10.3 저수준 그래프 함수

• 고수준 그래픽 함수(일반적으로 plot() 함수)를 통해 호출한 그래픽 장치 위에 추가적인 그래프 요소(점, 선, 면, 문자, 범례 등)를 수동으로 추가
• 그래프의 미학적 효과를 극대화 하기 위해, 최소한으로 그래픽 장치를 호출(공백, 크기, 레이아웃 축 정의) 후 저수준 그래픽 함수를 이용해 그래프 생성
• 10.2.1 절 plot() 함수에서 확인했던 다양한 그래픽 관련 인수(예: main, xlim, ylim, pch lty, col 등)들을 저수준 그래프 함수에서 사용 가능
• 명시적으로 포함되지 않은(help() 통해 확인) 인수들은 ...로 표현되고, par() 함수 내 파라미터 값으로 전달

10.3.1 par()

• 전체 그래픽 장치에 적용되는 여러가지 파라미터를 제어하며, 고수준 및 저수준 그래프의 모양 및 미학적 특성 설정
• par() 함수를 통해 그래픽 파라미터 설정 및 조회 가능

# 그래프 파라미터 조회 
# 처음 12개 파라미터들에 대해서만 조회
unlist(par()) %>% head(12)

         xlog          ylog           adj           ann           ask 
      "FALSE"       "FALSE"         "0.5"        "TRUE"       "FALSE" 
           bg           bty           cex      cex.axis       cex.lab 
"transparent"           "o"           "1"           "1"           "1" 
     cex.main       cex.sub 
        "1.2"           "1" 

# 파라미터 이름으로 값 추출
par("mar")

[1] 5.1 4.1 4.1 2.1

• par() 함수 조정 파라미터 리스트

Table 10.1:

Parameter	값	설명
din, fin, pin	= c(width, height)	그래픽 장치(device), figure, plot 영역 크기(너비: width, 높이: height) 조정(인치 단위)
fig	=c(left, right, bottom, top)	장치 내 figure 영역의 4개 좌표 조정을 통해 figure 위치 및 크기 조정
mai, mar	= c(bottom, left, top, right)	Figure 영역의 각 4개 마진의 크기 조정(인치 또는 현재 폰트 사이즈 기준 텍스트 길이 단위)
mfcol,mfrow	= c(row, column)	그래프 화면 출력을 열 또는 행 기준으로 분할
mfg	=c(rows, columns)	mfcol 또는 mfrow로 분할된 그림에서 figure의 위치 조정
new	=TRUE or =FALSE	현재 figure 영역을 새 그래프 장치로 인지(TRUE 이면 이미 출력된 그림 위에 새로운 고수준 그래프 함수가 생성) 여부
oma,omd,omi	=c(bottom, left, top, right)	Outer margin (여백) 각 영역별 크기 조정(인치 또는 설정 텍스트 크기 기준)

• R 그래픽 레이아웃(그림 10.1 참조) 조정 파라미터

Figure 10.4: 레이아웃 파라미터. AIMS-R-Users 에서 발췌

아래 par() 함수의 파라미터 값에 대한 도표 생성을 위한 R 스크립트는 Graphical parameters of R graphics package에서 참고 및 발췌

pin

현재 plot의 차원(너비와 높이) 조정

fin

Figure 영역의 차원(너비와 높이)

fig

• c(x1, x2, y1, y2) 형태의 숫자형 벡터를 인수로 받아 그래픽 디바이스의 디스플레이 영역에서 figure 영역의 좌표 지정
• 처음 디폴트 값은 c(0, 1, 0, 1)
• fig 파라미터 조정의 목적이 여러 개의 그림을 한 화면에 출력하는 것이 목적이라면 par() 파라미터 중 new 의 값을 TRUE로 설정

text_loc <- seq(0, 0.25, by = 0.05)
par_name <- c("mar", "mai", "fig", "fin", "plt", "pin")

plot_dim <- function(x, y, op, title, ...) {
  for (i in 1:length(text_loc)) {
    text(x, y + text_loc[i], 
         paste0(par_name[i], " = c(", 
                paste(round(op[[par_name[i]]]), 
                            collapse = ", "), ")"), 
         adj = 0, ...)
  }
  text(x, y + text_loc[i] + 0.05, title, adj = 0)
}


# 1. plot area available when internal margins are 0
par(op)
par(mai = c(0, 0, 0, 0), xaxs = 'i', yaxs = 'i')
plot.new()
abline(h = c(0.4, 0.9), v = c(0.4, 0.9), lty = 4)
rect(0.4, 0.4, 0.9, 0.9, border = "red")
par(op)


# 2. Plot new fig
newfig <- c(0.4, 0.9, 0.4, 0.9)
par(fig = newfig, new = TRUE)
op_reduced <- par(no.readonly = TRUE)
set.seed(12345)
plot(runif(10), runif(10), typ = 'p', 
    xlab = 'X', ylab = 'Y', xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1))
par(op)
par(mai = c(0, 0, 0, 0), xaxs = 'i', yaxs = 'i', new = TRUE)

# 3. Info about dimensions
plot.new()
plot_dim(0.05, 0.5, op_reduced, "New plot dimension on the right", cex = 0.9)
plot_dim(0.5, 0.05, op, "Default plot dimensions", cex = 0.8)

Figure 10.5: fig 인수 조정 예시: Graphical parameters of R graphics package에서 발췌

mar

• c(bottom, left, top, left) 형태의 수치형 벡터를 값으로 갖음
• plot 영역 밖의 여백(figure 영역)을 line 수로 지정(아래 그림 참고)
• 디폴트 값은 c(5, 4, 4, 2) + 0.1 임

Figure 10.6: Figure 영역에서 기본 여백: Graphical parameters of R graphics package 에서 발췌

mfcol, mfrow

• c(nrow, ncol) 형태의 2차원 수치형 벡터를 값으로 갖음
• 앞의 예제에서 확인한 바와 같이 각 행과 열 별로 행 기준 또는 열 기준으로 다중 그래프를 한 화면에 출력
• 정방형 그래프로 분할하며 c(2, 2)인 경우 텍스트 크기는 cex 값 기준 0.83배 감소

par(oma = c(0, 0, 3, 0), # 윗쪽 여백 크기 조정
    mfrow = c(3, 2))
for (i in 1:6) {
  set.seed(12345)
  plot(rnorm(20), rnorm(20),
       main = paste("Plot", i))
  box("figure")
}
# 윗쪽 여백(side=3)에 텍스트 출력
mtext(side = 3, line = 1, cex = 0.8, col = "blue",
    "Muptiple plots with mfrow = c(2, 3)",
    outer = TRUE) # outer 여백 사용 여부

par(oma = c(0, 0, 3, 0),
    mfcol = c(3, 2))
for (i in 1:6) {
  set.seed(12345)
  plot(rnorm(20), rnorm(20),
       main = paste("Plot", i))
  box("figure")
}
mtext(side = 3, line = 1, cex = 0.8, col = "blue",
    "Muptiple plots with mfcol = c(3, 2)",
    outer = TRUE)

mfg

• c(i, j) 형태의 숫자형 벡터의 값
• mfcol 또는 mfrow 파라미터로 그림 배열이 정해진 상태에서 어떤 그림이 다음에 드려지는지를 지정
• c(1,1)은 차원과 상관 없이 맨 처음 출력한 그래프가 생성

df_order <- expand.grid(x = 1:2,
                        y = 1:3)
set.seed(123)
idx <- sample(2:6, nrow(df_order)-1)
df_order <- df_order[c(1,idx), ]
par(mfrow = c(2, 3),
    oma = c(0, 0, 3, 0))

for (i in 0:5) {
  set.seed(123)
  par(mfg = as.numeric(df_order[i+1, ]))
  plot(rnorm(20), rnorm(20),
       main = paste("Plot", i+1))
  box("figure")
}

mtext(side = 3, line = 1, cex = 0.8, col = "blue",
    "Multiple plots by row: order in mfrow changed by mfg parameter.",
    outer = TRUE)

• mfrow와 mfcol 유사함수: layout(), split.screen()

• layout(): 행렬 객체를 인수로 받아 화면 분할

# mtcars 데이터셋
graph_array <- matrix(c(1, 1, 2, 3), nrow = 2, byrow = TRUE)
par(oma = c(0, 0 , 3, 0))
layout(mat = graph_array)
plot(mpg ~ disp, # 데이터 프레임인 경우 수식 표현도 가능
     data = mtcars,
     main = "layout 1")
hist(mtcars$disp,
     main = "layout 2")
hist(mtcars$mpg,
     main = "layout 3")
mtext(side = 3, line = 1, cex = 1, col = "blue",
      "c(1, 1): scatter plot, c(2) = histogram: dsip, c(3) = histogram: mpg",
      outer = TRUE)

• split.screen(): layout()과 유사하게 그래프의 화면을 분할하고 더 많은 기능을 제공
  • screen(): 분할된 화면 지정
  • erase.screen(): 지정된 화면의 그래프 삭제

split.screen(fig = c(2, 2)) # 화면을 2 by 2로 분할

[1] 1 2 3 4

par(oma = c(0, 0, 3, 0))
screen(n = 4)
vioplot::vioplot(mpg ~ cyl, data = mtcars,
                 main = "screen n = 4")
screen(n = 1)
hist(mtcars$mpg,
     main = "screen n = 1")
screen(n = 3)
plot(mpg ~ wt, data = mtcars,
     main = "screen n = 3")
screen(n = 2)
boxplot(mpg ~ gear, data = mtcars,
        main = "screen n = 2")
mtext(side = 3, line = 1, cex = 0.8, col = "blue",
      "Split using split.screen()",
      outer = TRUE)

new

• 논리값(TRUE 또는 FALSE) 지정
• 디폴트 값은 FALSE
• 새로운 그래프를 이미 존재하는 그래프 장치에 출력

# boxplot + violin plot
## iris 데이터 셋
par(bty = "n") # x-y 축 스타일 지정
boxplot(Sepal.Length ~ Species,
        data = iris)
new_fig <- c(0.05, 0.46, 0.4, 0.99)
par(new = TRUE,
    fig = new_fig)
vioplot::vioplot(Sepal.Length ~ Species,
                 data = iris,
                 col = "skyblue",
                 yaxt = "s",
                 ann = FALSE)

oma

• c(bottom, left, top, right) 형태의 숫자형 벡터 값 사용
• Outer 여백의 크기 조정(텍스트 라인 기준)
• 아래 예시는 oma = c(2, 3, 3, 1) 인 경우 여백 표시

Figure 10.7: Outer 여백 조정 파라미터(mar = c(2, 3, 3, 1)) Graphical parameters of R graphics package에서 발췌

10.3.2 points()

• 점을 그리는 저수준 그래프 함수로 이미 출력된 x-y 좌표 위에 지정한 점 문자 출력
• x-y 좌표 지정은 plot() 함수와 동일
• 많이 사용되는 점 문자 기호(symbol)은 그림 10.3 참고

# cars 데이터셋
par(mfrow = c(1, 2))
plot(dist ~ speed, data = cars,
     type = "n",
     bty = "n",
     main = "points() function example 1: cars dataset")
points(cars$speed, cars$dist,
       pch = 16,
       col = "darkgreen",
       cex = 1.5)
shapes <- 15:17 # pch 지정
plot(Petal.Length ~ Sepal.Length, data = iris,
     type = "n",
     bty = "n",
     main = "points() function example 2: iris dataset")
points(iris$Sepal.Length,
       iris$Petal.Length,
       pch = shapes[as.numeric(iris$Species)], # 각 Species에 대해 shapes 할당
       col = as.numeric(iris$Species),
       cex = 1.5)

10.3.3 lines()

• x-y 좌표의 점을 이어 선을 만드는 함수
• plot() 함수에서 type 인수에 “l”을 사용한 것과 유사
• 선의 모양(lty)과 굵기(lwd)를 지정할 수 있으며 그림 10.2와 그림 10.8를 참고

Figure 10.8: 선 두께(lwd) 파라미터: Graphical parameters of R graphics package 에서 발췌

• line() 함수 사용 예시: 정규분포 분포 그리기

# 정규분포 평균=0, 분산=1
# 정규분포 평균=0, 분산=2
# 정규분포 평균=0, 분산=3
par(mar = c(3, 0, 3, 0))
x <- seq(-5, 5, 0.01)
y <- mapply(dnorm,
            list(x, x, x),
            c(0, 0, 0),
            c(1, sqrt(2), sqrt(3)))

plot(x, y[,1],
     type = "n",
     bty = "n",
     yaxt = "n",
     ann = FALSE,
     xlim = c(-5, 5))
lines(c(0, 0), c(0, max(y[,1])), lty = 2, col = "lightgray")
lines(x, y[,1], lty = 1, lwd = 2,
      col = "black")
lines(c(0.3, 2), rep(max(y[,1]), 2), lty = 1, col = "gray")
text(2.1, max(y[,1]),
     expression(paste(mu == 0, "," ~~ sigma == 1)), # 수식 표현
     adj = 0)

lines(x, y[,2], lty = 2, lwd = 2, col = "blue")
lines(c(0.3, 2), rep(max(y[, 2]), 2), lty = 1, col = "gray")
text(2.1, max(y[,2]),
     expression(paste(mu == 0, "," ~~ sigma == 2)), # 수식 표현
     adj = 0)

lines(x, y[,3], lty = 3, lwd = 2, col = "green")
lines(c(0.3, 2), rep(max(y[,3]), 2), lty = 1, col = "gray")
text(2.1, max(y[,3]),
     expression(paste(mu == 0, "," ~~ sigma == 3)), # 수식 표현
     adj = 0)
mtext("Normal distribution", side = 3, adj = 0.2, cex = 2)

10.3.4 ablines()

• x-y 좌표에 직선을 그리는 함수로 lines() 함수와 유사하나 y 절편과 x 기울기, 또는 x 절편(y 축과 평행한 직선, (x, 0))과 y 절편(x축과 평행한 직선, (0, y))을 이용해 직선을 그릴 수 있음
  • a: y 절편
  • b: x 기울기
  • h: x축과 수평선(y 값)
  • v: x축과 수직선(y축과 수평선, x 값)

# 회귀직선과 x, y의 평균선, 회귀직선으로부터 각 점 까지 거리를 직선 표시
## mtcars 데이터
plot(mpg ~ hp, data = mtcars,
     type = "n",
     bty = "n",
     xlim = c(50, 350),
     ylim = c(5, 40),
     main = "abline() examples with mtcars dataset",
     xlab = "Horse power",
     ylab = "Miles/gallon",
     cex.main = 1.5)
m <- lm(mpg ~ hp, data = mtcars) # 일변량 회귀모형
yhat <- predict(m) # 회귀모형의 예측값

# 회귀직선으로부터 각 관측점 까지 거리(오차) 직선 표시 함수
dist_error <- function(i) {
  lines(c(mtcars$hp[i], mtcars$hp[i]),
        c(mtcars$mpg[i], yhat[i]),
        col = "green",
        lwd = 0.8,
        lty = 1)
}
for (i in 1:nrow(mtcars)) dist_error(i)

with(mtcars,
     points(hp, mpg,
            pch = 16,
            cex = 1))
abline(m, lty = 1, lwd = 3, col = "red")
abline(h = mean(mtcars$mpg),
       lty = 2,
       col = "darkgray") # mpg 평균
abline(v = mean(mtcars$hp),
       lty = 2,
       col = "darkgray") # hp 평균
text(mean(mtcars$hp), 40,
     # text 수식 표현 참고
     bquote(paste(bar(x) == .(sprintf("%.1f", mean(mtcars$hp))))),
     adj = 0,
     pos = 4)
text(350, mean(mtcars$mpg),
     bquote(paste(bar(x) == .(sprintf("%.1f", mean(mtcars$mpg))))),
     pos = 3)

Figure 10.9: abline(), lines() 함수를 이용한 회귀직선 및 오차 거리 표시 예제

10.3.5 arrows()

• 화살표를 그리는 함수
• x0, y0, x1, y1 형태의 숫자를 값으로 사용
• (x0, y0): 시작점 좌표
• (x1, y1): 끝점 좌표
• angle, length, code 인수 조정을 통해 화살표 스타일 지정

par(mar = rep(0, 4))
plot(1, 1,
     type = 'n', axes = FALSE, ann = FALSE,
     xaxs = 'i', yaxs = 'i',
     xlim = c(0,11), ylim = c(0,11))
text(5.5, 10.5,
     "Type of arrows by values of angle, length, and codes",
     font = 2, # 2=bold, 3=italic, 4=bold italic
     adj = c(0.5, 0),
     cex = 1.5)

angle_val <- c(60, 90, 120)
length_val <- c(0.25, 0.1, 0.5)
code_val <- c(0, 1, 3)
for (i in 1:3) {
  arrows(1, 9-i+1, 5, 9-i+1,
         length = length_val[i])
  text(6, 9-i+1, pos = 4,
       sprintf("angle = 30, length = %.2f, code = 2",
               length_val[i]))
}

for (i in 1:3) {
  arrows(1, 6-i+1, 5, 6-i+1,
         length = 0.25,
         angle = angle_val[i])
  text(6, 6-i+1, pos = 4,
       sprintf("angle = %d, length = 0.25, code = 2",
               angle_val[i]))
}

for (i in 1:3) {
  arrows(1, 3-i+1, 5, 3-i+1,
         length = 0.25,
         angle = 30,
         code = code_val[i])
  text(6, 3-i+1, pos = 4,
       sprintf("angle = 30, length = 0.25, code = %d",
               code_val[i]))
}

Figure 10.10: arrows() 함수 주요 파라미터 변경에 따른 화살표 출력 결과

10.3.6 rect()

• x-y 좌표 위에 사각형을 그리는 함수
  • xleft: 사각형의 왼쪽 x 좌표
  • ybottom: 사각형의 아래쪽 y 좌표
  • xright: 사각형의 오른쪽 x 좌표
  • ytop: 사각형의 위쪽 y 좌표

# 길이와 높이가 5인 정사각형 그리기
plot(x = 1:10,
     y = 1:10,
     type = "n",
     xlab = "", ylab = "",
     main = "Rectangle coordinates used in rect()")
rect(3, 3, 8, 8,
     density = 10, # 사각형 내부를 선으로 채움
     angle = 315) # 내부 선의 기울기 각도(degree)
text(3, 3, "(xleft = 3, ybottom = 3)", adj = 0.5,  pos = 1)
text(8, 3, "(xright = 8, ybottom = 3)", adj = 0.5, pos = 1)
text(8, 8, "(xright = 8, ytop = 8)", adj = 0.5, pos = 3)
text(3, 8, "(xleft = 3, ytop = 8)", adj = 0.5, pos = 3)
grid()

Figure 10.11: rect() 좌표 인수

10.3.7 polygon()

• x-y 좌표의 점을 연결해 폐 다각형을 만드는 함수
• 좌표 지정 방법은 plot() 함수와 동일

# polygon() 사용 예시
plot(x = 0:10,
     y = 0:10,
     type = "n",
     bty = "n",
     xaxt = "n",
     yaxt = "n",
     xlab = "",
     ylab = "",
     main = "Polygon examples")

# Pentagon
theta1 <- seq(-pi, pi, length = 6)
x <- cos(theta1 + 0.5*pi) # cosine 함수
y <- sin(theta1 + 0.5*pi)
x1 <- 2*x + 2; y1 <- -2*y + 7
polygon(x1, y1)
text(2, 9.2, "Pentagon", adj = 0.5, pos = 3, cex = 1.5)

# Octagon
theta2 <- seq(-pi, pi, length = 9)
x <- cos(theta2) # cosine 함수
y <- sin(theta2)

x2 <- 2*x + 7; y2 <- -2*y + 7
polygon(x2, y2,
        col = "#05B8FF",
        border = "black",
        lwd = 4)
text(7, 9.2, "Octagon", adj = 0.5, pos = 3, cex = 1.5)

# 별표시
x2 <- c(2, 4/3, 0, 2/3, 0, 4/3, 2, 8/3, 4, 10/3, 4, 8/3)
y2 <- c(4, 3.0, 3, 2.0, 1, 1.0, 0, 1.0, 1,  2.0, 3, 3.0)
polygon(x2, y2,
        density = 20,
        angle = 135,
        lty = 1,
        lwd = 2)
text(2, 4.1, "Star (Jewish)", adj = 0.5, pos = 3, cex = 1.5)

# Triangle (perpendicular)
x3 <- c(5, 9, 5)
y3 <- c(0, 0, 4)
polygon(x3, y3, lwd = 3, col = "gray")
x4 <- c(5, 5.3, 5.3, 5)
y4 <- c(0, 0.0, 0.3, 0.3)
polygon(x4, y4, lwd = 3) # 직각표시
text(7, 4.1, "Triangle (perpendicular)", adj = 0.5, pos = 3, cex = 1.5)

• 확률분포 아래 면적 표시
• \(Z ~ \stackrel{i.i.d}{\sim} N(0, 1)\) 라고 할 때 \(P(-1.5 < Z < 0.7)\)에 해당하는 부분 표시

# 표준정규분포 곡선 하 면적 표시
x <- seq(-3, 3, by = 0.01)
z <- dnorm(x)
plot(x, z,
     type = "n",
     bty = "n",
     xlab = expression(bold(Z)),
     ylab = "Density",
     main = "Standard normal distribution")
idx <- x > -1.5 & x < 0.7 # 해당 구간 index 설정
polygon(c(-1.5, x[idx], 0.7),
        c(0, z[idx], 0),
        col = "green",
        border = "green")
lines(x, z, lty = 1, lwd = 2)
text(x = 0.5, y = 0.15,
     bquote(P({-1.5 < Z} < 0.7 ) ==
              .(sprintf("%.3f", pnorm(0.7) - pnorm(-1.5)))),
     # pnorm = P(Z <= c), 평균=0, 분산=1 인 경우
     adj = 1)

Figure 10.12: polygon()을 이용한 확률밀도함수 곡선 아래 면적 표시 예시

10.3.8 text(), mtext()

• text(): x-y 좌표에 문자열을 입력하는 함수

text(x, # x-좌표값
     y, # y-좌표값
     label, # 입력할 텍스트 문자열
     adj, # 원점 좌표를 기준으로 텍스트 문자열 자리 맞춤
          # 0 - 1 사이 값은 수평 맞추기 지정
          # 0=오른쪽, 0.5=가운데 정렬, 1=왼쪽 정렬 (원점 기준)
     pos, # adj를 단순화하여 텍스트 자리 맞춤
          # 1=bottom, 2=left, 3=top, 4=right,
     srt  # 문자열 회전(in degree)
     ...
     )

Figure 10.13: text() 함수에서 adj 파라미터 값에 따른 텍스트 위치: AIMS-R-users 에서 발췌

Figure 10.14: text() 함수에서 pos 파라미터 값에 따른 텍스트 위치: AIMS-R-users 에서 발췌

Figure 10.15: text() 함수에서 srt 파라미터 값에 따른 텍스트 위치: AIMS-R-users 에서 발췌

• mtext(): plot 여백 또는 outer 여백 상에 문자를 출력하는 함수

mtext(
  text, # 입력할 텍스트 문자열
  side, # 텍스트 문자열이 출력되는 여백 지정
        # 1=bottom, 2=left, 3=top, 4=right
  line, # 지정 여백에서 텍스트 출력 위치 지정
  outer, # outer 여백 사용 여부
  at,  # line 내에서 텍스트 열 위치(좌표축 기준) 지정
  adj, # text() 함수의 adj 파라미터와 동일
  ...
)

par(mar = c(4, 4, 4, 4),
    oma = c(4, 0, 0, 0))
set.seed(1345)
plot(rnorm(20),
     type = "o",
     xlab = "", ylab = "")
# side = 3 (top), line=0, 1, 2, 3 변경
for (i in 0:4) {
  mtext(paste("Side = 3, line =", i),
        side = 3,
        line = i)
}
# side = 3 (top), outer 여백 사용, line=0, 1, 2, 3 변경
for (i in 0:4) {
  mtext(paste("Side = 1, outer = TRUE, line =", i),
        side = 1,
        line = i,
        outer = TRUE)
}

# adj 인수 조정
adj_par <- c(0, 0.5, 1)
for (i in 1:3) {
  mtext(sprintf("Side = 1, line = %d, adj = %.1f",
                i, adj_par[i]),
  side = 1, line = i, adj = adj_par[i])
}

# side = 2 (left)
for (i in 1:3) {
  mtext(sprintf("Side = 2, line = %d, adj = %.1f",
                i, adj_par[i]),
  side = 2, line = i, adj = adj_par[i])
}

# side = 4 (right), at 조정
at_val <- c(-1, 0, 1)
for (i in 1:3) {
  mtext(sprintf("Side = 4, line = %d, at = %.1f",
                i, adj_par[i]),
  side = 4, line = i, at = at_val[i])
}
mtext("mtext parameter check",
      col = "blue",
      cex = 0.8,
      line = 0,
      adj = 0)

10.3.9 legend()

• 범례(legend)를 생성하는 함수로 그래프에 표시된 점, 선, 또는 색에 해당되는 정보를 설명하기 위해 이용
• legend() 함수에서 범례 위치 지정 방법
  • x-y 좌표 이용
  • 위치를 나타내는 문자 이용: bottomright, right, topright, top, topleft, left, bottomleft, bottom

plot(Petal.Length ~ Sepal.Length, data = iris,
     type = "n",
     bty = "n",
     main = "points() function example 2: iris dataset")
points(iris$Sepal.Length,
       iris$Petal.Length,
       pch = shapes[as.numeric(iris$Species)], # 각 Species에 대해 shapes 할당
       col = as.numeric(iris$Species),
       cex = 1.5)
legend("bottomright", legend = unique(iris$Species), pch = 15:17, col = 1:3)
legend(4.5, 6, legend = unique(iris$Species), pch = 15:17, col = 1:3)

legend("top",
       legend = unique(iris$Species),
       pch = 15:17, col = 1:3,
       pt.cex = 3, # legend 점 크기 조정
       ncol = 3) # # legend 영역 열 개수 지정

10.3.10 수식 표현

• 그래프 상 수식은 expression(), bquote(), substitute() 함수로 표현 가능
• TeX¹²과 유사한 수식 형태를 표현하기 위해 복잡한 표현식들이 사용됨 \(\rightarrow\) 아래 표 참고(demo(plotmath)를 통해 동일한 표 출력 가능)

Figure 10.16: R expression() 함수 내 수식 표현 방법

Greek letters

Figure 10.17: R 그리스 문자 표현

• expression(): 문자 TeX 형태와 유사한 기호 및 표현을 이용해 수식 표현
• bquote(): .() 안에 있는 표현을 먼저 평가 한 후 그 값을 변환해 수식 표현식 안에 들어가는 값으로 사용 \(\rightarrow\) 그림 10.9, 그림 10.12 예시 및 스크립트 참고

두 함수 모두 paste() 함수와 같이 사용 하는 것이 일반적인 수식과 문자 표현 방법임.

# 수식 표현 예시 expression() + paste()
par(cex = 1.5 ,
    cex.lab = 1.2)
set.seed(202005)
x <- rnorm(10, 25, 3)
y <- rnorm(10, 25, 3)

plot(x, y,
     type = "p",
     axes = TRUE,
     ann = FALSE,
     bty = "n")
mtext(expression(paste("Temperature", ~(degree*C))),
      side = 1, line = 3, cex = 1.5)
mtext(expression(paste("Respiration", ~(mL ~O[2] ~ h^-1))),
      side = 2,
      line = 3,
      cex = 1.5)

par(cex = 1.5)
plot(0:6, 0:6,
     type = "n",
     bty = "o",
     xaxt = "n",
     yaxt = "n",
     ann = FALSE)
text(0.3, 5.8, "Normal distribution:", adj = 0)
text(0.3, 4.8, expression(paste(f, "(", x, ";", list(mu, sigma), ")"
                                == frac(1, sigma*sqrt(2*pi))*~~exp *
                                  bgroup('(', -frac((x-mu)^2, 
                                                    2*sigma^2), ')') 
                                )),
     adj = 0)
text(4, 5.8, "Binomial distribution:", adj = 0)
text(4, 4.8, expression(paste(f, "(", x, ";", list(n, p), ")"
                                == bgroup("(", atop(n, x) ,")")
                              *p^x*(1-p)^{n-x})),
     adj = 0)

text(0.3, 3.5, "Matrix:", adj = 0)
text(0.3, 2.5,
     expression(bold(X) == bgroup("[", atop(1 ~~ 2 ~~ 3, 
                                            4 ~~ 5 ~~ 6), "]")),
     adj = 0)
text(2, 3.5, "Multiple regression formula:",
     adj = 0)
text(2, 2.5,
     expression(paste(y[i] == beta[0] + beta[1]*x[1] + 
                        beta[2]*x[2] + epsilon[i]~~
                      "where", ~~i == list(1, ldots, n))),
     adj = 0)

text(2, 1.5, "Regression equation:", adj = 0)
text(2, 0.5,
     expression(hat(bold(beta)) == bgroup("(", bold(X)^T*bold(X), 
                                          ")")^-1*bold(X)^T*bold(y)),
     adj = 0)

Figure 10.18: R 그래픽 수식 표현 예시

10.3.11 R 기본 그래프 이미지 파일로 저장

10.1 절 R 기본 그래프 함수에서 언급한 그래픽 파일에 해당하는 함수로 그래픽 장치를 먼저 연 다음 그래프 생성 후 저장

# save-example.png에 cars 산점도 저장
png("figures/save-example.png")
plot(cars)
dev.off()

pdf 
  2 

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12. 도널드 커누스가 만든 문서 조판 프로그램으로, 수학, 통계학, 물리학 등 자연과학 및 공학 분야에서 논문, 책자, 슬라이드 등 다양한 형태의 문서 작성을 위해 사용됨. 특히 수식 표현에 있어 다른 워드 프로세서와 비교할 수 없을 정도로 강력하며, 구조적 문서 작성을 강제함.↩︎