R ggplot2 텍스트(text), 선(line), 화살표(arrow), 음영사각형(shadowed box), 제목(title) 주석달기 : annotate()

R 분석과 프로그래밍/R 그래프_시각화 2015. 9. 5. 15:19

그동안 R로 다양한 그래프를 그리는 방법을 알아보았습니다.  R로 그래프를 그렸다면, 보는 이의 가독성, 해석의 용이성을 높여주기 위해서 그래프 위에 텍스트, 가로선/세로선/대각선, 화살표, 음영 사각형, 제목 등과 같이 추가로 정보를 제공하거나 강조를 하고 싶은 부분에 주석을 달고 싶을 때가 있습니다.

 

 

- 텍스트 : annotate("text")

 

- 가로선/세로선/대각선 : geom_vline(), geom_hline(), geom_abline()

 

- 화살표 : annotate("segment", arrow=arrow()) , with grid package

- 음영 사각형 : annotate("rect")

- 제목 : ggtitle()

 

 

매번의 R 그래프/시각화 포스팅마다 주석 다는 방법을 간간이 곁들여서 소개해드리기는 했는데요, 이번 포스팅에서는 주석 다는 방법에 대해서 포괄적이고 종합적으로 정리를 해서 바로 찾아보기 편하도록 정리를 해보았습니다.

 

 

예제로 사용할 데이터는 Base Package에 내장되어 있는 iris 데이터 프레임의 Petal.Width, Petal.Length, Species 의 세개 변수를 사용하겠습니다. (iris 데이터셋은 데이터 마이닝 실습에 아주 많이 사용되는 데이터셋으로서, iris 꽃 품종 중 setosa 50개, versicolor 50개, virginica 50개를 꽃잎의 넓이와 길이를 측정해놓은 데이터셋입니다)

 

 

 

> str(iris)
'data.frame':	150 obs. of  5 variables:
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 

 

 

ggplot2는 별도의 설치 및 호출이 필요한 패키지이므로 아래의 절차를 먼저 실행하시기 바랍니다.

 

> install.packages("ggplot2")
Installing package into ‘C:/Users/user/Documents/R/win-library/3.2’
(as ‘lib’ is unspecified)
trying URL 'http://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.2/ggplot2_1.0.1.zip'
Content type 'application/zip' length 2676992 bytes (2.6 MB)
downloaded 2.6 MB

package ‘ggplot2’ successfully unpacked and MD5 sums checked

The downloaded binary packages are in
	C:\Users\user\AppData\Local\Temp\RtmpEfAwCj\downloaded_packages
> library(ggplot2) 

 

(1) iris의 Petal.Width를 x축으로, Petal.Length를 y축으로 하고, 품종(Species)에 따라서 색깔을 달리해서 산포도(scatter plot)을 그려보겠습니다.

 

> # scatter plot of iris dataset
> a1 <- ggplot(iris, aes(x=Petal.Width, y=Petal.Length, fill=Species)) + 
+   geom_point(colour="grey", shape=21, size=6) +
+   scale_fill_brewer(palette="Reds")
> 
> a1
 

 

 

 

 

(2) 텍스트(text) 추가 : annotate("text")

 

> # 텍스트(text) 추가 : annotate("text")
> 
> a2 <- a1 + 
+   annotate("text", x=0.25, y=2.4, label="Setosa", size=7) + # text annotation
+   annotate("text", x=1.3, y=3.3, label="Versicolor", size=7) + 
+   annotate("text", x=1.7, y=6.8, label="Virginica", size=7)
> 
> a2

 

 

 

 

 

 

(3) 선(line) 추가 : geom_vline(), geom_hline(), geom_abline()

 

> # 선(line) 추가 : geom_vline(), geom_hline(), geom_abline()
> 
> a3 <- a2 + 
+   geom_hline(yintercept=2.6, colour="grey", lty="dashed", size=1) + # horizontal line
+   geom_hline(yintercept=4.9, colour="grey", lty="dashed", size=1) + 
+ 
+   geom_vline(xintercept=0.8, colour="grey", lty="dashed", size=1) + # vertical line
+   geom_vline(xintercept=1.75, colour="grey", lty="dashed", size=1) + 
+   
+   geom_abline(intercept=8, slope=-2.1, colour="red", lty="dotted", size=1.5) # abline
>   
> a3

 

 

 

 

 

(4) 화살표(arrow) 추가 : annotate("segment")

 

단, grid 패키지를 호출해서 사용해야 합니다.

 

> # 화살표(arrow) 추가 : annotate("segment")
> library(grid) # grid 패키지 호출
> 
> a4 <- a3 + 
+   annotate("segment", x=2, xend=2.1, y=2, yend=3.5, size=1.5, colour="red", arrow=arrow())
> 
> a4
> 
> 
> # 텍스트 추가 : annotate("text")
> a5 <- a4 + 
+   annotate("text", x=2, y=1.8, size=6, colour="red", label="y=8 - 2.1x")
> 
> a5

 

 

 

 

 

 

 

(5) 음영 사각형(shadowed box) 추가 : annotate("rect")

 

> # 음영 사각형(shadowed box) 추가 : annotate("rect")
> a6 <- a5 + 
+   annotate("rect", xmin=0, xmax=0.8, ymin=0, ymax=2.6, alpha=0.1, fill="red") + 
+   annotate("rect", xmin=0.8, xmax=1.75, ymin=2.6, ymax=4.9, alpha=0.2, fill="red") + 
+   annotate("rect", xmin=1.3, xmax=2.7, ymin=4.3, ymax=7.2, alpha=0.3, fill="red")
> 
> a6

 

 

 

 

 

(6) 제목(title) 추가 : ggtitle()

 

> # 제목 추가 : ggtitle()
> 
> a7 <- a6 + 
+   ggtitle("Annotation of Text, Line, Arrow, Shadowed Box, Title")
> 
> a7

 

 

 

 

많은 도움 되었기를 바랍니다.

 

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Posted by Rfriend
,

R ggplot2 이차원 밀도 그래프(2D Density Plot) (stat_density2d())

R 분석과 프로그래밍/R 그래프_시각화 2015. 8. 23. 00:13

 

2개의 연속형 변수를 가지고 그릴 수 있는 그래프 중에 이차원 밀도 그래프 (2D Density Plot) 을 ggplot2의 stat_density2d() 함수를 이용하여 그려보겠습니다. 

 

 

이차원 밀도 그래프 (2D Density Plot)은 2D 커널 밀도 추정치를 구해서 같은 추정치를 선으로 연결한 그래프 입니다. 

 

 

우리가 일상 생활 중에 자주 쉽게 접하는 이차원 밀도 그래프의 예로는 지도의 등고선이나 일기예보할 때 쓰는 등압선이 있습니다.

 

 

[ 기상청 등압선 얘시 ]

 

 

* 출처: 기상청, http://www.kma.go.kr/weather/images/analysischart.jsp

 

 

이번에 R로 예를 들  데이터는 뉴욕의 기상을 19 73년 5월부터 9월까지 매일 측정한 airquality 데이터 프레임에서 5월달과 7월달 두 달의 Wind, Temp를 사용하겠습니다.

 

(airquality는 시계열 데이터이고, 이전 포스팅에서 airquality 데이터 프레임을 사용하여 ggplot2로 시계열 그래프 그래프 그리는 법 설명하였으니 참고하시기 바랍니다)

 

먼저, airquality의 데이터 구조를 살펴보고, 5월달과 7월달 데이터만 선별해서 새로운 데이터 프레임을 만들어보겠습니다.

 

 

> # airquality 구조
> str(airquality)
'data.frame':	153 obs. of  6 variables:
 $ Ozone  : int  41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ...
 $ Solar.R: int  190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ...
 $ Wind   : num  7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6 13.8 20.1 8.6 ...
 $ Temp   : int  67 72 74 62 56 66 65 59 61 69 ...
 $ Month  : int  5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
 $ Day    : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
> 
> # 5월과 7월만 선택
> airquality_May_July <- subset(airquality, 
+                               select = c(Month, Day, Wind, Temp), 
+                               subset = (Month %in% c(5, 7)))
 
>
>
> head(airquality_May_July)
  Month Day Wind Temp
1     5   1  7.4   67
2     5   2  8.0   72
3     5   3 12.6   74
4     5   4 11.5   62
5     5   5 14.3   56
6     5   6 14.9   66
>
>
> tail(airquality_May_July)
   Month Day Wind Temp
87     7  26  8.6   82
88     7  27 12.0   86
89     7  28  7.4   88
90     7  29  7.4   86
91     7  30  7.4   83
92     7  31  9.2   81

 

 

 

이제 이차원 밀도 그래프 (2D Density Plot)을 그려보겠습니다.  그리고 5월과 7월달의 Month를 색깔로 구분하여 보겠습니다.

 

이때 조심해야 할 것이 있습니다.  aes() 에 shape이나 colour 에는 범주형변수(factor)가 들어가야 합니다.  만약 연속형 변수가 들어가면  "Error: A continuous variable can not be mapped to shape" 라는 에러 메시지가 뜹니다.

 

> # 2차원 밀도 그래프 : 모양과 색깔로 구분
> # 연속형 변수라서 error
> ggplot(data=airquality_May_July, aes(x=Wind, y=Temp, shape=Month)) +
+   geom_point() + 
+   stat_density2d() +
+   ggtitle("2D desity plot of Wind and Tmep, at May and July")

Error: A continuous variable can not be mapped to shape

 

 

 

Month를 Month.ch라는 새로운 문자형 변수로 변환해, 이를 사용해서 이차원 밀도 그래프를 Month별로 모양과 색깔을 구분해서 그려보겠습니다.  

 

> # Month를 문자형 변수로 변환
> airquality_May_July <- transform(airquality_May_July, Month.ch = as.character(Month))
> 
> sapply(airquality_May_July, class)
      Month         Day        Wind        Temp    Month.ch 
  "integer"   "integer"   "numeric"   "integer" "character"
> 
> head(airquality_May_July)
  Month Day Wind Temp Month.ch
1     5   1  7.4   67        5
2     5   2  8.0   72        5
3     5   3 12.6   74        5
4     5   4 11.5   62        5
5     5   5 14.3   56        5
6     5   6 14.9   66        5

 

 

 

stat_density2d() 함수로 커널 밀도 추정치를 계산해서 2차원 밀도 그래프를 그리면,

 

> # 2차원 밀도 그래프 : Month를 모양으로 구분
> ggplot(data=airquality_May_July, aes(x=Wind, y=Temp, shape=Month.ch)) +
+   geom_point(size=4) + 
+   stat_density2d() +
+   ggtitle("2D desity plot of Wind and Tmep, May/July by Shape")
> 
 
 
 

> # 2차원 밀도 그래프 : Month를 색깔로 구분
> ggplot(data=airquality_May_July, aes(x=Wind, y=Temp, colour=Month.ch)) +
+   geom_point(size=4) + 
+   stat_density2d() +
+   ggtitle("2D desity plot of Wind and Tmep, at May/July by Colour")
 

 

 

 

 

 

 

 

이번에는 (범례가 있기는 합니다만) 사용자의 가독성을 조금 더 높여주기 위해 2차원 밀도 그래프의 5월, 7월 두 집단의 중앙 부위에 년/월을 annotate()의 "text"로 라벨을 추가해 보겠습니다.

 

> # 2차원 밀도 그래프 : Month를 색깔로 구분, 년/월 라벨 추가
> ggplot(data=airquality_May_July, aes(x=Wind, y=Temp, colour=Month.ch)) +
+   geom_point(size=4) + 
+   stat_density2d() +
+   ggtitle("2D desity plot of Wind and Tmep, at1973. May/July by Colour") +
+   annotate("text", x=11, y=65, label="1973.May", alpha=0.5) + 
+   annotate("text", x=9, y= 83, label="1973.July", alpha=0.5)

 

 

 

 

 

많은 도움 되었기를 바랍니다.

 

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