2020. 2. 15. 23:41ㆍData Science/Data Analytics
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# swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자.
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library("swirl")
swirl()
Exploratory Graphs 과정에서 7번 플로팅 시스템(7. Working with Colors)을 선택한다.
탐색적 분석 과정의 일곱번째 섹션 '색상' 표현 - colorRamp (요약)
- 색상 표현은 데이터 분석 결과 표현 또는 강조하는 등 의사결정 표현에 좀 더 도움을 준다.
- colorRamp는 RGB(red, green, blue)에 대한 값들을 통해 색상을 생성한다.
- 기본 색상 표현
기본적으로, R은 Col 값을 통해 색상을 표현한다. 기본 값 3가지는 다음과 같다.
col = 1 : 검정
col = 2 : 빨강
col = 3 : 녹색
grDevices 패키지에서 표현 가능한 칼라는....
- heat.colors() : 낮은 값 빨강색에서 높은 값 흰색으로 표현한다.
- topo.colors() : 낮은 값 파란색에서 높은 값 갈색으로 표현한다.
> sample(color(), 10) # color로 표현 가능한 10개 샘플을 보여준다. color 함수는 657개의 사전 정의된 색상값을 갖고 있다.
[1] "gray32" "cadetblue2" "slateblue2" "coral3" "grey50" "grey39" "springgreen3"
[8] "gray35" "seashell4" "orange4"
color() 색상은 colorRamp 또는 colorRampPalette을 이용해 새색상을 만드는데 쓸 수 있다. 2개 함수는 color 값을 "팔레트" 형태로 이용해서 새색상에 만드는데 활용한다.
- colorRamp: color값들의 브렌딩하여, 색상을 만든다. 값은 0부터 1까지의 값을 갖는다.
- colorRamp
colorRamp는 RGB(red, green, blue)에 대한 값들을 통해 색상을 생성한다. 리턴값은 0부터 1까지의 값을 가지며, 8비트씩 24비트 값을 갖는다.
> pal <- colorRamp(c("red", "blue")) # 실행해보자. 빨간색과 파란색을 섞는 색상을 표현해보자.
'pal' 변수는 빨간색과 파란색의 변화로 설정된다.
> pal(0) # '0' 확인해보면,
[,1] [,2] [,3]
[1,] 255 0 0
확인할 수있다.
> pal(1) # '1' 확인해보면,
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0 0 255
확인할 수있다.
> pal(0.5) # '0.5'를 확인해보면,
[,1] [,2] [,3]
[1,] 127.5 0 127.5
확인할 수있다.
> pal(seq(0, 1, len=6)) #0, 1까지 6개의 값들을 확인해보자. 6개 값은 각각 3가지값을 갖는 벡터 값을 출력한다.
[,1] [,2] [,3]
[1,] 255 0 0
[2,] 204 0 51
[3,] 153 0 102
[4,] 102 0 153
[5,] 51 0 204
[6,] 0 0 255
벡터 생성은 pal(i/5) 다음 값 i= 0, 1, 2, 3, 4, 5에 대해 생성된다.
(To be Continued)