Loome animatsiooniga histogramme R-i abil

Animatsiooniga histogrammid, mida saab otse lisada postitustesse igal veebisaidil, muutuvad üha populaarseks. Need näitavad, kuidas mis tahes omadused aja jooksul muutuvad, tehes seda selgelt. Vaatame, kuidas neid R-i ja universaalsete paketide abil luua.

Skillbox soovitab: Praktiline kursus „Python-arendaja nullist“.

Tuletame meelde: kõigile «Habr» lugejatele – 10 000 rubla allahindlus igale Skillboxi kursusele, kasutades sooduskoodi «Habr».

Pakettide

Me vajame R-i pakette:

• ggplot2
• gganimate

Need kaks on äärmiselt vajalikud. Lisaks on vajalikud tidyverse, janitor ja scales andmete haldamiseks, massiivi puhastamiseks ja vormindamiseks vastavalt.

Andmed

Originaalandmestik, mida me selles projektis kasutame, on saadud Maailmapanga veebisaidilt. Siin nad on — WorldBank Data. Samad andmed, kui need on teile vajalikud valmis vormis, saab alla laadida projekti kaustast.

Mis teave see on? Valim sisaldab enamikus riikides SKP väärtusi mitme aasta jooksul (2000-2017).

Tundub, et oleme oma päringus kõik lahti seletanud - alles on jäänud vaid

Kasutame allpool olevat koodi, et ette valmistada vajalik andmevorming. Puhastame veergude nimed, muudame numbrid arvuvormingusse ja konverteerime andmed gather() funktsiooni abil. Kõik, mis saadakse, salvestame gdp_tidy.csv failina edasiseks kasutamiseks.

raamatukogu(tidyverse)
raamatukogu(janitor)

gdp <- read_csv(".\/data\/GDP_Data.csv")

#select required columns

gdp % select(3:15)

#filter only country rows

gdp <- gdp[1:217,]

gdp_tidy %
mutate_at(vars(contains("YR")), as.numeric) %>%
gather(year, value, 3:13) %>%
janitor::clean_names() %>%
mutate(year = as.numeric(stringr::str_sub(year, 1, 4)))

write_csv(gdp_tidy, "./data/gdp_tidy.csv")

Animatsiooniga histogrammid

Nende loomine hõlmab kahte etappi:

• Aktuaalsete histogrammide täieliku komplekti koostamine ggplot2 abil.
• Statiliste histogrammide animiseerimine soovitud parameetritega gganimate abil.

Viimane samm — animatsiooni renderdamine soovitud formaadis, sealhulgas GIF või MP4.

Teekide laadimine

• raamatukogu(tidyverse)
• library(gganimate)

Andmete haldamine

Selles etapis tuleb filtreerida andmed, et saada igal aastal 10 parimat riiki. Lisame mõned veerud, mis võimaldavad kuvada histogrammi legendi.

gdp_tidy <- read_csv("./data/gdp_tidy.csv")

gdp_formatted %
group_by(year) %>%
# The * 1 makes it possible to have non-integer ranks while sliding
mutate(rank = rank(-value),
Value_rel = value / value[rank == 1],
Value_lbl = paste0(" ", round(value / 1e9))) %>%
group_by(country_name) %>%
filter(rank %
ungroup()

Statiliste histogrammide koostamine

Nüüd, kui meil on andmepakett õiges formaadis, alustame statiliste histogrammide joonistamist. Põhiinfo — igal valitud ajavahemikul 10 parimat riiki kõrgeima SKP-ga. Joonistame graafikud igale aastale.

staticplot = ggplot(gdp_formatted, aes(rank, group = country_name,
fill = as.factor(country_name), color = as.factor(country_name))) +
geom_tile(aes(y = value / 2,
height = value,
width = 0.9), alpha = 0.8, color = NA) +
geom_text(aes(y = 0, label = paste(country_name, " ")), vjust = 0.2, hjust = 1) +
geom_text(aes(y = value, label = Value_lbl, hjust = 0)) +
coord_flip(clip = "off", expand = FALSE) +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
scale_x_reverse() +
guides(color = FALSE, fill = FALSE) +
theme(axis.line=element_blank(),
axis.text.x=element_blank(),
axis.text.y=element_blank(),
axis.ticks=element_blank(),
axis.title.x=element_blank(),
axis.title.y=element_blank(),
legend.position="none",
panel.background=element_blank(),
panel.border=element_blank(),
panel.grid.major=element_blank(),
panel.grid.minor=element_blank(),
panel.grid.major.x = element_line( size=.1, color="grey" ),
panel.grid.minor.x = element_line( size=.1, color="grey" ),
plot.title=element_text(size=25, hjust=0.5, face="bold", colour="grey", vjust=-1),
plot.subtitle=element_text(size=18, hjust=0.5, face="italic", color="grey"),
plot.caption =element_text(size=8, hjust=0.5, face="italic", color="grey"),
plot.background=element_blank(),
plot.margin = margin(2,2, 2, 4, "cm"))

Graafikute loomine ggplot2 abil on üsna lihtne. Nagu näete ülaltoodud koodijupi puhul, on mitmeid võtmeelemente funktsioonis theme (). Need on vajalikud, et kõik elemendid saaksid probleemideta animeeritud. Mõnda neist võib vajadusel ka kuvamata jätta. Näiteks kuvatakse ainult vertikaalsed võrguliinid ja legendid, samas kui telgede pealkirjad ja veel mõned komponendid eemalduvad alalt.

Animatsioon

Peamine funktsioon siin on transition_states(), mis ühendab eraldi staatilised graafikud. view_follow () kasutatakse võrguliinide joonistamiseks.

anim = staticplot + transition_states(year, transition_length = 4, state_length = 1) +
view_follow(fixed_x = TRUE) +
labs(title = 'SKP aasta kaupa: {closest_state}',
subtitle = "Kümme parimat riiki",
caption = "SKP miljardites USA dollarites | Andmeallikas: Maailmapanga andmed")

Renderdamine

Pärast seda, kui animatsioon on loodud ja salvestatud objekti anim, on aeg see visualiseerida funktsiooni animate () abil. Animates kasutatav renderdaja võib varieeruda sõltuvalt nõutavast väljundfaili tüübist.

GIF

# For GIF

animate(anim, 200, fps = 20, width = 1200, height = 1000,
renderer = gifski_renderer("gganim.gif"))

MP4

# For MP4

animate(anim, 200, fps = 20, width = 1200, height = 1000,
renderer = ffmpeg_renderer()) -> for_mp4

anim_save("animation.mp4", animation = for_mp4 )

Tulemus

Nagu näeme, pole midagi keerulist. Kogu projekt on saadaval minu GitHubis, võite seda kasutada niinagu arvate vajalik olevat.

Skillbox soovitab:

• Kaks aastat praktilist kursust „Mina olen PRO veebiarendaja“.
• Veebikursus „C#-arendaja algusest peale“.
• Praktiline aastakursus «PHP-arendaja 0-st PRO-ni».

Allikas: habr.com