Ma`lumotlarni vizuval taxlil qilish –R tizimi ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish vositalariga juda boy. Va bu erda men qiyin
tanlovga duch keldim - agar maydon juda katta bo'lsa, nima haqida gapirish kerak. Agar dasturlashda ba'zi bir asosiy funktsiyalar to'plami mavjud bo'lsa, ularsiz
hech narsa bajarilmaydi, u holda vizualizatsiyada juda ko'p turli xil vazifalar mavjud va ularning har biri (qoida tariqasida) bir necha usullar bilan hal qilinishi mumkin, har biri uning ijobiy va salbiy tomonlari bor.
Bundan tashqari, har doim bu muammolarni turli yo'llar bilan hal qilishga imkon beradigan ko'plab variantlar va paketlar mavjud.R-da standart rendererlar haqida ko'p yozilgan, shuning uchun men bu erda qiziqroq narsa haqida gapirmoqchiman. So'nggi yillarda
paketlar tobora ommalashib
bormoqda.
ggplot2, keling, u haqida gapiraylik.Birinchi qo'ng'iroq oddiygina turli xil silindr qiymatlari uchun uchta gistogrammani tortadi. Aytishim kerakki, gistogrammaga rang berishga birinchi urinish kutilgan natijaga olib kelmaydi - qora chiziqlar hali ham qora bo'ladi, ular faqat rangli konturni oladi. Ammo qplot-ga oxirgi qo'ng'iroq, rasmda ko'rsatilganidek, chiroyli gistogramma hosil qiladi. Bu erda aniqlik bo'lishi kerak.
Gap shundaki, biz qurgan hozirgi ob'ekt so'zning qat'iy ma'nosida gistogramma emas. Odatda, gistogramma uzluksiz ma'lumotlar uchun o'xshash displey sifatida tushuniladi. Ingliz tilida
ustunli diagramma(Biz hozirgina shunday qildik) va
gistogramma ikki xil tushunchalar (tegishli Vikipediya maqolalariga qarang). Bu erda, qandaydir og'irlik bilan, men har ikkala tushuncha uchun "gistogramma" so'zidan foydalanaman, chunki ma'lumotlarning tabiati o'zi uchun gapirad. Endi biz R dan foydalanishni o'rgandik. Keyin nima bo'ladi? Bu erda ggplot2 ning eng asosiy xususiyatlari berilganligi va vektorizatsiya bilan bog'liq masalalar ko'rib chiqilishi aniq. R bo'yicha bir nechta yaxshi kitoblarni eslatib o'tishga arziydi va ular juda obsesif mehribonlik korporatsiyasi xizmatlaridan ko'ra ko'proq
