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ओवरप्लॉटिंग 3: लो-प्रिसिजन डेटा

आप पहले देख चुके हैं कि geom_point() का उपयोग करते समय दो स्थितियों में ओवरप्लॉटिंग को कैसे संभालें:

  1. बड़े डेटासेट्स
  2. एक ही अक्ष पर संरेखित मान

हमने geom_point() के अंदर position = 'jitter' या geom_jitter() का उपयोग किया था।

आइए एक और स्थिति देखें:

  1. लो-प्रिसिजन डेटा

यह लो-रेज़ोल्यूशन मापों से आता है, जैसे iris डेटासेट में, जिसे 1mm प्रिसिजन तक मापा गया है (viewer देखें)। यह स्थिति 2 जैसी है, लेकिन इस मामले में हम x और y दोनों अक्षों पर जिटर कर सकते हैं।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

ggplot2 के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन परिचय

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) +
  # Swap for jitter layer with width 0.1
  geom_point(alpha = 0.5)
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