Как в r studio увеличить шрифт

Обновлено: 07.07.2024

Я в замешательстве. Как правильно увеличить размер шрифта текста в заголовке, надписях и других местах сюжета?

The ps аргумент не изменяет размер шрифта (но он говорит в справке R для ?par что это для " размер точки текста (но не символов)".

также можно отделить изменение размера шрифта от функции печати, такой как hist ?

вы хотите что-то вроде cex=1.5 аргумент для масштабирования шрифтов 150 процентов. Но смотри help(par) а также cex.lab , cex.axis , .

таким образом, чтобы подвести итог существующей дискуссии, добавим

cex.lab=1.5, cex.axis=1.5, cex.main=1.5, cex.sub=1.5

на свой участок, где 1,5, может быть 2, 3 и т. д. и значение 1 по умолчанию увеличит размер шрифта.

обратите внимание, что"cex " действительно меняет вещи, когда сюжет сделан с текстом. Например, сюжет агломеративной иерархической кластеризации:

будет создан участок с нормальным размером текста:

и plot(agn1, which.plots=2, cex=0.5) произведет это одно:

cex не работает hist() . Используйте cex.axis для чисел на осях, cex.lab для меток.
cex не работает axis() либо. Используйте cex.axis для чисел на осях.
вместо установки меток с помощью hist() , вы можете задать их с помощью mtext() . Вы можете установить размер шрифта с помощью cex , но с использованием значения 1 фактически устанавливает шрифт в 1,5 раза по умолчанию. вы должны использовать cex=2/3 получить размер шрифта по умолчанию. По крайней мере, это относится к R 3.0.2 для Mac OS X, используя вывод PDF.
вы можете изменить размер шрифта по умолчанию для вывода PDF с помощью pointsize на pdf() .

в случае, если вы хотите увеличить шрифт меток гистограммы при установке метки=TRUE

я столкнулся с этим, когда хотел сделать метки оси меньше, но оставить все остальное того же размера. Команда, которая работала на меня, была поставить:

перед командой сюжет. Просто не забудьте поставить:

после построения убедитесь, что шрифты возвращаются к размеру по умолчанию.

Базовая графика в R плоха для печати (если честно, можно было получше выбрать значения по умолчанию). В целом, эти функции для некоторых — признак заката эры R. Думаю, большинство людей согласится, что есть в R графические функции и получше (например, ggplot2). Но иногда бывет целесообразно сделать график именно с помощью базовых функций. Например, если графика в вашей публикации должна быть воспроизводима даже спустя пять лет.

В этом посте рассмотрим методы, позволяющие кардинально изменить внешний вид базовой графики в R. С некоторыми (окей, иногда большими) усилиями можно изменить все параметры графика именно так, как вам нужно.

Обычно я терпеть не могу использовать набор данных iris . Наверное, это самый используемый набор в мире R. Именно поэтому возьмем его в этом посте для демонстрации всех возможностей.

Стандартная диаграмма рассеивания в R:

Это дает простую диаграмму рассеивания с легендой и цветовой схемой по умолчанию. Список того, что не так с этим графиком, довольно длинный, в том числе и:

цвета
отступы
подписи осей
пересекающиеся точки
пустое пространство

Исправляем проблемы

Первая проблема этой диаграммы рассеивания — некоторые точки друг на друге. Поэтому первый шаг — расставить точки подальше так, чтобы они не наслаивались — функция jitter() поможет.

Теперь выберем цвета получше (я выбрал палитру с этого сайта). Функция palette() позволяет глобально изменить палитру цветов для базовых графиков R.

Теперь несколько характеристик графика — функция par() :

Теперь очередь собственно функции plot() . Были цветочки, а это ягодки. Мы создаем график функцией plot() со множеством аргументов:

Добавим отметки на оси х:

Осталась только легенда. Но вместо того, чтобы воспользоваться функцией legend() , выведем названия возле точек с функцией text() .

В прошлый раз мы говорили о том, как загрузить данные в среду R. Следующим важным этапом является их подготовка к визуализации и статистическому анализу. Для этого нам, как правило, необходимо внести некоторые изменения в таблицу, например: удалить столбец или строку, переименовать колонку, произвести сортировку или фильтрацию данных. Многие из этих операций можно сделать в Excel. Однако, зачастую возникают ситуации, когда необходимо изменить структуру или содержание таблицы прямо в ходе анализа. И вот тут у начинающих пользователей R могут возникнуть проблемы. В этой статье мы научимся их решать.

Структура таблицы и изменение типов данных

Лучший способ для закрепления новых знаний - это практика. Поэтому мы продолжим работать с таблицей физических данных студентов одного из военных вузов "voenvuz". Итак, загрузим знакомую уже нам таблицу в Rgui (таблицу можно скачать здесь).

Функции head и str

Для того, чтобы посмотреть правильно ли загрузились данные, введем команду head(voenvuz) , которая покажет первые 6 строчек нашей таблицы. Если все загрузилось нормально, то переходим к команде str(voenvuz) , которая выведет в консоль структуру таблицы.

Итак, в поле "data.frame" мы видим, что наша таблица состоит из 20 строк и 6 столбцов. Под ним располагается список названий столбцов, тип данных и первые шесть элементов каждого столбца. Обратите внимание, что колонки "Name" и "Rhesus.factor" сейчас хранят в себе категориальный тип данных (Factor), а остальные - целочисленный. Компьютер вычислил это автоматически, но в нашем случае - вычислил неверно. Прежде чем мы исправим типы этих данных, немного теоретической информации.

О типах данных

Почему важно правильно распознать тип данных в столбцах таблицы? Потому что при проведении статистических тестов, информация о типе данных учитывается и влияет на результат.

В языке R можно выделить 5 основных типов данных, хранящихся в столбцах таблицы:

числовой (numeric);
целочисленный (integer);
текстовый (character);
категориальный (Factor);
логический (logical).

Есть также комплексный (complex) и сырой (raw) типы данных, но они редко встречаются, и поэтому я о них здесь писать не буду. Пропущенные данные обозначаются как "NA" (от англ. not available - недоступно), и тогда R игнорирует их.

Изменим типы данных на практике

Посмотрим еще раз на таблицу. Логично предположить, что столбец "Name" с именами студентов не содержит никаких категорий, поэтому, преобразуем эту колонку в обычный текстовый тип данных:

Идем дальше, столбец "Age" был правильно идентифицирован как целочисленный. А вот столбцы "Height" и "Weight" являются скорее числовыми, т.к. могут содержать промежуточные значения, например 182.5. Переделаем их из типа Integer в тип Numeric:

Последнее, что нам нужно - это изменить тип данных в столбце "Blood.group". Каждый из студентов так или иначе имеет одну из 4 групп крови, соответственно, этот столбец содержит четыре категории: "1", "2", "3", "4". Другими словами, в нем должен находиться категориальный тип данных:

В итоге, повторив команду str(voenvuz) , мы должны получить вот такую картинку.

Редактирование элементов таблицы

Иногда возникают ситуации, когда необходимо вставить в таблицу столбец или строку, изменить значение элемента или название колонки. Наша таблица - не исключение и нуждается в доработке.

Добавление строк

Добавим в таблицу данные о двух новых студентах: Иване и Олеге. Для этого необходимо создать новую структуру - список (list) , В список мы по порядку вносим параметры, совпадающие со структурой таблицы (напомню, что в кавычках мы пишем нечисловые типы данных):

После, при помощи функции rbind (от англ. row bind, что дословно означает "связать строчки") мы объединим эти два списка с нашей таблицей:

Добавление столбцов

Теперь у нас в таблице два Ивана и два Олега. В данном случае хорошо было бы прописать для каждого студента свой идентификационный номер (ID), чтобы не запутаться, кто есть кто. Для этого создадим структуру, которая называется вектор (последовательность элементов одного типа). В него мы запишем последовательность от 1 до 22, так, чтобы у каждого из наших 22 студентов был свой уникальный ID:

Теперь объединим наш вектор с таблицей, воспользовавшись функцией cbind (от англ. column bind):

Не забудьте поменять тип данных нового столбца на символьный:

В качестве еще одного примера добавления новых столбцов с данными в таблицу, рассчитаем индекс массы тела (BMI) для каждого студента. Для этого, мы воспользуемся новым способом: напишем математическую формулу индекса на языке R и присвоим ей новое имя столбца "BMI" внутри нашей таблицы:

Проверьте, что получилось, используя уже знакомые нам функции head и str

Удаление строк и столбцов

Существует относительно "универсальная формула" для удаления элементов таблицы: new.data <- my.data[ , ]
Для того, чтобы корректно ее использовать необходимо запомнить несколько правил:

После имени таблицы пространство внутри квадратных скобок следует разделить на две части запятой.
Все, что находится до запятой, относится к строчкам, все что после - к столбцам.
Поставьте минус перед номером столбца или номером строки, которую собираетесь удалить.
Если таких элементов несколько, используйте функцию c(. ) : внутри скобок перечисление элементов через запятую.

В нашем случае, удалять из таблицы ничего не надо, но я покажу пару примеров, назвав "укороченные" таблицы именами "trash1", "trash2", "trash3", "trash4":

Изменение имен столбцов и данных в ячейках:

Переименуем колонку "Rhesus.factor" на укороченное "Rhesus". Для этого нужно вызвать функцию names , написать в параметрах функции имя таблицы и номер столбца, и присвоить ему новое имя :

Изменение данные в ячейках таблицы не представляет особой сложности. В квадратных скобках прописываем координаты нужной ячейки (до запятой - строка, после запятой - столбец) и присваиваем новое значение:

После всех наших манипуляций мы должны получить вот такую таблицу данных:

Фильтрация и сортировка данных

В качестве примера, исключим из таблицы данных студентов, чей возраст больше 23 лет. Существует множество способов решения подобного рода задач, включая циклы if-else, for или while (о них будет написана отдельная статья). Однако в нашем случае хватит простого фильтра, основанного на логическом операторе "< wp-block-preformatted"> voenvuz.final <- voenvuz[voenvuz$Age <= 23, ]

Того же результата мы добьемся, если будем использовать логические операторы ">" (больше) и "!" (исключить):

Итак, мы получили финальную версию таблицы "voenvuz.final ". Осталось лишь упорядочить столбцы:

И произвести сортировку данных по имени студентов, используя функцию order :

После завершения редактирования таблицы, обновим имена строк, т.к. сейчас они не соответствуют действительности, и выведем таблицу на экран, введя имя таблицы в консоль:

Заключение

Описанные выше способы редактирования данных в таблице не уникальны, существует множество других методов и команд, позволяющих получить желаемый результат. Я рассказал лишь о наиболее простых и часто используемых. Для более детального ознакомления с этой темой я хотел бы порекомендовать два источника на английском языке:

сайт http://stackoverflow.com/ (уже подробно разобраны тысячи вопросов по этой теме)
книгу-справочник "R book" by Michael J. Crawley (легко найти бесплатную PDF версию в интернете).

Если у Вас возникли вопросы или проблемы с редактированием таблиц данных, Вы всегда можете оставить комментарий под этой статьей, и он не останется без внимания. А в качестве продолжения, читайте следующую статью, посвященную сохранению данных в среде R.

kod col.x col.y delta
1 00046949 1,000 1,000 2
2 00047069 3,000 3,000 2
3 00047070 19,000 19,000 2
4 00047071 49,000 49,000 2
5 00047072 21,000 21,000 2
356 CB128164 2,000 2
252 CB164884 1,000 2
Всем привет! Только начал изучать R и столкнулся с некой проблемой: Есть такая волшебная таблица. И задача, вывести в последний столбец разницу 2 и 3 го, и с учетом того что данные в последних строках NA, соответственно вывести в последний столбец NA2 или NA3, в зависимости от того где стоит NA. Проблема в том, что стандартные функции(о которых я еще мало знаю) удаляют строки с NA, а мне важно их сохранить и обработать.
Если у кого то будут мысли по теме, буду рад помощи. Да и еще, у меня типы данных факторы в первых трех столбцах, а последний число.

((ETH1567:0.07723012967,((ETH1478:0.03477412382,ETH1481:0.03998172409)100:0.01982264043,(LAV2470:0.04453502013,LAV2519:0.04666678739) и т.д. без пробелов.

Мне нужно извлечь блоки содержащие буквы и последующие цифры до знака двоеточия, т.е.: ETH1567 ETH1478 ETH1481 LAV2470 LAV2519

Я подобрал регулярку для этого: ([A-z]7*)

treenames <- grep("([A-z]6*)", tree, value = TRUE)

treenames
named character(0)

Перерыд весь stackoverflow и иже с ним, но ответа не нашел.
Буду благодарен за подсказку.

Здравствуйте, Данила! Вот одно из возможных решений Вашей задачи:

P.S. я мало анализирую текстовые данные, поэтому это решение вероятно не самое элегантное, но должно работать.

Отлично, все работает, большое спасибо!

Добрый день!
После преобразования матрицы в таблицу, провожу моделирование.
Выходит такая вещь:
Warning messages:
1: In log(b$y) : NaNs produced
2: In log(b$x1) : NaNs produced
3: In log(b$x2) : NaNs produced
4: In log(b$x4) : NaNs produced
5: In log(b$x5) : NaNs produced
6: In log(b$x6) : NaNs produced

Подскажите, пожалуйста, где ошибка? Голова кипит, не получается(

Доброго дня, Эсмира!

Сегодня все посмотрю и надеюсь смогу помочь ;)

Здравствуйте. Как пропустить заголовок таблицы; учесть, что заголовка нет?

В скобках функции read.table вставьте аргумент header = FALSE.

Здравствуйте! Подскажите как правильно оформить цикл и получить агрегированные данные из нескольких ресурсов гугл аналитики.

Потом я хочу взять в цикле каждый ресурс и получить агрегированные данные в объекте gaData по всем ресурсам функцией:

gaData <- get_ga(profileId = "resource_id",
start.date = "2019-09-01",
end.date = "2019-10-21",
metrics = "ga:sessions",
dimensions = "ga:date",
samplingLevel = "HIGHER_PRECISION",
max.results = 1000,
token = rga_auth)

Здравствуйте! Сходу ответить не смогу. Сейчас дописываю диссертацию, к сожалению совсем нет свободного времени.

Samoedd приветствую.
Вопрос
После расчетов на экране отображается таблица в таком формате

Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4
2000 119.28993 118.89396 118.10201 116.91410
2001 115.33021 114.48457 114.37718 115.00804
2002 116.37716 117.13394 117.27839 116.81051
2003 115.73031 114.20610 112.23790 109.82569
2004 106.96949 105.67921 105.95486 107.79644
2005 111.20394 112.48537 111.64071 108.66998

Сам пробовал искать ответ, но видимо это настолько просто, что об этом ни где не пишут. :-)
Заранее спасибо.

Сентябрь 13, 2019 в 11:55 Samoedd (Автор записи)

Здравствуйте, Alex! Извините, был в отпуске, не смог ответить. Ваш вопрос еще актуален или уже решен?

Читайте также: