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कई डिस्ट्रीब्यूशनों की तुलना

आइए पहले बनाए गए faceted प्लॉट पर लौटते हैं, लेकिन अब अपनी नई तकनीकों के साथ। क्या हम नए प्लॉट टाइप्स से रिश्तों को बेहतर समझ सकते हैं?

दिया गया कोड वही visualization बनाता है जो आपने पिछली लेसन में किया था। कोड बदलकर jitter प्लॉट्स से individual डेटा दिखाने की बजाय density दिखाने के लिए violin प्लॉट्स का उपयोग करें। पिछले अभ्यास की तरह, boxplot की चौड़ाई (width) इतनी कम करें कि वे अधिकतर violin प्लॉट्स के भीतर रहें। अंत में, प्लॉट में एक सबटाइटल जोड़ना न भूलें जो दर्शकों को आपके violin प्लॉट kernels की चौड़ाई बताए!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Visualization की Best Practices

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • geom_jitter() को geom_violin() से बदलें.
  • violin geometry के लिए fill = 'steelblue' और kernel standard deviation 2.5 सेट करें.
  • geom_boxplot() की width को घटाकर 0.3 करें.
  • सबटाइटल जोड़ें: Gaussian kernel width: 2.5'.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

md_speeding %>% 
    ggplot(aes(x = gender, y = speed)) + 
    # replace with violin plot with kernel width of 2.5, change color argument to fill 
    geom_jitter(alpha = 0.3, color = 'steelblue') +
    # reduce width to 0.3
    geom_boxplot(alpha = 0) +
    facet_wrap(~vehicle_color) +
    labs(
        title = 'Speed of different car colors, separated by gender of driver'
        # add a subtitle w/ kernel width

    )
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