[R] R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 배열

 정보

• 업무명     : R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 배열

• 작성자     : 박진만

• 작성일     : 2020-03-25

• 설   명      :

• 수정이력 :

 

 내용

[개요]

• R은 통계 분석 및 시각화 등의 기능을 갖춘 프로그래밍 언어 내지 통계 분석 환경입니다. 
  

• 통계 분석 기능으로 통계 검정, 선형 회귀 분석, 시계열 데이터 분석, 클러스터링 등을 지원하고 있습니다.
  

• 또한 최신 논문에서 발표된 같은 새로운 기술도 R로 구현되는 경우가 많습니다.
  

• 특히 시각화 기능으로 히스토그램, 막대 그래프, 선 그래프, 산포도, 나무 모양 그림이나 히트맵 등 기본적인 그래프가 기본으로 지원하고 있습니다.
  

• 또한 ggplot2 등의 패키지를 사용하여 더 높은 수준의 그림을 가시화할 수 있습니다.
  

 

 

[특징]

• 데이터를 이해하기 위해서 통계 분석 및 데이터 시각화가 요구되며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위한 소프트웨어

   

[기능]

• 데이터형 소개

 

[활용 자료]

• 없음

 

[자료 처리 방안 및 활용 분석 기법]

• 없음

 

[사용법]

• 소스 코드 예시 참조

 

[사용 OS]

• Windows 10

 

[사용 언어]

• R v3.6.2

• R Studio v1.2.5033

 

 소스 코드

[배열]

• R에서도 3 차원 이상의 데이터를 처리 할 수있다.

• R에서 벡터는 1 차원의 데이터와 행렬과 데이터 프레임의 형태로 2 차원 데이터를 저장할 수있다. 

• 그리고 3 차원 이상의 데이터를 다룰 때 배열을 이용한다. 

• 그러나 고차원의 데이터를 다룰 때는 복잡하기 때문에, 그 취급에주의를 기울일 필요가 있다. 

• 배열 만들기는

   array함수이다. 인수 dim는 각 차원의 크기를 알 수 있다.

x <- array(1:8, dim = c(4, 2))
## x
##      [,1] [,2]
## [1,]    1    5
## [2,]    2    6
## [3,]    3    7
## [4,]    4    8


x <- array(1:12, dim = c(2, 3, 2))
x
## , , 1
## 
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    3    5
## [2,]    2    4    6
## 
## , , 2

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    7    9   11
## [2,]    8   10   12

 

• 배열의 요소를 꺼낼 때 대괄호를 사용하여 각 차원 분할이 가능하다.

x <- array(1:16, dim = c(2, 2, 4))

x[2, 1, 3]
## [1] 10
## 

x[-1, , ]
##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    2    6   10   14
## [2,]    4    8   12   16

x[1, 2, c(2, 3)]
## [1]  7 11

 

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 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

• saimang0804@gmail.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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