Визуальное отображение графиков

2 лучших брокера бинарных опционов за 2020 год с контролем честности:
  • Бинариум
    Бинариум

    1 место! Победитель народного рейтинга! Самая высокая прибыль для трейдера!

  • ФинМакс
    ФинМакс

    3 место! Идеальный вариант для опытных трейдеров.

35 лучших инструментов для визуализации данных

Одним из лучших способов донесения нужной информации является визуализация данных, которая сразу же привлекает внимание к ключевым моментам вашего контента. Также с помощью визуализации данных можно вывести закономерности и сделать наблюдения, которые не столь очевидны при рассмотрении обычной статистики. На данный момент существует огромное количество бесплатных ПО и онлайн-ресурсов, которые могут в этом помочь.

1. Chart.js

Хотя этот инструмент оснащён только шестью видами диаграмм, открытая библиотека Chart.js является идеальным инструментом для хобби и небольших проектов. Используя элементы HTML 5 для отображения диаграмм, Chart.js создаёт адаптивный, плоский дизайн и быстро становится одной из самых популярных открытых библиотек диаграмм.

2. Raw

Открытый, обладающий возможностями адаптации, бесплатный для загрузки и модифицирования Raw позволяет пользователям создавать визуальный контент на основе векторов. Данные можно безопасно загрузить из приложения на компьютер, сохранить как SVG или PNG и встроить в вашу веб-станицу.

3. Dygraphs

Dygraphs является быстрой, гибкой, открытой JavaScript библиотекой диаграмм, которая позволяет пользователям исследовать и интерпретировать большие объёмы данных. Инструмент высокоадаптивен и работает в большинстве браузеров.

4. ZingChart

ZingChart – это открытая библиотека JavaScript. Богатый различными функциями набор API позволяет создавать интерактивные Flash- и HTML5-графики. Инструмент содержит более 100 видов графиков.

5. InstantAtlas

Если вы ищите инструмент для визуализации данных с функцией маппинга, вам стоит попробовать InstantAtlas. Инструмент позволяет создавать интерактивную динамику и профильные отчёты, которые сочетают в себе статистику и картографические.

6. Timeline

Timeline – это фантастический виджет, который отображает стильный интерактивный график, управляемый мышкой пользователя. Благодаря ему легко создавать продвинутые графики, содержащие большое количество информации в небольшом пространстве.

На каждый элемент можно кликнуть, чтобы получить доступ к более глубокой информации, что позволяет пользователям увидеть общую картину, не теряя при этом детализированной информации.

7. Exhibit

Разработанный MIT, открытый ресурс Exhibit упрощает процесс создания интерактивных карт и другого визуального контента, ориентированного на преподавание или статистические и исторические данные.

Рейтинг брокеров бинарных опционов с русским языком:
  • Бинариум
    Бинариум

    1 место! Победитель народного рейтинга! Самая высокая прибыль для трейдера!

  • ФинМакс
    ФинМакс

    3 место! Идеальный вариант для опытных трейдеров.

8. Modest Maps

Modest Maps – это простой, открытый маппинг-инструмент для веб-дизайнеров, который позволяет с лёгкостью создавать карты и интегрировать их в структуру вашего сайта.

API очень прост в использовании и обладает множеством возможностей для добавления вашего собственного кода взаимодействия, что делает инструмент ещё более удобным для дизайнеров, которые хотят полностью адаптировать контент к сайту или приложению. Базовая библиотека может также быть расширена дополнительными плагинами, которые добавят функциональности и предоставят возможности для интеграции данных.

9. Leaflet

Другой маппинг-инструмент позволяет использовать данные OpenStreetMap и интегрировать интерактивный визуальный контент во врапперы HTML5/CSS3.

Основная библиотека очень маленькая, но существует огромное количество доступных плагинов, которые расширят функционал, добавив анимированные маркеры, маски и тепловые карты. Инструмент идеален для любого проекта, в котором данные необходимо наложить на географические проекции.

10. WolframAlpha

Создаваемый как «база знаний и набор вычислительных алгоритмов» WolframAlpha действительно хорош в умном отображении графиков по запросам данных без необходимости применения какой-либо конфигурации. Если вы используете данные, находящиеся в публичном доступе, инструмент поможет создавать виджеты, делая процесс визуализации данных для вашего веб-сайта очень простым.

11. Visual.ly

Visual.ly – это сервис для создания галерей и инфографики . Он предлагает простой набор функций для создания ошеломительной репрезентации данных и платформу, с помощью которой вы можете поделиться своим творением. Это выходит за рамки обычной визуализации данных, но, если вы хотите создать что-то само по себе стоящее, это фантастический ресурс.

12. Visualize Free

Бесплатный инструмент Visualize Free позволяет использовать базы данных в публичном доступе и загружать ваши собственные данные, создавая интерактивный визуальный контент для их отображения. Визуализация с помощью этого инструмента – это нечто большее, чем простые графики.

13. Better World Flux

Ориентированный на изменение мира в лучшую сторону, BetterWorld Flux предлагает красивую визуализацию достаточно депрессивных данных. Этот инструмент очень полезен, если вы пишете статью о бедности, голодающих детях или скудных запасах чистой воды. Результат, который вы получаете, полон интерактивных элементов. К сожалению, в этот инструмент нельзя загрузить свою информацию.

14. FusionCharts

FusionCharts Suite XT предоставит вам более 90 видов диаграмм и манометров, 965 карт на основе данных, а также дэшборды и демо для бизнеса. FusionCharts также содержит JavaScript API, который упрощает интеграцию с любыми приложениями AJAX и фреймворками JS. Диаграммы, карты и дэшборды высоко интерактивны, легко адаптируемы и работают на всех устройствах и платформах.

15. jqPlot

Плагин jQuery jqPlot – это прекрасный инструмент для создания линейных и точечных графиков. В нём также присутствует несколько дополнительных функций, таких как автоматическая генерация линий трендов и интерактивные точки, которые могут быть настроены посетителями веб-сайта при обновлении соответствующих данных.

16. Dipity

Dipity позволяет создавать интерактивные временные шкалы и встраивать их в структуру сайта. Инструмент представлен в премиум-версии и бесплатной версии с обычными лимитами и ограничениями. Временные шкалы Dipity легко адаптировать и размещать на веб-страницах.

17. D3.js

D3.js – это библиотека JavaScript, которая использует HTML, SVG и CSS для отображения удивительных диаграмм и графиков из различных источников информации. Более того, этот инструмент подходит для продвинутой визуализации комплексных данных. Это открытый ресурс, соответствующий веб-стандартам, поэтому им легко пользоваться. В нём также предусмотрена поддержка пользователей.

18. JavaScript InfoVis Toolkit

Фантастическая библиотека JavaScript InfoVis Toolkit имеет модульную структуру, набор уникальных стилей и анимационных эффектов. Инструмент бесплатный, но пожертвования приветствуются.

19. jpGraph

jpGraph – это библиотека на базе PHP, которая предлагает различные типы графиков. Пользоваться инструментов в некоммерческих целях можно бесплатно. При загрузке на сервер вы можете быть уверены в получении чёткого визуального контента, хотя и за счёт потери интерактивности.

20. Highcharts

Highcharts – это библиотека JavaScript с огромным выбором различных видов графиков. Отображение графиков осуществляется с помощью SVG в современных браузерах и с помощью VML в Internet Explorer. Графики автоматически анимированы, и фреймворк поддерживает данные в реальном времени. Для загрузки и пользования в некоммерческих целях доступна бесплатная версия (и лицензионная для коммерческих). Также можно поэкспериментировать с различными демками с помощью JSFiddle.

21. Excel

С помощью Excel можно делать достаточно сложные вещи, такие как тепловые карты или диаграммы рассеяния. Как инструмент для начинающих, Excel является быстрым способом работы с данными и визуализации для внутреннего использования, но ограниченный набор цветов, линий и стилей по умолчанию не позволяет использовать его на профессиональном уровне.

22. Crossfilter

Чтобы помочь пользователям разобраться с огромным объёмом данных, нужно создавать графики и диаграммы, которые также служат интерактивными GUI-виджетами. JavaScript библиотека Crossfilter поможет вам в этом. Она отображает нужные данные и позволяет ограничить их объём.

23. Tangle

Если вы хотите описать какое-то сложное взаимодействие или уравнение, позволяя читателю самому изменять заданные значения и увидеть, что получится в результате, вам стоит воспользоваться этим инструментом. Tangle позволяет не только изучать данные, но и моделировать ситуации.

24. Polymaps

Polymaps – это маппинг-библиотека для визуализации данных, которая предлагает уникальный подход к стилизации создаваемых карт. Это ресурс, аналогичный селекторам CSS.

25. OpenLayers

OpenLayers, возможно, является самым сильным из всех маппинг-инструментов. Он далеко не идеален, но в некоторых случаях просто необходим. Когда вам нужны очень специфические функции, которые не представлены ни в одной библиотеке, воспользуйтесь OpenLayers.

26. Kartograph

Слоган Kartograph гласит «переосмыслите маппинг», что уже сделали разработчики этого инструмента. Мы все привыкли к Mercator projection, но Kartograph предлагает гораздо больше опций.

27. CartoDB

CartoDB – это сайт из разряда «must-know». Комбинирование табличных данных с картами занимает не больше секунды. Допустим, вы можете добавить CSV-файл с указаниями координат, и он конвертирует их в широту и долготу и разместит на карте.

28. Processing

Processing – это образец для подражания в сфере визуализации данных. Инструмент позволяет использовать упрощённый код, который затем компилируется в Java.

Существует также проект Processing.js, с помощью которого веб-сайты могут использовать Processing без апплетов Java. Порт в Objective-C позволяет использовать инструмент на iOS. Это десктопное приложение, которое работает на всех платформах.

29. NodeBox

NodeBox – это приложение OS X для создания 2D-графики. Для его использования необходимо знать и понимать Python, но в остальном приложение очень удобно: у вас есть возможность вносить необходимые изменения и сразу же видеть результат. NodeBox похож на Processing, но не обладает такой интерактивностью.

У этого программного обеспечения есть своя поисковая система. R является достаточно сложным инструментом, который позволяет работать с большими объёмами комплексных данных. Для того, чтобы научится им пользоваться, можно обратиться к его сообществу или библиотеке, которая регулярно пополняется.

31. Weka

Если вы хотите углубиться в статистическую науку, вам необходимо расширить свои возможности от простой визуализации данных до Data Mining. Weka – это хороший инструмент для классификации и кластеризации данных по различным принципам, который также подходит и для более простых заданий.

32. Gephi

Gephi – это программное обеспечение для визуализации и исследования данных. Оно позволяет не только создавать интересные графики, но и подчищать и отсортировывать данные. Gephi применяется для создания социальных графов и отслеживания взаимосвязей, и в этом ему нет равных.

33. iCharts

iCharts является решением для создания и отображения визуально-привлекательных диаграмм, которые затем можно разместить на веб-сайте. Сервис предоставляет большое количество различных видов диаграмм, которые можно адаптировать в соответствии с содержанием и цветовой схемой сайта.

В диаграммы могут быть включены интерактивные элементы и данные из Google Docs, электронных таблиц Excel и других ресурсов. Бесплатный аккаунт позволяет воспользоваться базовым набором функций, с платной версией вы получаете дополнительные опции.

34. Flot

Flot – это специализированная библиотека графиков для jQuery, которая обладает большим количеством удобных функций и работает во всех браузерах. Данные могут содержать анимированные элементы, и, так как это плагин jQuery, вы можете полностью контролировать все аспекты анимации, презентации и интерактивности.

35. jQuery Visualize

Плагин jQuery Visualize использует HTML Canvas для создания графиков различных типов. Одной из ключевых характеристик плагина является его фокус на поддержке ARIA. Плагин можно бесплатно загрузить с GitHub.

22 отличных библиотеки визуализации: Диаграммы и графики

Часто в веб-приложениях или программном обеспечении нам требуется предоставлять некоторые сведения для пользователей. Раньше такая информация, как например, статистика по трафику или кликам, предоставлялась обычным тестом и цифрами. Этот метод достаточно прост и уже устарел.

С совершенствованием сети Интернет, требуется собирать и высчитывать гораздо больше данных. Так что, отображать результаты обычным текстом вряд ли будет столь эффективным методом. Сегодня на смену тексту пришли графики и диаграммы, посредством которых информация более доступна и понятна пользователям. Буквально, в одно мгновение, взглянув на диаграмму, пользователь может определить, сколько процентов увеличения или уменьшения трафика прибавилось с последней проверки. Это помогает ускорить процесс определения конкретный данных из высчитанной информации.

Существует много различных способов отображения информации, но цель каждого графического компонента (круговая диаграмма, столбчатый график, и так далее) одна – преобразовать буквы и цифры в процентное соотношение и отобразить это визуально.

Ниже мы привели список диаграммных библиотек, которые могут быть вам полезны, если вы решите отобразить ваши текстовые показания в виде графика.

Библиотеки графиков и диаграмм

Axiis представляет собой бесплатную платформу для визуализации данных, разработанную для новичков и продвинутых разработчиков. С ее помощью можно генерировать как предварительные компоненты визуализации, так и абстрактные модели и классы изображений, за счет чего у вас есть возможность создания уникальных визуализаций.

Am Charts – это сборка диаграмм на Flash для ваших веб-сайтов, или продуктов, основывающихся на веб-технологиях. Am Charts позвояет извлекать информацию из простых файлов CSV или XML, или же они могут считывать динамические данные и преобразовывать их с помощью PHP, .NET, Java, Ruby on Rails, Perl, ColdFusion и многие другие языки программирования.

Deensoft – это новая бесплатная библиотека, использующая Prototype и Canvas для создания привлекательных диаграмм. Сильными мотиваторами для этой библиотеки послужили Flot, Flotr и PlotKit. Целью библиотеки является максимальная свобода в оформлении и легкости применения.

Ejschart по-настоящему легко оформить. Emprise javascript Charts снабдит вас всеми нужными инструментами для быстрой публикации нужных вам данных в различных форматах. Emprise javascript Charts наверняка станет вашим любимым инструментом, за счет его широких возможностей и простой системой использования.

Ezcomponents позволит вам создавать диаграммы в различных вариациях. Механизм экспорта позволит вам из диаграмм создавать изображения различных форматов, а также как двухмерные, так и трехмерные варианты.

Filamentgroup с помощью javascript извлекает данные из таблиц HTML и генерирует диаграммы, с помощью элемента холста в HTML 5. Теперь у инструмента есть сторонний код, который упакован в роли нового плагина для jQuery.

Flot – javascript-библиотека для безупречного черчения в jQuery. С помощью этого инструмента можно производить графические чертежи. Акцент идет на простоту в использовании (вы можете пользоваться множеством опций), привлекательный вид, и другие полезные функции.

В общем, Fly Charts – это набор SWF-файлов, которые предоставляют возможность визуализации данных. С помощью Fly Charts вы можете создавать компактные, интерактивные и привлекательные диаграммы, буквально, за минуту. Инструменту не требуется никаких процессов установки, и он может работать с любым языком скриптинга.

Fusion Charts без труда можно использовать в динамических веб-приложениях, статичных веб-сайтах, а также его можно комбинировать с javascript для генерирования приложений AJAX. Демо могут отлично отобразить вам то, что вы сможете делать бесплатно в Fusion Charts.

API Google Chart представляет собой максимально простенький инструмент, с помощью которого вы можете создавать диаграммы из данных, и внедрять их в веб-страницу. Вы интергрируете информацию и форматируете параметры посредством HTTP-запросов, а Google вы ответ выдает вам изображение с диаграммой в формате PNG. Поддерживается много разных форматов диаграмм, и отсылая запрос на тэги изображения, вы без труда сможете вставить диаграмму в веб-страницу.

Style Chart это инновационная технология, которая позволяет вам генерировать динамические диаграммы для ваших веб-сайтов. Эта инструкция осведомит вас о всех возможностях Style Chart.

Bluff – это javascript-порт графической библиотеки Gruff для Ruby. Инструмент разработан для поддержки всех свойств что и Gruff, но с минимальными различиями

JFreeChart это полноценная библиотека Java-диаграмм, позволяющая разработчикам создавать профессиональные диаграммы в своих приложениях. Инструмент располагает гибким дизайном, который легко изменить или усовершенствовать, и нацелен на приложения как для разработчиков, так и для клиентов.

Вычисление и черчение линий, осей, теней, и даже сетки – все это управляется посредством подключаемых рендеров. Возможность редактирования не только элементов чертежа, плагин может полностью расширить функционал.

JS Charts представляет собой javascript-генератор диаграмм, в процессе чего вам потребуется либо чуточку кода, либо вообще ничего! JS Charts позволит вам с легкостью создавать диаграммы различных шаблонов (столбовые, круговые и т.д.).

Plotkit представляет собой JS-библиотеку для черчения графиков и диаграмм. Есть также поддержка HTML и SVG посредством Adobe SVG Viewer.

Отличная возможность создания привлекательных диаграмм и графиков из данных XML. XML предоставляет гибкую возможность генерации данных, а Flash предоставляет наилучшие варианты диаграмм и графиков.

Omni Potent представляет собой плагин для jQuery, который генерирует маленькие линейные диаграммы прямо в браузере, используя информацию, извлеченную из HTML, или же посредством javascript.

Open Flash Chart представляет собой диаграмму, основанную на Flash. Вы можете пользоваться данным инструментом абсолютно бесплатно!

pChart – это платформа, ориентированная на PHP-классы, и разработанная для создания гладких диаграмм. Информация может быть запрошена из SQL, CSV-файлов, или же введена вручную.

Целью инструмента gRaphael является создание привлекательных диаграмм для вашего сайта. Инструмент основывается на графической библиотеке Raphael. Посмотрите демо для подробного изучения статичных и интерактивных диаграмм в действии.

Visifire – это набор бесплатных инструментов для визуализации данных, разработанный Microsoft Silverlight и WPF. Visifire можно применять и с приложениями WPF и с Silverlight. При помощи одного и того же API, диаграммы в обоих средах (WPF и Silverlight) могут быть изменены буквально за минуту!

Хотя и некоторые библиотеки все же требуют минимальных знаний программирования, а некоторые даже могут быть и вовсе сложными и запутанными, все они направлены на предоставление максимально эффективного процесса создания визуализации, диаграмм и графиков. По сути, чем запутаннее библиотека, тем больше возможностей по созданию того или иного проекта.

Если мы забыли упомянуть ту или иную отличную библиотеку, пожалуйста, сделайте это за нас в комментариях! Заранее благодарим!

Вам понравился материал? Поблагодарить легко!
Будем весьма признательны, если поделитесь этой статьей в социальных сетях:

Глава 6 Продвинутая графика

6.1 Предварительные требования

Для работы по теме текущей лекции вам понадобятся пакеты ggplot2, dplyr и tidyr из tidyverse. Помимо этого, мы будем работать напрямую с данными Евростата и NASA POWER, к которым можно обращаться напрямую с использованием пакетов eurostat и nasapower:

В настоящей главе мы кратко познакомимся с системой ggplot2. gg расшифровывается как grammar of graphics. Под этим понимается определенная (какая — мы узнаем далее) система правил, позволяющих описывать и строить графики. ggplot довольно сильно отличается от стандартной графической подсистемы R. Прежде всего — модульным подходом к построению изображений. В ggplot вы собираете графики «по кирпичикам», отдельно определяя источник данных, способы изображения, параметры системы координат и т.д. – путем вызова и сложения результатов соответствующих функций.

При построении элементарных графиков ggplot может показаться (и по факту так и есть) сложнее, чем стандартная графическая подсистема. Однако при усложнении требований к внешнему виду и информационному насыщению графика сложность ggplot оказывается преимуществом, и с ее помощью относительно просто можно получать элегантные и информативные визуализации, на создание которых с помощью стандартной подсистемы пришлось бы затратить невероятные усилия! В этой главе мы кратко познакомимся с ggplot, а далее на протяжении курса будем регулярно ее использовать, осваивая новые возможности.

6.2 Загрузка данных Евростата

Таблицы данных Евростата имеют уникальные коды, по которым их можно загружать, используя API (Application programming interface). В этой лекции мы будем работать с данными о крупнейших международных партнерах Евросоюза по импорту и экспорту основных видов товаров. Например, таблица данных по продуктам питания, напиткам и табаку имеет код tet00034.

Для чтения таблиц по кодам в пакете eurostat имеется функция get_eurostat() . Чтобы год измерения получить в виде числа, а не объекта типа Date , используем второй параметр time_format = num . Для перехода от кодов продукции и стран к их полным наименованиям, дополнительно вызовем функцию label_eurostat() из того же пакета:

6.3 Загрузка данных NASA POWER

NASA POWER — это проект NASA, предоставляющий метеорологические, климатические и энергетические данные для целей исследования возобновляемых источников энергии, энергетической эффективности зданий и сельскохозяйственных приложений. Доступ к этим данным, как и Евростату, можно получить через программный интерфейса (API), используя пакет nasapower.

В основе выгрузки данных лежат реанализы с разрешением \(0.5^\circ\) Выгрузим данные по температуре, относительной влажности и осадкам в Екатеринбурге ( \(60.59

с.ш.\) ) за период с 1 по 30 апреля 1995 года:

Аналогичным путем можно выгрузить данные, осредненные по годам. Например, можно получить данные по суммарной и прямой солнечной радиации ( \(кВт/ч/м^2/день\) ) для той же точки с 1995 по 2020 год:

6.4 Базовый шаблон ggplot

Для начала посмотрим, как можно показать суммарный экспорт по годам:

Базовый (минимально необходимый) шаблон построения графика через ggplot выглядит следующим образом:

  • DATA — источник данных (фрейм, тиббл)
  • GEOM_FUNCTION — функция, отвечающая за геометрический тип графика (точки, линии, гистограммы и т.д.)
  • MAPPINGS — перечень соответствий между переменными данных (содержащихся в DATA ) и графическими переменными (координатами, размерами, цветами и т.д.)

6.5 Геометрические типы и преобразования

ggplot предлагает несколько десятков различных видов геометрий для отображения данных. С их полным перечнем можно познакомиться тут. Мы рассмотрим несколько наиболее употребительных, а геометрии, связанные со статистическими преобразованиями, оставим для следующей темы.

В первом примере мы отображали данные по экспорту за разные года, однако точечный тип не очень подходит для данного типа графика, поскольку он показывает динамику изменения. А это означает, что желательно соединить точки линиями. Для этого используем геометрию geom_line() :

Поскольку в данном случае величина является агрегированной за год, более правильным может быть показ ее изменений в виде ступенчатого линейного графика, который получается через геометрию geom_step() :

Можно совместить несколько геометрий, добавив их последовательно на график:

Если у нескольких геометрий одинаковые отображения, их можно вынести в вызов функции ggplot() (чтобы не дублировать):

Наглядность линейного графика можно усилить, добавив “заливку” области с использованием geom_area() :

Для построения столбчатой диаграммы следует использовать геометрию geom_col() . Например, вот так выглядит структура экспорта продукции машиностроения из Евросоюза по ведущим партнерам:

Развернуть диаграмму можно, используя функцию coord_flip() :

6.6 Графические переменные и группировки

Графические переменные — это параметры, определяющие внешний вид символов. К ним относятся цвет (тон, насыщенность и светлота), размер, форма, ориентировка, внутренняя структура символа. В ggplot значения графических переменных могут быть едиными для всех измерений, а могут зависеть от величины измерений. С точки зрения управления здесь все просто: если вы хотите, чтобы какой-то графический параметр зависел от значения показателя, он должен быть указан внутри конструкции mapping = aes(. ) . Если необходимо, чтобы этот параметр был одинаковым для всех измерений, вы должны его указать внутри (. ) , то есть не передавать в mapping .

Для управления цветом, формой и размером (толщиной) графического примитива следует использовать параметры color, shape и size соответственно. Посмотрим, как они работают внутри и за пределами функции aes() :

Аналогичным образом работает параметр формы значка:

Для изменения размера значка или линии используйте параметр size :

Если вы используете зависимые от значений графические переменные и при этом хотите добавить на график еще одну геометрию (c постоянными параметрами), то вам необходимо сгруппировать объекты второй геометрии по той же переменной, по которой вы осуществляете разбиение в первой геометрии. Для этого используйте параметр group :

Для изменения цвета столбчатых диаграмм следует использовать параметр fill , а цвет и толщина обводки определяются параметрами color и size :

Цвет на столбчатых диаграммах можно использовать для отображения дополнительных переменных, например типа экспортируемой продукции. По умолчанию столбики будут образовывать стек

Если вам важно не абсолютное количество, а процентное соотношение величин, вы можете применить вид группировки position == ‘fill :

Еще один вид группировки — это группировка по соседству. Чтобы использовать ее, применить метод position == ‘dodge :

6.7 Системы координат

ggplot поддерживает множество полезных преобразований координат, таких как смена осей X и Y, переход к логарифмическим координатам и использование полярной системы вместо декартовой прямоугольной.

Смена переменных происходит благодаря уже знакомой нам функции coord_flip() . Рассмотрим, например, как изменилась структура экспорта/импорта по годам:

Поскольку объемы продукции различаются на порядки, для различимости малых объемов целесообразно перейти к логарифмической шкале. Для этого используем scale_log_x() и scale_log_y() :

Преобразование в полярную систему координат используется для того чтобы получить круговую секторную диаграмму Найтингейл (coxcomb chart):

Разумеется, здесь тоже можно использовать преобразование шкалы по оси Y (которая теперь отвечает за радиус). Применим правило квадратного корня, добавив вызов функции scale_y_sqrt() :

Чтобы построить классическую секторную диаграмму, необходимо, чтобы угол поворота соответствовал величине показателя (оси Y), а не названию категории (оси X). Для этого при вызове функции coord_polar() следует указать параметр theta = ‘y’ , а при вызове geom_col() оставить параметр x пустым:

6.8 Названия осей и легенды

ggplot предоставляет ряд функций для аннотирования осей и легенды. Для этого можно использовать одну из следующих функций:

  • labs(. ) модифицирует заголовок легенды для соответствующей графической переменной, либо заголовок/подзаголовок графика
  • xlab(label) модифицирует подпись оси X
  • ylab(label) модифицирует подпись оси Y
  • ggtitle(label, subtitle = NULL) модифицирует заголовок и подзаголовок графика

Создадим подписи легенд, отвечающих за цвет и размер значка на графике соотношения импорта и экспорта разных видов продукции:

Добавим заголовок и подзаголовок графика:

Изменим подписи осей:

6.9 Разметка осей

Первое, что вам скорее всего захочется убрать — это экспоненциальная запись чисел. На самом деле, эта запись не является параметром ggplot или стандартной системы graphics. Количество значащих цифр, после которых число автоматически представляется в экспоненциальном виде, управляется параметром scipen . Мы можем задать его достаточно большим, чтобы запретить переводить любые разумные числа в экспоненциальный вид:

Для управления разметкой осей необходимо использовать функции scale_x_continuous() , scale_y_continuous() , scale_x_log10(. ) , scale_y_log10(. ) , scale_x_reverse(. ) , scale_y_reverse(. ) , scale_x_sqrt(. ) , scale_y_sqrt(. ) , которые, с одной стороны, указывают тип оси, а с другой стороны — позволяют управлять параметрами сетки координат и подписями.

Для изменения координат линий сетки и подписей необходимо использовать, соответственно, параметры breaks и labels :

В данном случае, как раз, будет достаточно полезным параметр labels , поскольку метки можно сделать более компактными, поделив их на 1000 (и не забыть потом указать, что объемы теперь указаны не в миллионах, а в миллиардах долларов):

Для обычной шкалы используйте функции scale_x_continuous() и scale_y_continuous() :

Для того чтобы принудительно указать диапазоны осей и графических переменных, следует использовать функции lims(. ) , xlim(. ) и ylim(. ) . Например, мы можем приблизиться в левый нижний угол графика, задав диапазон 0-200000 по обеим осям:

Функция lims() работает еще хитрее: она позволяет применять графические переменные только к ограниченному набору значений исходных данных. Например, таким путем я могу выделить на графике продукцию машиностроения:

6.10 Подписи и аннотации

С точки зрения ggplot текст на графике, отображающий входные данные, является одной из разновидностей геометрии. Размещается он с помощью функции geom_text() . Как и в случае с другими геометриями, параметры, зависящие от исходных данных, должны быть переданы внутри mapping = aes(. ) :

Выравнивание подписи относительно якорной точки (снизу, сверху, справа, слева) по горизонтали и вертикали управляется параметрами hjust и vjust , а смещения по осям X (в координатах графика) — параметрами nudge_x и nudge_y :

Подписи с фоновой плашкой добавляются через функцию geom_label() , которая имеет аналогичный синтаксис:

Аннотации представляют собой объекты, размещаемые на графике вручную, и используемые, как правило, для выделения объектов и областей. Для размещения аннотаций используется функция annotate() :

Аннотировать можно не только подписями, но и регионами. Например, мы можем выделить область, которая соответствует импорту/экспорту продукции химической промышленности:

6.11 Фасеты

Фасеты представляют собой множество графиков, каждый из которых отображает свою переменную или набор значений. Для разбиения на фасеты используется функция facet_wrap(), которой необходимо передать переменную разбиения с тильдой. Например, рассмотрим изменение структуры импорта по годам:

6.12 Темы

Система ggplot интересна также тем, что для нее существует множество предопределенных “тем” или скинов для оформления графиков. Часть из них входит в состав самой библиотеки. Дополнительные темы можно установить через пакет ggthemes. Чтобы изменить тему оформления ggplot, достаточно прибавить в конце построения графика соответствующую функцию. Например, классическая черно-белая тема получается прибавлением функции theme_bw() :

6.13 Контрольные вопросы и упражнения

6.13.1 Вопросы

  1. Назовите три основных компоненты шаблона построения графика в ggplot2.
  2. Как называются геометрии ggplot2, отвечающие за построение точек, линий и ступенчатых линий?
  3. Как называется геометрия ggplot2, отвечающая за построение столбчатой диаграммы?
  4. Как сделать так, чтобы графический параметр ggplot2 был постоянным для всех измерений?
  5. Как сделать так, чтобы графический параметр ggplot2 зависел от значения переменной?
  6. Перечислите названия параметров, отвечающих за цвет, размер, заливку и тип значка графического примитива.
  7. Если вы используете зависимые от значений графические переменные и при этом хотите добавить на график еще одну геометрию с постоянными параметрами, то как это можно реализовать?
  8. Перечислите названия режимов группировки столбчатых диаграмм и пути их реализации.
  9. Какая функция ggplot2 позволяет поменять местами оси координат?
  10. Перечислите типы шкал для осей координат, которые доступны в ggplot2.
  11. Назовите функцию, позволяющую перейти к полярной системе координат при построении графика в ggplot2.
  12. В чем отличие построения розы-диаграммы (coxcomb chart) и секторной диаграммы (pie chart) средствами ggplot2?
  13. Что делает функция labs() ?
  14. Какие функции позволяют определить названия осей и заголовок графика?
  15. Что делает функция lims() ?
  16. Как ограничить область построения графика заданным диапазоном значений координат?
  17. Как ограничить применение графических переменных только к определенным значениям измерений?
  18. Назовите геометрии, которые позволяют размещать подписи и подписи с плашками (фоном) на графиках ggplot2.
  19. Чем отличаются аннотации от геометрии подписей в ggplot? Какие виды аннотаций можно создавать?
  20. Каким образом можно построить фасетный график, на котором каждое изображение соответствует значению переменной? Каков синтаксис вызова соответствующей функции?
  21. Как поменять стиль отображения (тему) графика ggplot2?
  22. Как получить программный доступ к таблицам Евростата, не прибегая к закачке файлов? Какой пакет можно использовать для этого?
  23. Что является уникальным идентификатором таблицы в данных Евростата и как его узнать?
  24. Как преобразовать коды Евростата в загруженных таблицах в человеко-читаемые обозначения?

6.13.2 Упражнения

Постройте для набора данных quakes пакета datasets точечный график, на котором в качестве координат используются широты и долготы (lat, long), цветом кружка показана глубина землетрясения, а диаметром — его магнитуда. Цвет кружков сделайте полупрозрачным Сделайте заголовок графика, подписи осей координат и легенды.

Постройте графики хода метеовеличин на примере данных NASA POWER, загруженных в разделе 6.3. Для суточных данных используйте линейный график, для осредненных по месяцам — столбчатую диаграмму.

Таблица storms из пакета dplyr содержит данные трекинга тропических циклонов c 1975 по 2020 год. Извлеките из нее данные по одному выбранному циклону и постройте на их основе диаграмму рассеяния, на которой за оси X и Y отвечают давление и скорость ветра, а цвет кружка соответствует типу циклона из поля status.

Загрузите таблицу данных по импорту/экспорту продуктов питания, напитков и табака с портала Евростата (с использованием пакета eurostat). Постройте линейный график изменения суммарных величин импорта и экспорта по данному показателю (у вас должно получиться 2 графика на одном изображении). Используйте цвет для разделения графиков. Добавьте текстовые подписи величин импорта и экспорта.

Топ-3 брокера бинарных опционов с бонусами за открытие счета:
  • Бинариум
    Бинариум

    1 место! Победитель народного рейтинга! Самая высокая прибыль для трейдера!

  • ФинМакс
    ФинМакс

    3 место! Идеальный вариант для опытных трейдеров.

Добавить комментарий