Keman grafiğiyle oynamak
Verilen kod, baktığımız aynı karşılaştırmanın basit bir keman grafiğini oluşturuyor.
tgeom_density() ile olduğu gibi, ggplot bize içi boş (ya da en azından beyaz) bir şekil verdi. Bunu daha estetik hale getirmek için fill değerini 'steelblue' yap. Çekirdeğin standart sapmasını sezgisel olarak makul bir değere ayarla ve bu çekirdek genişliğini grafiğin subtitle kısmında belirt.
Ayrıca, yoğunluk dersindeki yağmur-bulutu (rain-cloud) grafikleri taklit etmeyi deneyelim ve enterpolasyonun nerede olduğunu görebilmek için kemanların üzerine (jitter uygulamadan) noktaları geri ekleyelim. Bunu, basitçe bir geom_point() geometrisi ekleyip rengi 'white', çakışmayı göstermek için alpha değerini 0.3 ve noktaların göze batmaması için size değerini 0.5 yaparak gerçekleştir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de Görselleştirme En İyi Uygulamaları
Egzersiz talimatları
geom_beeswarm()yerinegeom_violin()kullan.- Keman grafiğinin çekirdek genişliğini (
bw)2.5olarak ayarla. - Alta tekil noktaları
geom_point()ile ekle. - Tekil noktaları
alpha = 0.3, size = 0.5ile biçimlendir.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
md_speeding %>%
filter(vehicle_color == 'RED') %>%
ggplot(aes(x = gender, y = speed)) +
# Replace beeswarm geometry with a violin geometry with kernel width of 2.5
geom_beeswarm(cex = 0.5, alpha = 0.7) +
# add individual points on top of violins
___