이번 포스팅에서는 지리공간 데이터 중에서 실제 세계를 도형으로 표현(graphical representation) 하는 벡터 데이터 모델 (Vector data model)에서 사용하는 기하 유형 (geometry types)에 대해서 소개하겠습니다.

(* 참고로 레스터 데이터는 실제 세계를 픽셀로 이루어진 그리드 안에 지리특성 값을 가지는 형태라고 하였습니다.)

벡터 데이터의 기하 유형에는 총 17개가 있는데요, 이번 포스팅에서는 그중에서도 많이 사용되는 아래의 7개의 대표적인 유형에 대해서만 설명을 하겠습니다.

(1) 점 (Point)
(2) 선 (LineString)
(3) 면 (다각형) (Polygon)
(4) 다중점 (MultiPoint)
(5) 다중선 (MultiLineString)
(6) 다중면 (MultiPolygon)
(7) 기하집합 (GeometryCollection)

총 17개의 기하 유형 중에서 위에서 설명한 7개 이외에 나머지 유형에 대해서는 PostGIS 사이트를 참고하시기 바랍니다. ( http://postgis.net/docs/using_postgis_dbmanagement.html )

[ 벡터 데이터의 기하 유형 (Geometry Types of Vector data) ]



  (1) 점 (Point), 다중점 (MultiPoint)


점은 2D (위도, 경도), 3D (위도, 경도, 해발고도), 또는 4D (위도, 경도, 고도, 측정 정확도) 공간 상의 하나의 위치 좌표에 해당합니다.

예: Point (3 3)

(Point)은 0 차원으로서, 각 기하도형의 가장 기본이 되는 형태입니다. 여러개의 점을 이어주면 선이 되고, 선을 닫아주면 면이 되는 식이니깐요. 이렇게 점 --> 선 --> 면 혹은 점 --> 다중점, 선 --> 다중선, 면 --> 다중면 방향으로 기하도형을 변환하는 것을 구성(composition) 한다고 하며, 그 반대 방향으로의 변환을 해체(Decompostion) 한다고 합니다.

점은 우물, 랜드마크, 관심지역(Point of Interest) 등의 지리특성을 정의할 때 사용합니다.

R에서 점(point)을 만들 때 st_point() 함수를 사용합니다. st_point(dim="XYM") 에서 dim 은 차원(dimension)을 의미하고, M은 보통 Measurement 의 M (측정 정확도, measurement accuracy)을 의미합니다. 점의 2D, 3D, 4D 좌표는 c() 로 묶어줍니다.(concatenate)

참고로, 접두사 'ST_' 는 PostGIS의 함수에서도 동일하게 사용되며, 'standard Spatial Type (ST)' 의 앞글자를 딴 것입니다.


install.packages("sf")

library(sf)


##----------------
## point

## XY point
st_point(c(3, 3))
# POINT (3 3)

## XYZ point
st_point(c(3, 3, 2))
# POINT Z (3 3 2)

## XYM point
st_point(c(3, 3, 1), dim = "XYM")
# POINT M (3 3 1)

## XYZM point
st_point(c(3, 3, 2, 1))
# POINT ZM (3 3 2 1)





  (2) 선 (LineString)


선(LineString) 은 점들을 직선으로 연결한, 여러개 점들의 연속적인 집합입니다. 선은 아래의 예처럼 몇 개 점들의 집합으로 표현할 수 있습니다(이들 점을 순서대로 직선으로 연결).

예: LineString (1 1, 1 3, 3 5)

선은 1차원(dimension of 1)이며 길이(length)가 있습니다. (반면, 점은 0 차원이고 길이가 없음)
선은 길, 철도, 강, 전선 등과 같이 선형 특성을 가진 지형지물을 정의하는데 사용합니다.

R에서 선(LineString)은 st_linestring() 함수를 사용하여 만들 수 있습니다. 선을 이루는 여러개 점들의 좌표는 rbind()로 행렬을 만들어서 사용합니다.


##----------------
## LineString using matrices
linestring_matrix = rbind(c(1, 1), c(1, 3), c(3, 5))


st_linestring(linestring_matrix)
# LINESTRING (1 1, 1 3, 3 5)





  (3) 면 (다각형) (Polygon)


(Polygon)은 2차원의 표면을 가지는 형태로 점들이 연결된 것으로서, 안에 구멍(hole)이 있을 수도 있고 또는 없을 수도 있습니다. (위의 그림 예에서는 면 안에 구멍이 없음).  면이 되기 위해서는 시작점과 끝점이 동일해야 하며, 이를 닫혀있어야 한다(closed, not open)고 말합니다. 아래 예의 경우 면의 시작점과 끝점이 (x=1, y=1) 로서 동일하며, 즉 닫혀있습니다.


예: Polygon ((1 1, 1 3, 3 5, 3 1, 1 1))


면(Polygon)은 육지, 저수지, 건물 등과 같이 공간적인 외곽 (spatial extent)과 면적(area)을 가진 지리지형을 나타내는데 사용할 수 있습니다.


R의 st_polygon() 함수를 사용해서 면(Polygon)을 만들 수 있습니다. 면을 만들 때는 점 행렬의 리스트(list of matrices of points)를 입력값으로 사용합니다.



## Polygon using list of matrices of points
polygon_list = list(rbind(c(1, 1), c(1, 3), c(3, 5), c(3, 1), c(1, 1)))


st_polygon(polygon_list)
# POLYGON ((1 1, 1 3, 3 5, 3 1, 1 1))





  (4) 다중점 (MultiPoint)


다중점(MultiPoint)은 점을 여러개 모아놓은 것(a collection of points)입니다.

예: MultiPoint (1 1, 3 3, 3 5)

R에서 점은 st_point() 함수로 만들었다면, 다중점(MultiPoint)은 st_multipoint() 로 만들 수 있습니다. 이때 st_point() 에서는 점의 좌표를 c()로 묶어주기만 했다면, 다중점(MultiPoint)을 만들 때는 rbind()로 묶어서 점의 행렬(matrices)을 만들어서 st_multipoint() 함수를 사용합니다.


## MultiPoint using matrices of points
multipoint_matrix = rbind(c(1, 1), c(3, 3), c(3, 5))


st_multipoint(multipoint_matrix)
# MULTIPOINT ((1 1), (3 3), (3 5))





  (5) 다중선 (MultiLineString)


다중선(MultiLineString)은 선(LineString)을 여러개 모아놓은 것(a collection of LineStrings)입니다.


예: MulLineString ((1 1, 1 3, 3 5), (2 2, 5 2))

R에서 선(LineString)은 st_linestring()으로 만들었다면, 다중선(MultiLineString)은 st_multilinestring() 함수로 만듭니다. 여러개의 선(LineSting)을 리스트(list)로 묶어서 st_multilinestring() 함수에 넣어주면 됩니다.


## MultiLineString
multilinestring_list = list(rbind(c(1, 1), c(1, 3), c(3, 5)),
                            rbind(c(2, 2), c(5, 2)))

st_multilinestring((multilinestring_list))
# MULTILINESTRING ((1 1, 1 3, 3 5), (2 2, 5 2))





  (6) 다중면 (MultiPolygon)


다중면(MultiPolygon)은 면(Polygon)을 여러개 모아놓은 것(a collection of Polygons)입니다.


예: MultiPolygon (((1 1, 1 3, 3 5, 3 1, 1 1), (4 1, 4 5, 5 5, 5 1, 4 1)))


R에서 면(Polygon)은 st_polygon() 함수로 만들었다면, 다중면(MultiPolygon)은 st_multipolygon() 함수로 만들 수 있습니다. 면(Polygon)을 만들 때 점 행렬의 리스트를 st_polygon() 함수에 넣어주었다면, 다중면(MultiPolygon)을 만들 때는 여러개의 면이 모인 것이므로 점 행렬 리스트들의 리스트 (list of lists)를 st_multipolygon() 함수에 넣어줍니다.


## MultiPolygon
multipolygon_list = list(
  list(rbind(c(1, 1), c(1, 3), c(3, 5), c(3, 1), c(1, 1))),
  list(rbind(c(4, 1), c(4, 5), c(5, 5), c(5, 1), c(4, 1)))
  )

st_multipolygon(multipolygon_list)
# MULTIPOLYGON (((1 1, 1 3, 3 5, 3 1, 1 1)), ((4 1, 4 5, 5 5, 5 1, 4 1)))





  (7) 기하집합 (GeometryCollection)


기하(도형)집합(GeometryCollection)은 위에서 설명한 점(Point), 선(LineString), 면(다각형)(Polygon), 다중점(MultiPoint), 다중선(MultiLineString), 다중면(MultiPolygon) 중에서 여러개의 기하 유형을 모아놓은 것이며, 어떤 조합(any combination of geometries)도 가능합니다.


아래 예에서는 점(Point), 다중선(MultiLineString), 면(Polygon)이 혼합된 조합의 기하집합(GeometryCollection) 입니다.




R의 st_geometrycollection() 함수를 사용해서 기하집합(GeometryCollection)을 만들 수 있습니다. 이때 각 기하 유형을 리스트(list)로 묶어서 넣어주면 됩니다.


## GeometryCollection using list of combination of geometries
point_coord = c(3, 3)
multilinestring_list = list(rbind(c(1, 1), c(1, 3), c(3, 5)),
                            rbind(c(2, 2), c(5, 2)))
polygon_list = list(rbind(c(4, 3), c(4, 5), c(5, 5), c(5, 3), c(4, 3)))

gemetrycollection_list = list(
  st_point(point_coord),
  st_multilinestring((multilinestring_list)),
  st_polygon(polygon_list)
  )

st_geometrycollection(gemetrycollection_list)
# GEOMETRYCOLLECTION (POINT (3 3),
#                     MULTILINESTRING ((1 1, 1 3, 3 5), (2 2, 5 2)),
#                     POLYGON ((4 3, 4 5, 5 5, 5 3, 4 3)))

## plot GeometryCollection
plot(st_geometrycollection(gemetrycollection_list))





이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다.
행복한 데이터 과학자 되세요!  :-)



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지리공간 데이터 (GeoSpatial data)를 처리하고 분석하는데 있어서 첫번째 관문이자 큰 도전사항 중에 하나가 지리공간 데이터 포맷이 매우 다양하다는 것입니다. 


아래에 다양한 지리공간 데이터(various GeoSpatial data foramts)의 리스트를 소개하고, 특히 이중에서 점, 선, 다각형으로 구성된 벡터 데이터 포맷의 이미지 시각화를 예시로 보였습니다. 지리공간 데이터 포맷이 상당히 많지요?


이들 지리공간 데이터 포맷별로 데이터를 DB나 R로 불러오기 (importing)할 때 사용하는 DB utility tools 이나 R의 package가 달라지다 보니 번거롭고 또 어려운 점이 있습니다.



[ 다양한 지리공간 데이터 포맷 (various GeoSpatial data formats) ]




R을 활용한 지리공간 데이터의 처리 및 분석, 시각화를 본격적으로 들어가기 전에 먼저, 이들 지리공간 데이터 포맷들 중에서 특히 벡터 데이터(Vector data)와 레스트 데이터 (Raster data) 모델에 대해서 이들이 무엇이고, 어떻게 활용이 되며, 무슨 R 패키지를 사용해서 분석할 수 있는지에 대해서 알아보겠습니다.


[ 지리공간 벡터 데이터(Vector data) vs. 레스터 데이터 (Raster data) ]






  (1) 지리공간 벡터 데이터 (Vector data)


벡터 데이터에는 KML(.kml or .kmz), GML, GeoJSON, Shapefile (.shp), WKT 등의 데이터 포맷이 있습니다.


KML (Keyhole Markup Language), GML (Geography Markup Language) 데이터 포맷은 XML 기반으로 지리공간 데이터를 저장합니다. KML은 OGC(Open Geospatil Consortium)의 공식 표준입니다. KML과 GML 데이터 포맷은 non-GIS 사용자들과 인터넷을 통해 쉽게 지리공간 데이터를 공유하는데 많이 사용됩니다.


GeoJSON 데이터 포맷은 이름에서 짐작할 수 있듯이 JSON 기반으로 간단한 지리공간 데이터와 그 외 일반 데이터를 저장합니다. GeoJSON 데이터는 인터넷으로 지리공간 & 일반 데이터를 공유하는데 역시 많이 사용됩니다.


Shapefile 데이터 포맷은 GIS (Geographic Information System) 소프트웨어를 위한 지리공간 벡터 데이터입니다. Shapefile 은 GIS 의 국제적인 제공사인 Esri(Environmental Systems Research Institute)에서 개발하고 관리하며, GIS 소프트웨어 간 상호운용성(interoperability)를 보장합니다.


WKT 데이터 포맷은 Well-Known Text 의 약자로서, 벡터 지리공간 데이터를 표현하는데 텍스트 마크업 언어(Text Markup Language)를 사용합니다. WKB (Well-Known Bianry)는 WKT와 같은 정보를 저장하는데 있어 이진(binary) 포맷을 사용해 보다 간소하고 컴퓨터가 처리하기에 편리하도록 하며, 대신 사람이 읽을 수는 없습니다.



벡터 데이터는 실제 세상을 그래픽으로 재표현(graphical representation of the real world)한 것으로서, 점, 선, 다각형(points, lines, polygons) 유형의 그래픽을 이용합니다. 벡터 데이터는 지구 표면의 객체나 특징을 일반화하여 표현하는데 사용됩니다.


벡터 데이터는 별개로 분리되고, 경계가 잘 정의되어 있어서 보통 높은 수준의 정밀도 (high level of precision) 을 가지고 있습니다. 이런 이유로 벡터 데이터는 사회 과학 (social sciences) 분야에서 많이 사용됩니다.


R 의 sf 패키지 (spatial data frame) 를 사용하여 벡터 데이터를 불러오고, 처리 및 분석, 시각화를 할 수 있습니다. (다음 포스팅에서 소개) sf 패키지는 이전의 sp 패키지, rgeos, rgdal 패키지를 모두 아우르고 있고, GEOS, GDAL, PROJ 와 R 의 interface를 제공해주어서, R로 지리공간 벡터 데이터를 다루는데 있어 매우 편리하고 강력합니다.




[ 강과 도심 지역을 나타낸 벡터 데이터(vector data)와 레스터 데이터(raster data) 비교 ]


* source: https://blog.rmotr.com/spatial-data-with-python-lets-begin-e29b5c41ead3



  (2) 지리공간 레스터 데이터 (Raster data)


레스터 데이터(Raster data)에는 ESRI Grid, GeoTIFF, JPEG 2000, NITF 등이 데이터 포맷이 있습니다.


레스터 데이터는 픽셀의 격자(grid of pixels) 로 지구의 표면을 표현합니다. 각 픽셀 안에는 색, 측정 단위 등과 같이 질문의 요소에 대한 정보를 전달하는 값이 있습니다.


레스터 데이터는 인공위성이나 항공장비에서 지구 표면을 향해 위에서 아래로 수직으로 찍은 사진으로 생각하면 이해하기가 쉽습니다.(예: NASA에서 제공하는, 인공위성에서 찍은 지구의 야간 사진 등) 이 지구표면을 수직으로 찍은 사진을 픽셀의 격자로 나누어서 각 픽셀(pixel, cell)에 지리특성정보 값을 가지고 있는 것입니다. 


레스터 데이터의 품질은 사진을 찍었던 장비의 해상도의 한계나, 활용하고자 하는 분야의 목적에 따라서 다양합니다. 레스터 데이터는 많은 환경관련 과학 분야 (environmental sciences)에 많이 사용되고 있습니다.


R의 raster 패키지를 사용하면 R에서 레스터 데이터를 처리할 수 있습니다.


위에서 각각 소개한 벡터 데이터와 레스터 데이터는 상호 간에 변환(converting from vector to raster data, from raster to vector data)이 가능하며, 하나의 분석 목적에 두 유형의 데이터 포맷이 동시에 사용되기도 합니다.


다음번 포스팅에서는 R의 spData 패키지에 내장되어 있는 지리공간 벡터 데이터 모델(Vector data model)을 가지고 sf 패키지로 시각화하는 간단한 예를 소개하겠습니다.


이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다.

행복한 데이터 과학자 되세요!  :-)


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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.

 

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