Print PDF

লেকচার ভিডিও

লেকচার সারসংক্ষেপ

Scatter plot তৈরি করতে আমাদেরকে plot কমান্ডটি ব্যবহার করতে হবে,

# Scatter plot
data plot(data)

প্লটে ডটের বদলে লাইন দেখতে চাইলে,
plot(data, type="l")

লাইনের বদলে হিস্টোগ্রাম বা বারপ্লটের মতো লাইন দেখতে চাইলে,
plot(data, type="h")

আরো ভালোভাবে এগুলো দেখার জন্য আমরা R-এর ডিফল্ট ড্যাটাসেট mtcars-এর মাধ্যমে বিভিন্ন উদাহরণ দেখতে পারি। কাজের সুবিধার জন্য প্রথমে আমরা এটাকে attach করে নেই।
# mtcars
attach(mtcars)

এরপর mtcars এর এমপিজি ভ্যারিয়েবলটা প্লট করতে plot কমান্ডটি ব্যবহার করি,

plot(mpg)

এই প্লটে হরাইজনটাল এক্সিসে ইনডেক্স দেখাচ্ছে। এর বদলে gear ভ্যারিয়েবলটি দেখতে চাইলে,

plot(gear, mpg)

Bar প্লটের জন্য আমাদেরকে barplot কমান্ডটি ব্যবহার করতে হবে,

# Barplot
barplot(mpg)

Stacked bar প্লটের জন্য আমাদের একটু কৌশলের আশ্রয়ের নিতে হবে। প্রথমে একটি অবজেক্টের মধ্যে যে দু’টি ভ্যারিয়েবলকে আমি প্লট করতে চাই সেগুলো একটি table এর মধ্যে নিয়ে আসতে হবে,

# Stacked barplot
count barplot(count, col=c("red", "blue"))

ভ্যালুগুলো পাশাপাশি দেখতে চাইলে beside অপশনটি TRUE নির্দিষ্ট করে দিতে হবে।

# Barplot side-by-side
barplot(count, col=c("red", "blue"), beside=TRUE)

বক্সপ্লটের জন্য আমাদের boxplot কমান্ডটি ব্যবহার করতে হবে। তবে এক্ষেত্রে প্রথমে y-এক্সিসের ভ্যারিয়েবল ও পরে x-এক্সিসের ভ্যারিয়েবলটা লিখতে হবে,

# Box plot
boxplot(mpg ~ gear)

হিস্টোগ্র্যামের জন্য hist কমান্ডটি ব্যবহার করতে হবে। এর সাথে breaks অপশনটি দিয়ে কতোগুলো bar থাকবে প্লটে সেটা নির্দিষ্ট করে দেয়া যায়।

# Histogram
hist(mpg, breaks=12)

R প্লটগুলোতে রঙ ব্যবহার করতে গেলে প্রথমে আপনাকে যে রঙটি ব্যবহার করবেন সেটার নাম জানতে হবে। রঙের তালিকা দেখতে colours() কমান্ডটি দিতে পারেন,

# Changing colors
colours()

তালিকা থেকে পছন্দমতো রঙ বেছে নিয়ে col=”রঙের নাম” অপশন হিসেবে যোগ করে দিতে হবে। কোন রঙটা কীরকম দেখতে সেটা জানতে এই ছবিটা দেখতে পারেন,

রঙের সাথে সাথে x ও y এক্সিসের লেবেল পরিবর্তন করতে যথাক্রমে xlab ও ylab কমান্ডটি ব্যবহার করতে পারেন। প্লটের শিরোনাম পরিবর্তন করতে main অপশনটি ব্যবহার করতে হবে। এছাড়া x ও y এক্সিসের লিমিট পরিবর্তন করতে যথাক্রমে xlim ও ylim অপশনদুটো ব্যবহার করতে হবে।

hist(mpg, breaks=12, col="royalblue4", xlab="Miles per gallon", main="Histogram (MPG)", xlim=c(10,35))

এখানে রঙ হিসেবে royalblue4, xlab হিসেবে Miles per gallon, শিরোনাম Histogram (MPG) ও x লিমিটি ১০ থেকে ৩৫ নির্ধারণ করা হয়েছে।

কোন প্লট ডিলিট করতে বা প্লট উইন্ডোর অপশনগুলো আগের অবস্থায় ফিরিয়ে আনতে dev.off কমান্ডটি ব্যবহার করতে হবে,

# Deleting a plot
dev.off()

প্লট উইন্ডোতে একের অধিক প্লট আনতে হবে par কমান্ডটি ব্যবহার করতে হবে। এখানে mfrow=c(rxc) অংশটি দিয়ে আমরা নির্দিষ্ট করে দিতে পারি প্লট উইন্ডোতে কয়টি প্লট আসবে,

# Multiple plot
par(mfrow=c(2,2))
hist(mpg, breaks=12, col="royalblue4", xlab="Miles per gallon", main="Histogram (MPG)", xlim=c(10,35))
boxplot(mpg ~ gear, main="Boxplot")
barplot(count, col=c("navyblue", "red"), main="Stacked barplot")
plot(gear, mpg, main="Scatter plot")

প্রচলিত সফটওয়্যারগুলোর মধ্যে Rএর গ্রাফিক্স সবচাইতে ভালো। ggplot2 প্যাকেজ দিয়ে অসাধারণ মানের প্লট তৈরি করা সম্ভব। পরবর্তিতে কোন একসময় আলাদা একটি কোর্স হিসেবে এটি নিয়ে আলোচনা করার আশা রইলো।

সংযুক্তি
R স্কৃপ্ট