선 그래프

dat1

Data Makes Our Future

plot에 하나의 벡터 사용 시 벡터는 y축으로 전달되고 x축은는 y의 수(벡터 크기) 만큼 지정됩니다.

plot함수의 목적은 선 그래프의 출력이지만, 함수에 들어가는 데이터에 따라서 다양한 형태의 그래프를 출력해줍니다.

par(mfrow=c(3,3)) # 그래프의 배치 조정 c(행의 개수, 열의 개수)

1. plot(x1, type = 'p')

2. plot(x1, type = 'l')

3. plot(x1, type = 'b') # 주로 사용

4. plot(x1, type = 'c')

5. plot(x1, type = 'o') # 주로 사용

6. plot(x1, type = 'h')

7. plot(x1, type = 's')

8. plot(x1, type = 'S')

9. plot(x1, type = 'n')

1. plot(x1, type = 'o', lty=0) # lty="blank"

2. plot(x1, type = 'o', lty=1) # lty="solid"

3. plot(x1, type = 'o', lty=2) # lty="dashed"

4. plot(x1, type = 'o', lty=3) # lty="dotted"

5. plot(x1, type = 'o', lty=4) # lty="dotdash"

6. plot(x1, type = 'o', lty=5) # lty="longdash"

7. plot(x1, type = 'o', lty=6) # lty="twodash"

범주, 범주 이름, 차트 제목 설정 중요@

xlim = c( , ) : x축 범주(눈금)

ylim = c( , ) : y축 범주(눈금)

xlab = ' ' : x축 범주 이름 설정

ylab = ' ' : y축 범주 이름 설정

main = ' ' : 차트 이름 설정

# 그래프 변경, 크기 조절에 사용

> plot(x1, type = 'o',

+ xlim = c(1,10), # x축 범주

+ ylim = c(1,20), # y축 범주

+ xlab = 'x축', # x축 범주 이름 설정

+ ylab = 'y축', # y축 범주 이름 설정

+ main = 'Plot') # 차트 제목

# 그래프 생성 후 추가도 가능합니다.

> title(main="Plot" , col.main="red",font.main=4)

> title(xlab="x축", col.lab="black")

> title(ylab="y축",col.lab="blue")

axis(행/열, at = 범위, lab = 지정값) : (x,y)축 지정 옵션(눈금 개수, 눈금 이름)

ann = F, # 축 제목 지정 False

axes = F, # 축 표시 False

ylim = c(1,10), # y축의 범주 (y축의 범주는 초기 plot생성 시 설정해 줘야 합니다)

col = 'red', # 그래프 색상

type = 'b') # 그래프 타입

> axis(1, at = 1:5, lab=c('A','B','C','D','E')) # x축 범주 사용자 지정

> axis(2, ylim = c(1,10)) # 축이 변경되지는 않지만 출력을 위해 default 범주와 동일하게 설정

하나의 도화지에 여러 Plot 그리기 중요@

분석을 위해 여러 개의 그래프를 겹쳐서 동시에 그리기는 것은 중요합니다.

> plot(v1, type = 'o', col = 'red', ylim = c(1,10)) # 첫 번째 그려진 그래프의 눈금으로 틀이 고정됩니다.

> lines(v2, type = 'o', col = 'blue')

> lines(v3, type = 'o', col = 'black')

# Plot의 범위가 다 다를 경우, 가장 큰 범위의 그래프를 먼저 그리거나, 초기 limit 값을 크게 설정해주어야 합니다.

선 그래프 legend(x축 위치, y축 위치, cex = 글자 크기, col = 색상, pch = 크기, lty = 구분 모양)

legend(2,240000, colnames(card)[-1], cex = 0.8, pch = 1, col = 1:6, lty = 1)

plot.new() # Rstudio figure(도화지) reset

dev.new() # 분리된 figure(도화지) 창 생성

par(mgp=c(제목위치,지표값위치,지표선위치))

축의 여백 조절에 사용됩니다.(축 이름이 길 경우 주로 사용)

> plot(x1,xlab="aaa")

par(oma=c(하 ,좌 ,상,우 ))

그래프 밖 여백 조절 (눈금과 축 이름이 길어서 여백을 벗어날 경우 주로 사용)

> plot(a,xlab="aaa")

> str(card) # 데이터가 숫자 형태인 데이터 프레임이 필요

NUM 식료품 의복 외식비 책값 온라인소액결제 의료비

1 1 19400 143000 8600 29000 5600 19200

2 2 22200 120400 7000 26000 3300 13000

3 3 24600 88500 7500 22000 7500 16600

> plot(card) # 데이터 프레임을 plot에 바로 적용 시 컬럼별 크로스 산점도를 출력해버립니다.

Plot에 데이터 프레임 전달 시, R은 컬럼별 선 그래프를 출력해주지 못 선 그래프 합니다 . 하지만 파이썬은 컬럼별로 잘 분할해서 라인별로 그래프를 그려준다는 것.

컬럼별 선 그래프를 R에서 그리고 싶다면 각 컬럼별로 뽑아서(혹은 for문을 사용) 그래프를 그려줘야합니다.

> plot(card[,2], type = 'o', col = 1, ylim = c(0,250000),

+ axes = F, xlab = '일', ylab = '원', main = '일별 지출')

> lines(card[,3], type = 'o', col = 2)

> lines(card[,4], type = 'o', col = 3)

> lines(card[,5], type = 'o', col = 4)

> lines(card[,6], type = 'o', col = 5)

> lines(card[,7], type = 'o', col = 6)

> axis(1, at=1:30)

> axis(2, ylim = c(0,250000))

legend(2,240000, colnames(card)[-1], # 그래프의 초기 축 위치 기반으로 범례 위치를 정해야 합니다.

cex = 0.8, pch = 1, col = 1:6, lty = 1)

# 1. subway2 파일의 데이터를 기반으로 승차가 가장 많은 top 5개의 역을 구하고

# 각 역의 시간대별 승차의 증감추세를 도표화

전체 구분 X05.06 X06.07 X07.08 X08.09 X09.10 X10.11 X11.12 X12.13 X13.14 X14.15 X15.16 .

1 서울역(1) 승차 17,465 18,434 50,313 93,398 78,705 86,342 93,585 97,707 102,608 101,710 93,849 .

2 하차 7,829 48,553 110,250 233,852 121,983 79,628 75,577 70,984 80,388 80,263 79,592 .

3 시 청(1) 승차 2,993 4,473 7,633 10,404 13,328 16,953 25,467 27,265 36,393 41,128 48,352 .

4 하차 4,142 19,730 67,995 175,458 83,777 48,363 47,519 42,646 45,465 42,882 38,720 .

+ as.data.frame(sapply(data, str_replace_all,c1,c2))

> apply(sub1[,-c(1,2)], 1, sum) # 역별 승차 총 합(벡터)

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

1830134 808764 1604404 1318846 850040 545802 544356 627924 1301636

> plot(t(total[1,-c(1,2)]/10000), # 컬럼 형식으로 데이터를 전달해야 함

+ type = 'o', col = 1, ylim = c(0,40), # 10,000 단위 표기

+ ann = F, axes = F)

> lines(t(total[2,-c(1,2)]/10000), type = 'o', col = 2)

> lines(t(total[3,-c(1,2)]/10000), type = 'o', col = 3)

> lines(t(total[4,-c(1,2)]/10000), type = 'o', col = 4)

> 선 그래프 lines(t(total[5,-c(1,2)]/10000), type = 'o', col = 5)

> axis(1, at = 1:length(v1), labels = v1) # x축 눈금

> axis(2, ylim = c(0,40)) # y축 눈금

legend(length(v1) - 4, # 그래프의 초기 눈금 기반 (length()로 최초 눈금 위치를 탐색)

> title(main = '역별 승차 인원', xlab = '시간', ylab 선 그래프 = '승차수(단위 : 만)')

# 1. employment.csv 파일을 읽고

고용형태 X2007 X2007.1 X2007.2 X2007.3 X2007.4 .

1 고용형태 총근로일수 (일) 총근로시간 (시간) 정상근로시간 (시간) 초과근로시간 (시간) 월급여액 (천원) .

2 전체근로자 22.3 188.8 176.5 12.3 1,847 .

# 각 근로자별로 월급여액의 년도별 증감 추이를 그래프로 출력

> library(stringr)

# 콤마 제거 후 숫자 타입으로 변환해주는 사용자 함수 생성

as.numeric(str_replace_all(x, ',', ''))

# apply(df1,2,f1) => apply도 잘 수행되지만 파이썬에서는 불가능하므로, 이왕이면 R에서도 sapply나 mapply를 사용

> plot(t(df1)[,1], type = 'o', col = 1, ylim = c(0,3500), ann = F, axes = F)

[R 그래픽스] 막대(Bar) 및 선(Line) 그래프 그리기

- 일반적으로 이산형 변수 각각의 x 값은 하나의 그룹을 나타냅니다. 이것은 각 그룹의 케이스 수를 계산하는 stat_bin으로 수행돼요. stat_bin은 x가 이산형 변수이면 각 x 값은 그룹이고, x가 연속형 변수이면 그룹화를 지정하지 않는 한(ex. group = xx), 모든 데이터는 자동적으로 하나의 그룹에 포함됩니다.

2. 데이터 세트의 열(column) 값(value)

- 이것은 stat_identity로 수행되며 y 값은 변경되지 않습니다.

x 축 구분	막대 높이	명칭
연속형	건수(Count)	히스토그램(Histogram)
이산형	건수(Count)	막대 그래프(Bar graph)
연속형	값(Value)	막대 그래프(Bar graph)
이산형	값(Value)	막대 그래프(Bar graph)

참고로, ggplot2에서 기본값은 stat_bin을 사용하여 막대 높이가 케이스 수라고 보시면 되요.

아래의 예시 데이터는 reshape2 패키지에 포함되어 있는 tips 데이터 세트에서 파생된 샘플이에요.

# reshape2 패키지에 포함되어 있는 tips 데이터 세트의 데이터 일부를 수기로 작성하여 dat 생성
dat time = factor(c("Lunch","Dinner"), levels=c("Lunch","Dinner")),
total_bill = c(14.89, 17.23)
)

dat
library(ggplot2) # ggplot2 패키지 로드

이 예에서 막대의 높이는 데이터 프레임의 열에 있는 값이에요.

이것은 기본값인 stat="bin" 대신 stat="identity"를 사용하여 수행하게 돼요.

사용된 변수 매핑은 다음과 같아요.

time: x축과 가끔 막대그래프 안에 색상 채우기

total_bill: y축

# 매우 기본적인 막대 그래프
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill)) +
geom_bar(stat="identity")

# 시간을 다른 채우기 색상으로 매핑
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, fill=time)) +
geom_bar(stat="identity")

## 아래 코드는 위와 같은 결과를 가지기 때문에 주석 처리함
# ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill)) +
# geom_bar(aes(fill=time), stat="identity")

# 검은색 윤곽선 추가
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, fill=time)) +
geom_bar(colour="black", stat="identity")

# 정보가 중복되므로 범례 삭제
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, fill=time)) +
geom_bar(colour="black", stat="identity") +
guides(fill=FALSE)

최종적으로 원하는 막대그래프의 모습은 아래와 같지 않을까요?

# 제목 추가, 막대 축소, 색상 채우기, 축 레이블 변경
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, fill=time)) +
geom_bar(colour="black", fill="#DD8888", width=.8, stat="identity") +
guides(fill=FALSE) +
xlab("Time of day") +
ylab("Total bill") +
ggtitle("Average bill for 2 people")

(색상에 대한 자세한 내용은 별도 포스팅으로 게시할게요.)

이 예에서 막대의 높이는 케이스 수이고요, stat="bin"(기본값)을 사용하여 수행하게 돼요.

reshape2 패키지의 tips 데이터부터 시작할게요.

library(reshape2) # reshape2 패키지 로드
head(tips) # 데이터 몇 줄만 확인하기

카운트의 막대그래프를 얻으려면 변수를 y에 매핑하지 말고 stat="identity" 대신 stat="bin"(기본값)을 사용하세요.

# 카운트의 막대그래프
ggplot(data=tips, aes(x=day)) +
geom_bar() # stat = "bin"을 기본값으로 세팅

## stat = "count"로 명시하여도 결과는 동일
# ggplot(data=tips,aes(x=day)) +
# geom_bar(stat="count")

선 그래프의 경우 연결할 포인트를 알 수 있도록 데이터 포인트를 그룹화해야 하는데,

매우 간단하게 할 수 있어요.

모든 점이 연결되어야 하므로 group=1이고요.

더 많은 변수를 사용하고 여러 선을 그릴 때 선에 대한 그룹화는 일반적으로 변수별로 수행하게 돼요.

이건 예제에서 보여 드릴게요.

여기에 사용된 변수 선 그래프 매핑은 time: x 축, total_bill: y 축이에요.

# 기본적인 선 그래프
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, group=1)) +
geom_line()

## 아래 코드는 위의 결과와 동일
# ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill)) +
# geom_line(aes(group=1))

# 포인트 추가
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, group=1)) +
geom_line() +
geom_point()

# 선과 점의 색상 변경

# 흰색 채우기가 있는 원으로 점 변경
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, group=1)) +
geom_line(colour="red", linetype="선 그래프 dashed", size=1.5) + # 더 두꺼운 선으로 변경
geom_point(colour="red", size=4, shape=21, fill="white") # 더 큰 포인트와 점 변경(흰색 채우기가 있는 원)

최종적으로 원하는 선 그래프의 모습은 아래와 같지 않을까요?

ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill, group=1)) +
geom_line() +
geom_point() +
expand_limits(y=0) + # total_bill 열의 0에서 최대 값으로 이동하도록 y 범위 변경
xlab("Time of day") + # x 축 레이블 변경
ylab("Total bill") + # y 축 레이블 변경
ggtitle("Average bill for 2 people")

(점 모양과 선 형태에 대한 자세한 내용은 별도 포스팅으로 게시할게요.)

더 많은 변수가 있는 그래프

dat1 sex = factor(c("Female","Female","Male","Male")),
time = factor(c("Lunch","Dinner","Lunch","Dinner"), levels=c("Lunch","Dinner")),
total_bill = c(13.53, 16.81, 16.24, 17.42)
)

dat1

(※reshape2 패키지의 tips 데이터 세트에서 파생된 데이터예요)

예시 데이터에서 사용된 변수 매핑이에요.

sex: color fill

total_bill: y-axis

# 누적 막대그래프 -- 아마 이 그래프를 원하지는 않았을 걸로 생각됩니다 ㅎ
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, fill=sex)) +
geom_bar(stat="identity")

# 막대그래프, x축(시간, 성별)으로 그룹화된 색상 채우기 -- position_dodge() 사용
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, fill=sex)) +
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge())

ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, fill=sex)) +
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge(), colour="black")

# 색상 변경
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, fill=sex)) +
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge(), colour="black") +
scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00"))

x축에 매핑되는 변수와 채우기에 매핑되는 변수를 쉽게 변경할 수 있어요.

# 막대그래프, x축 성별, 시간에 따른 색상 채우기-- position_dodge() 사용
ggplot(data=dat1, aes(x=sex, y=total_bill, fill=time)) +
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge(), colour="black")

예시 데이터에서 사용된 변수 매핑이에요.

total_bill: y축

여러 선을 그리려면 점을 변수로 그룹화하는 것이 필요해요.

그렇지 않으면 모든 점이 선 그래프 한 줄로 연결돼요.

예시에서는 성별로 그룹화 하를 할게요.

# 포인트를 가지는 기본적인 선 그래프
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, group=sex)) +
geom_line() +
geom_point()

# 성별을 색상으로 구분
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, group=sex, colour=sex)) +
geom_line() +
geom_point()

# 성별을 다른 포인트 형태로 구분
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, group=sex, shape=sex)) +
geom_line() +
geom_point()

# 더 두꺼운 선, 더 넓은 포인트, and 속이 빈 흰색 점
ggplot(data=dat1, aes(선 그래프 x=time, y=total_bill, group=sex, shape=sex)) +
geom_line(size=1.5) +
geom_point(size=3, fill="white") +
scale_shape_manual(values=c(22,21))

x축에 매핑되는 변수와 색상이나 모양에 매핑되는 변수를 쉽게 변경할 수 있어요.

ggplot(data=dat1, aes(x=sex, y=total_bill, group=time, shape=time, color=time)) +
geom_line() + geom_point()

완성된 그래프는 다음과 같아요.

# 막대그래프
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, fill=sex)) +
geom_bar(colour="black", stat="identity", position=position_dodge(), size=.3) + # 더 얇은 막대 굵기
scale_fill_hue(name="Sex of payer") + # 범례 제목 세팅
xlab("Time of day") + # x축 라벨 세팅
ylab("Total bill") + # y축 라벨 세팅
ggtitle("Average bill for 2 people") + # 그래프 제목 세팅
theme_bw()

# 선 그래프
ggplot(data=dat1, aes(x=time, y=total_bill, group=sex, shape=sex, colour=sex)) +
geom_line(aes(linetype=sex), size=1) + # 성별에 따른 선 형태 세팅
geom_point(size=3, fill="white") + # 더 큰 포인트, 흰색 채우기
expand_limits(y=0) + # 0을 포함하도록 y 범위 설정
scale_colour_hue(name="Sex of payer", # Set legend title
l=30) + # 더 어두운 색상 사용(lightness=30)
scale_shape_manual(name="Sex of payer", values=c(22,21)) + # 색상 채우기 포인트 사용
scale_linetype_discrete(name="Sex of payer") +
xlab("Time of day") + # x축 라벨 세팅
ylab("Total bill") + # y축 라벨 세팅
ggtitle("Average bill for 2 people") + # 그래프 제목 세팅
theme_bw() +
theme(legend.position=c(.7, .4)) # 범례 위치 지정(내부)
# theme_bw 다음에 와야 해요!

선 그래프에서 범례 제목인 "Sex of payer"를 세 번 지정해야 하는 이유는

범례가 하나만 있기 때문인데요.

이와 관련해서는 별도 포스팅으로 설명할게요.

숫자 x축 사용

x축의 변수가 숫자일 때는 연속형으로 처리하는 것이 유용할 때도 있고,

범주형으로 처리하는 것이 유용할 때도 있습니다.

이 데이터 세트에서 용량(dose)은 0.5, 1.0 및 2.0 값을 갖는 숫자 변수예요.

그래프를 만들 때 이러한 값을 동일한 범주로 처리하는 것이 유용할 수 있어요.

datn

(R에 포함된 ToothGrowth 데이터 세트에서 파생된 예시예요.)

간단한 그래프는 x축에 수치 값으로 용량(dose)을 표시할 수 있어요.

이런 방법으로 선 그래프를 만들 수는 있지만 막대그래프는 만들 수 없어요.

ggplot(data=datn, aes(x=dose, y=length, group=supp, colour=supp)) +
geom_line() +
geom_point()

숫자 변수 대신 범주형 변수로 처리하려면 factor로 변환해야 해요.

이러한 작업은 데이터 프레임을 수정하거나 그래프의 사양을 변경하여 수행할 수 있어요.

datn2 datn2$dose ggplot(data=datn2, aes(x=dose, y=length, group=supp, colour=supp)) +
geom_line() +
geom_point()

# 원래의 데이터 프레임을 사용하지만 factor()를 플롯 사양에 직접 삽입
ggplot(data=datn, aes(x=factor(dose), y=length, group=supp, colour=supp)) +
geom_line() +
geom_point()

변수가 숫자가 아닌 범주형으로 취급될 때는 막대그래프를 만드는 것도 가능해요.

# 위에 있는 datn2 사용
ggplot(data=datn2, aes(x=dose, y=length, fill=supp)) +
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge())

# 원래의 데이터 프레임을 사용하지만 factor()를 플롯 사양에 직접 삽입
ggplot(data=datn, aes(x=factor(dose), y=length, fill=supp)) +
geom_bar(stat="identity", position=position_dodge())

Earticle

초등 수학 교과서의 막대그래프와 꺾은선그래프 지도에 대한 분석
An Analysis of Methods for Teaching Bar and Line Graphs in Elementary Mathematics Textbooks

• 발행기관 한국학교수학회 바로가기
• 간행물 한국학교수학회논문집 KCI 등재 바로가기
• 통권 제23권 제3호 (2020.09) 바로가기
• 페이지 pp.259-276
• 저자 김소민, 이종학
• 언어 한국어(KOR)
• URL https://www.earticle.net/Article/A382345 복사

※ 원문제공기관과의 협약에 따라 모든 이용자에게 무료로 제공됩니다.

영어 음성듣기 --> The purpose of this study was to identify how didactic transposition (teaching and 선 그래프 learning methods) has occurred and developed in the teaching of graphs in elementary school mathematics textbooks for third and fourth graders according to the previous and current curricula. In this study, we analyzed the lesson units on bar graphs and line graphs in mathematics textbooks for each curriculum, from the fifth curriculum to the 2015 revised curriculum. We also investigated the implication of statistics education deriving from didactic transposition (teaching and learning methods). We found that the timing of teaching bar and line graphs was rarely changed as the curriculum has changed. In addition, the use of technology was not actively implemented in school statistics, although the curriculum emphasized the use of technology in statistical education. Lastly, the textbooks did not address the variability and distribution of data and the sample or sampling process, which are significant statistical concepts. Based on the findings of this study, we suggest how to teach statistical graphs and what to consider for the next mathematics textbook. 한국어 본 연구는 이전과 현재의 교육과정에 따른 3~4학년군 초등학교 수학 교과서의 그래프 지도에서 교 수학적 지도 방법이 어떤 방식으로 발생하고 전개되었는가를 파악하는 것이다. 이에 본 연구에서는 제 5차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지의 각 교육과정에 따른 교과서와 지도서를 대상으로 막대그 래프와 꺾은선그래프 단원을 분석하였고, 그래프 지도에서 통계 교육적 의의를 탐색하였다. 연구 선 그래프 결과 지속적인 교육과정 변천에도 막대그래프와 꺾은선그래프의 지도 시기는 변화가 거의 없었고, 공학의 활용을 최근의 교육과정이 강조하는 바에 비교해서 교과서는 적극적으로 활용되고 있지 않았다. 또한 통계에서 유의미한 개념인 자료의 변동성, 분포, 표본, 표본추출 등을 실제적으로 다루고 있지 않았다. 본 연구의 결과를 기반으로 통계 그래프 지도 및 통계 영역에서 교과서 개발에의 시사점을 제안하는 바이다.

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 막대그래프와 꺾은선그래프
2. 교육과정 개편과 교과서
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 결과 분석
1. 지도 시기 및 순서
2. 정의 방식 및 지도 방법
Ⅴ. 결론 및 논의
참고 문헌
Abstract

선 그래프

Excel에서 꺾은 선형 차트의 각도를 부드럽게하는 방법은 무엇입니까?

Excel에서 꺾은 선형 차트를 삽입하면 일반적으로 꺾은 선형 차트는 각도가 너무 아름답고 부드럽 지 않을 수 있습니다. 이제 Excel에서 필요를 충족시키기 위해 꺾은 선형 차트의 각도를 매끄럽게 만드는 방법을 알려 드릴 수 있습니다.

• 무엇이든 재사용 : 선 그래프 선 그래프 가장 많이 사용되거나 복잡한 수식, 차트 및 기타 항목을 즐겨 찾기에 추가하고 나중에 빠르게 재사용 할 수 있습니다.
• 20 개 이상의 텍스트 기능 : 텍스트 문자열에서 숫자 추출; 텍스트의 일부 추출 또는 제거 숫자와 통화를 영어 단어로 변환합니다.
• 병합 도구 : 여러 통합 문서와 시트를 하나로; 데이터 손실없이 여러 셀 / 행 / 열 병합; 중복 행과 합계를 병합합니다.
• 분할 도구 : 값을 기준으로 데이터를 여러 시트로 분할합니다. 하나의 통합 문서에서 여러 Excel, PDF 또는 CSV 파일로; 한 열에서 여러 열로.
• 붙여 넣기 건너 뛰기 숨겨진 / 필터링 된 행; 수와 합계 배경색 별 ; 개인화 된 이메일을 여러 수신자에게 대량으로 보냅니다.
• 슈퍼 필터 : 고급 필터 구성표를 만들고 모든 시트에 적용하십시오. 종류 주, 일, 빈도 등으로; 필터 굵게, 수식, 주석으로 .
• 300 개 이상의 강력한 기능; Office 2007-2019 및 365에서 작동합니다. 모든 언어를 지원합니다. 기업 또는 조직에 쉽게 배포 할 수 있습니다.

선 그래프 다듬기

놀랄 만한! Chrome, Firefox 및 Safari와 같은 Excel에서 효율적인 탭 사용!

시간의 50 %를 절약하고 매일 수천 번의 마우스 클릭을 줄이십시오!

선의 각도를 부드러운 선으로 변경하는 것은 매우 쉽습니다.

1. 필요한 시리즈를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 형식 데이터 시리즈 상황에 맞는 메뉴에서. 스크린 샷보기 :

2. 에서 형식 데이터 시리즈 대화 상자에서 라인 스타일 왼쪽 창에서 부드러운 선 오른쪽 섹션의 옵션. 스크린 샷보기 :

3. 대화 상자를 닫습니다. 그러면 꺾은 선형 차트가 부드러워지는 것을 볼 수 있습니다.

팁 : Excel 2013에서 클릭 후 날짜 시리즈 형식, 클릭으로 이동 채우기 및 선 의 탭 형식 데이터 시리즈 창을 누른 다음 아래로 이동하여 부드러운 선 옵션을 선택합니다.

Matplotlib 두 종류의 그래프 그리기¶

앞에서 소개한 이중 Y축 표시하기를 이용해서 두 종류의 그래프를 하나의 그래프 영역에 표현해보겠습니다.

Keyword: 두 종류의 그래프, set_zorder(), zorder

■ Table of Contents

1) 기본 사용¶

우선 ax1.twinx()로 X축을 공유하는 이중 Y축을 만들고,

ax1.plot()과 ax2.bar()를 사용해서 y1, y2 데이터를 각각 꺾은선 그래프와 막대 그래프의 형태로 나타냈습니다.

(두번째 Y축의 레이블에 표현한 수학적 표현의 사용에 대해서는 링크를 참고하세요.)

Matplotlib 두 종류의 그래프 그리기 - 기본 사용 ¶

2) 그래프 순서 지정하기¶

위의 그림을 보면 녹색의 꺾은선 그래프가 막대의 뒤에 그려져 있어서 잘 보이지 않습니다.

아래 예제에서는 set_zorder() 메서드를 사용해서 그래프가 표시될 순서를 지정해 보겠습니다.

set_zorder() 메서드는 z-축 방향의 순서를 지정합니다.

아래 그림과 같이 zorder가 낮을수록 먼저 그려지고, zorder가 높을수록 나중에 그려집니다.

우선 ax2.get_zorder() 메서드를 사용해서 ax2의 zorder를 얻고,

ax2의 zorder보다 큰 값을 ax1의 zorder로 지정함으로써 그래프가 항상 나중에 그려지도록 설정했습니다.