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = '%', main = "pch = '%' ")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = '*', main = "pch = '*' ")


 





  • 기호의 크기 : cex
cex는 기호의 크기를 지정할 때 사용합니다.  cex=1 이 디폴트 크기이며, cex 다음에 입력하는 숫자는 디폴트 대비 상대적인 크기를 나타냅니다.

> ## symbol size : cex > par(mfrow = c(2, 3)) # plot display by 2 row and 3 column > plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = 19, cex = 0.5, main = "cex = 0.5") > plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = 19, cex = 1, main = "cex = 1 (default)") > plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = 19, cex = 1.5, main = "cex = 1.5") > plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = 19, cex = 2, main = "cex = 2") > plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = 19, cex = 3, main = "cex = 3") > plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93, pch = 19, cex = 4, main = "cex = 4")


 




  • 선 유형 (line types) : lty
R 그래프 모수에서 제공하는 유형에는 아래과 같이 6개가 있습니다.


> ## line types : lty
> 
> # ordering by Weight
> Cars93_order <- Cars93[order(Cars93$Weight),]
> 
> par(mfrow = c(2, 3)) # plot layout by 2 row and 3 column
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93_order, type = "l", lty = 1, main = "lty = 1")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93_order, type = "l", lty = 2, main = "lty = 2")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93_order, type = "l", lty = 3, main = "lty = 3")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93_order, type = "l", lty = 4, main = "lty = 4")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93_order, type = "l", lty = 5, main = "lty = 5")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93_order, type = "l", lty = 6, main = "lty = 6")



 



  • 선 두께 (line width) : lwd
선 두께를 조절하는 그래프 모수는 lwd 입니다. lwd = 1 이 디폴트 값이며, 이 숫자를 기준으로 숫자만큼 선 두께가 배수가 됩니다.  아래에 lwd = 0.5, 1, 2, 3, 4, 5 별로 선 두께가 어떻게 변화하는지 예를 들어보았습니다.  참고로, plot(x, y, dataset, type = "l") 로 하면 선 그래프 (line plot)를 그릴 수 있습니다.

> ## line width : lwd
> 
> # ordering by Weight
> Cars93_order <- Cars93[order(Cars93$Weight),]
> 
> par(mfrow = c(2, 3)) # plot display by 2 row and 3 column
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93_order, type = "l", lwd = 0.5, main = "lwd = 0.5")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93_order, type = "l", lwd = 1, main = "lwd = 1 (default)")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93_order, type = "l", lwd = 2, main = "lwd = 2")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93_order, type = "l", lwd = 3, main = "lwd = 3")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93_order, type = "l", lwd = 4, main = "lwd = 4")
> plot(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93_order, type = "l", lwd = 5, main = "lwd = 5")



 



  • 현재 그래프 모수 확인 (checking current graphical parameter settings) : par()
참고로, par() 함수를 쓰면 현재의 그래프 모수를 확인해볼 수 있습니다. 갯수를 세어보니 총 72개 graphical parameter 가 있네요. 

> # to see current graphical parameter settings
> par()
$xlog
[1] FALSE

$ylog
[1] FALSE

$adj
[1] 0.5

$ann
[1] TRUE

$ask
[1] FALSE

$bg
[1] "white"

$bty
[1] "o"

$cex
[1] 1

$cex.axis
[1] 1

$cex.lab
[1] 1

$cex.main
[1] 1.2

$cex.sub
[1] 1

$cin
[1] 0.2000000 0.2666667

$col
[1] "black"

$col.axis
[1] "black"

$col.lab
[1] "black"

$col.main
[1] "black"

$col.sub
[1] "black"

$cra
[1] 14.4 19.2

$crt
[1] 0

$csi
[1] 0.2666667

$cxy
[1] 0.02623142 0.05008347

$din
[1] 9.277778 7.777778

$err
[1] 0

$family
[1] ""

$fg
[1] "black"

$fig
[1] 0 1 0 1

$fin
[1] 9.277778 7.777778

$font
[1] 1

$font.axis
[1] 1

$font.lab
[1] 1

$font.main
[1] 2

$font.sub
[1] 1

$lab
[1] 5 5 7

$las
[1] 0

$lend
[1] "round"

$lheight
[1] 1

$ljoin
[1] "round"

$lmitre
[1] 10

$lty
[1] "solid"

$lwd
[1] 1

$mai
[1] 1.360000 1.093333 1.093333 0.560000

$mar
[1] 5.1 4.1 4.1 2.1

$mex
[1] 1

$mfcol
[1] 1 1

$mfg
[1] 1 1 1 1

$mfrow
[1] 1 1

$mgp
[1] 3 1 0

$mkh
[1] 0.001

$new
[1] FALSE

$oma
[1] 0 0 0 0

$omd
[1] 0 1 0 1

$omi
[1] 0 0 0 0

$page
[1] TRUE

$pch
[1] 1

$pin
[1] 7.624444 5.324444

$plt
[1] 0.1178443 0.9396407 0.1748571 0.8594286

$ps
[1] 16

$pty
[1] "m"

$smo
[1] 1

$srt
[1] 0

$tck
[1] NA

$tcl
[1] -0.5

$usr
[1] 0 1 0 1

$xaxp
[1] 0 1 5

$xaxs
[1] "r"

$xaxt
[1] "s"

$xpd
[1] FALSE

$yaxp
[1] 0 1 5

$yaxs
[1] "r"

$yaxt
[1] "s"

$ylbias
[1] 0.2

 



다음번 포스팅에서는 색깔과 관련된 그래프 모수에 대해서 알아보도록 하겠습니다.


많은 도움이 되었기를 바랍니다.

 

이번 포스팅이 도움이 되었다면 아래의 '공감 ~♡' 단추를 꾸욱 눌러주세요.^^

 

 

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License
Posted by R Friend R_Friend

이전 포스팅에서 Base Graphics plotting system에서 그래프의 기본 골격을 생성하는 높은 수준의 그래프 함수 (High Level Graphics Function)에 대해서 알아보았습니다.


이번 포스팅에서는 그래프의 기호, 선, 색깔, 마진, 영역 분할 등 그래프의 세부적인 옵션들을 설정하는 방법으로 '그래프 모수 (Graphical Parameters)' 에 대해서 소개하겠습니다.


그래프 모수에는 약 70여가지가 있는데요, 포스팅에서 전부 다루기에는 무리가 있어서 활용 빈도가 높다고 생각하는 항목들만을 선별해서 소개하겠습니다.  R의 콘솔 창에 '?par' 라고 입력하면 graphical parameter setting 관련한 도움말을 참고할 수 있습니다.





그래프 모수를 설정하는 방법에는 2가지가 있습니다. 


첫번째 방법은 par() 함수를 이용해서 이후에 생성하는 그래프 전체에 일괄적으로 동일하게 모수를 적용하는 방법입니다 (global environment).  동일한 모수 설정치로 다수의 그래프를 그려야 하는 상황이라면 편리하게 사용할 수 있는 방법입니다.  일부 그래프 모수는 이 첫번째 방법으로만 설정할 수 있습니다. (예: 영역분할 mfrow 등)


두번째 방법은 그래프를 그릴 때마다 매번 함수 내에서 그래프 모수를 일일이 지정해주는 방법입니다.  그래프를 한두개 그리고 말거라거나, 다수의 그래프를 그려야하기는 하는데 모수 설정치가 매번 다르다면 두번째 방법을 사용하는게 편하겠습니다.



[ 그래프 모수를 설정하는 2가지 방법 ]

(2 methods of setting graphical parameters)





(1) 아래에 첫번째 방법으로 par() 함수를 이용해서 그래프 모수를 설정하는 예를 들어보았습니다.  MASS 패키지에 내장되어 있는 Cars93 데이터프레임의 차무게(Weight)와 마력(Horsepower)과 고속도로연비(MPG.highway) 간의 관계를 알아보기 위해 산포도를 그려본 예제입니다.


par() 함수를 사용해서 global environment에 그래프 모수를 설정할 때는 나중에 디폴트 그래프 모수로 돌아와야 하는 상황에서 편리하게 사용할 수 있도록 par(no.readonly = TRUE) 를 par_origin 이라는 객체에 할당해서 저장해 두었다가, 그래프 다 그리고 나서 제일 마지막에 par(par_origin)로 원래의 그래프 모수로 원복하였습니다.


> ##----------------------- > ## Graphical Parameters > > # help on par() function > ?par > > > library(MASS) # to use Cars93 dataframe >

> # method 1 : par() > # saving original graphical parameters setting > par_origin <- par(no.readonly = TRUE) > > # setting new graphical parameters > par(pch = 15, col = "blue") > > plot(MPG.highway ~ Weight, type = "p", Cars93)

> 


> 
> plot(MPG.highway ~ Horsepower, type = "p", Cars93)
> 


> > # returning to original parameter setting > par(par_origin) > plot(MPG.highway ~ Weight, type = "p", Cars93)

> 
> 

 






(2) 두번째로 개별 그래프마다 그래프 모수를 설정하는 방법을 예로 들어보겠습니다.  그래프 결과는 위에서 par()로 그래프 모수 설정했을 때와 동일함을 알 수 있습니다.  그래프를 그려야 하는 상황에 가장 편리한 방법을 선택해서 사용하면 되겠습니다.


> ## method 2 : setting graphical parameters seperately
> plot(MPG.highway ~ Horsepower, type = "p", # scatter plot with point
+      pch = 15, # point character
+      col = "blue", # color
+      data = Cars93)
> 


> 
> 
> plot(MPG.highway ~ Weight, type = "p", # scatter plot with point
+      pch = 21, # point character
+      col = "black", # color
+      data = Cars93)
> 
> 

 




다음번 포스팅에서는 기호, 선, 색깔, 마진, 영역 분할 등의 그래프 모수의 세부 항목들에 대해서 소개하도록 하겠습니다.


많은 도움이 되었기를 바랍니다.

 

이번 포스팅이 도움이 되었다면 아래의 '공감 ~♡' 단추를 꾸욱 눌러주세요.^^


 

저작자 표시 비영리 변경 금지
신고
크리에이티브 커먼즈 라이선스
Creative Commons License
Posted by R Friend R_Friend


티스토리 툴바