Як підключити LuckyTemplates до R Script Visual?

Сьогодні я покажу вам, як підключити LuckyTemplates до R, і покажу, що можна робити за допомогою візуального сценарію R у . Для того, щоб це працювало, вам потрібно встановити R на вашому комп’ютері, оскільки він повністю не залежить від LuckyTemplates.

Щоб розпочати, клацніть візуальний елемент сценарію R на панелі візуалізації.

Сьогодні ми будемо використовувати те, що люди називають графіком кореляційної матриці . Ми також будемо використовувати набір даних Pokemon. Причина, чому я вибрав це, полягає в тому, що він містить багато числової інформації, як-от захист і атака, і буде працювати досить добре, коли показуватиме кореляцію.

Після того, як ми перетягнули візуалізацію на полотно, нам потрібно почати додавати поля.

Які типи полів ми можемо відобразити? Ми хочемо бачити Attack , Defense , HP , Speed ​​та Name of the Pokemon.

Тепер ви, мабуть, помітите, що прямо під панеллю візуалізації є панель значень, де все було додано в те саме поле. Тут додається як текстова, так і числова інформація.

Отже, тут, у редакторі сценаріїв R , ми також можемо побачити, що є певний код, який уже викладено. Це називається набором даних, який є кадром даних, який містить атаку, захист, HP, швидкість і назву. Ми не повинні це писати; LuckyTemplates робить це автоматично, щойно ми заповнюємо елементи на нашому полотні візуалізації.

Перша помилка, яку я зробив (яку також можу уявити, що зробить багато людей), це видалення коментарів тут, щоб ми могли бачити це як звичайний код. Це не спрацює, тому що це дійсно потрібно викласти.

Цей рядок прямо тут, який говорить, що унікальний має працювати. Це неможливо обійти.

Тут ми почнемо писати наш сценарій. Кореляційний графік, який ми сьогодні робимо, походить із пакету psych . Зробити це дуже просто. Залишається лише записувати пари. панелі , а потім передаючи набір даних аргументу.

І ось ми маємо це. У нас є своя візуалізація.

Для тих із вас, у кого не встановлено пакет psych , ви, звичайно, можете встановити його таким чином, але цей процес встановлюватиме його щоразу, навіть якщо він у вас уже є.

Якщо ми хочемо зробити крок далі, ми можемо створитиякий перевіряє, чи доступний пакет, і якщо ні, встановлює його. Інакше нічого не вийде.

Ще одна річ, яку нам може знадобитися зробити, щоб це не вийшло з ладу, це заповнити аргумент repository всередині встановленого пакета.

У цьому прикладі я просто копіюю та вставляю веб-сторінку CRAN. Технічно це працює. Але залежно від того, де ви знаходитесь у світі, ви можете вибрати дзеркало, яке буде ближче до вас.

Зміст

• Виведення візуалізації на інший рівень
• Взаємодія з іншими візуалізаціями
• Висновок

Виведення візуалізації на інший рівень

Це код, який ми хочемо реалізувати. Він добре працює та відображає візуалізацію. Є кілька речей, які зроблять цю візуалізацію ще одним кроком вперед. Перше, що потрібно зробити, це. Слайсери ідеально працюють із цим типом візуалізації.

Отже, давайте розмістимо роздільник у звіті, а потім розмістимо Generation на панелі полів.

Подивіться, як акуратно змінюється візуалізація залежно від того, що ми вибираємо на слайсері.

Взаємодія з іншими візуалізаціями

Якщо вам цікаво, як це виглядатиме під час взаємодії з іншими візуалізаціями, давайте створимо круглу діаграму, зазначимо кількість покемонів і визначимо, легендарні вони чи ні.

Як бачите, перша візуалізація здатна взаємодіяти з другою візуалізацією.

Висновок

Ці сценарії R можуть бути складними та складними у використанні, якщо у вас є дійсно великий набір даних, оскільки LuckyTemplates має надіслати всі ці дані до R, а потім чекати відповіді.

Але в деяких випадках, як у нашому прикладі, створення такої візуалізації з нуля, коли ви підключаєте LuckyTemplates до R, займе багато часу.

Отже, якщо ви наразі використовуєте R або Python і віддаєте перевагу імпорту візуалізації, а не створенню з нуля, це справді гарне рішення.