R ကို အသုံးပြု၍ လှုပ်ရှားနေသော Histograms ဖန်တီးပါ။

မည်သည့်ဝဘ်ဆိုဒ်တွင်မဆို ပို့စ်တစ်ခုတွင် တိုက်ရိုက်ထည့်သွင်းနိုင်သော ကာတွန်းဘားဇယားများသည် ပိုမိုရေပန်းစားလာပါသည်။ ၎င်းတို့သည် အချိန်ကာလတစ်ခုအတွင်း မည်သည့်ဝိသေသလက္ခဏာများ၏ အပြောင်းအလဲများ၏ ဒိုင်းနမစ်များကို ပြသပြီး ယင်းကို ရှင်းလင်းစွာလုပ်ဆောင်သည်။ R နှင့် generic packages များကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့ကို မည်သို့ဖန်တီးရမည်ကို ကြည့်ကြပါစို့။

Skillbox မှ အကြံပြုထားသည်- လက်တွေ့သင်တန်း "Python developer သည် အစမှနေ၍".

ငါတို့မင်းကိုသတိပေးတယ် "Habr" ၏စာဖတ်သူအားလုံးအတွက် - "Habr" ပရိုမိုးရှင်းကုဒ်ကို အသုံးပြု၍ မည်သည့် Skillbox သင်တန်းတွင်စာရင်းသွင်းသည့်အခါ 10 ရူဘယ်လျှော့စျေး။

အစုံလိုက်

R တွင် ပက်ကေ့ဂျ်များ လိုအပ်သည်

• ggplot2
• ဂန္တဝင်

ဤနှစ်ခုသည် အလွန်လိုအပ်ပါသည်။ ထို့အပြင် ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲရန်၊ ခင်းကျင်းမှုကို ရှင်းလင်းရန်နှင့် ဖော်မတ်ပြုလုပ်ရန် သပ်ရပ်သော၊ အစောင့်နှင့် အကြေးခွံများ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

ဒေတာ

ဤပရောဂျက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုမည့် မူရင်းဒေတာအတွဲကို ကမ္ဘာ့ဘဏ်ဝဘ်ဆိုဒ်မှ ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ထားသည်။ ဒီမှာ- ကမ္ဘာ့ဘဏ်ဒေတာ. တူညီသောဒေတာကို လိုအပ်ပါက အဆင်သင့်လုပ်ထားသည့်နေရာမှ ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်ပါသည်။ ပရောဂျက်ဖိုင်တွဲများ.

ဒါက ဘယ်လိုအချက်အလက်မျိုးလဲ။ နမူနာတွင် နိုင်ငံအများစု၏ GDP တန်ဖိုး (2000 မှ 2017 နှစ်အထိ) ပါဝင်ပါသည်။

ဒေတာအပြောင်းအလဲနဲ့

လိုအပ်သောဒေတာဖော်မတ်ကို ပြင်ဆင်ရန်အတွက် အောက်တွင်ဖော်ပြထားသော ကုဒ်ကို အသုံးပြုပါမည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကော်လံအမည်များကို ရှင်းထုတ်ပြီး နံပါတ်များကို နံပါတ်ဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲကာ ဒေတာကို စုသိမ်း() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ပြောင်းလဲပါသည်။ ဆက်လက်အသုံးပြုရန်အတွက် gdp_tidy.csv တွင် လက်ခံရရှိသည့်အရာအားလုံးကို ကျွန်ုပ်တို့သိမ်းဆည်းပါသည်။

library(tidyverse)
library(janitor)

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

#select required columns

gdp <- gdp %>% select(3:15)

#filter only country rows

gdp <- gdp[1:217,]

gdp_tidy <- gdp %>%
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")

လှုပ်ရှားနေသော ဟစ်စတိုဂရမ်များ

၎င်းတို့၏ဖန်တီးမှုသည် အဆင့်နှစ်ဆင့် လိုအပ်သည်-

• ggplot2 ကို အသုံးပြု၍ အမှန်တကယ် histograms အစုံအလင်ကို ပုံဖော်ခြင်း။
• gganimate ကို အသုံးပြု၍ အလိုရှိသော ကန့်သတ်ချက်များဖြင့် တည်ငြိမ်သော ဟီစတိုဂရမ်များကို လှုပ်ရှားပါ။

နောက်ဆုံးအဆင့်မှာ GIF သို့မဟုတ် MP4 အပါအဝင် ကာတွန်းပုံစံကို လိုချင်သောပုံစံဖြင့် တင်ဆက်ရန်ဖြစ်သည်။

စာကြည့်တိုက်များကို ဖွင့်နေသည်။

• စာကြည့်တိုက် (သပ်ရပ်သော)
• စာကြည့်တိုက်(ဂန္ထဝင်)

ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု

ဤအဆင့်တွင်၊ နှစ်စဉ်နှစ်တိုင်းအတွက် ထိပ်တန်း 10 နိုင်ငံရရှိရန် ဒေတာကို စစ်ထုတ်ရန်လိုအပ်သည်။ ဟီစတိုဂရမ်အတွက် ဒဏ္ဍာရီတစ်ခုကို ပြနိုင်စေမည့် ကော်လံများစွာကို ထည့်ကြပါစို့။

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

gdp_formatted <- gdp_tidy %>%
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 <=10) %>%
ungroup()

အငြိမ်ဟစ်စတိုဂရမ်များတည်ဆောက်ခြင်း။

ယခု ကျွန်ုပ်တို့တွင် လိုအပ်သော ဖော်မတ်တွင် ဒေတာပက်ကေ့ချ်တစ်ခု ရှိနေသဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် static histograms များကို စတင်ရေးဆွဲပါသည်။ အခြေခံအချက်အလက်များ - ရွေးချယ်ထားသောအချိန်ကြားကာလအတွက် GDP အမြင့်ဆုံးနိုင်ငံ ၁၀ နိုင်ငံ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် နှစ်စဉ် ဂရပ်ဖစ်များ ဖန်တီးသည်။

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"))

ggplot2 ကို အသုံးပြု၍ ကွက်ကွက်ဖန်တီးခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းပါသည်။ အပေါ်က ကုဒ်ကဏ္ဍမှာ သင်မြင်ရတဲ့အတိုင်း၊ theme() function နဲ့ အဓိကအချက်တွေ အများကြီးရှိပါတယ်။ ၎င်းတို့သည် ပြသာနာမရှိဘဲ ဒြပ်စင်များအားလုံး သက်ဝင်လှုပ်ရှားနိုင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတို့ထဲမှ အချို့ကို လိုအပ်ပါက ပြသမည်မဟုတ်ပါ။ ဥပမာ- ဒေါင်လိုက်ဇယားကွက်များနှင့် ဒဏ္ဍာရီများကိုသာ ရေးဆွဲထားသော်လည်း ဝင်ရိုးခေါင်းစဉ်များနှင့် အခြားအစိတ်အပိုင်းများစွာကို ဧရိယာမှ ဖယ်ရှားထားသည်။

ကာတွန်း

ဤနေရာတွင်သော့ချက်လုပ်ဆောင်ချက်မှာ transition_states()၊ ၎င်းသည် သီးခြား static graphs များကို ပေါင်းစည်းသည်။ view_follow() ကို grid လိုင်းများဆွဲရန် အသုံးပြုသည်။

anim = staticplot + transition_states(year, transition_length = 4, state_length = 1) +
view_follow(fixed_x = TRUE) +
labs(title = 'GDP per Year : {closest_state}',
subtitle = "Top 10 Countries",
caption = "GDP in Billions USD | Data Source: World Bank Data")

ပြန်ကြားရေး

ကာတွန်းကို ဖန်တီးပြီး အန်နီမေးရှင်းအရာဝတ္တုတွင် သိမ်းဆည်းပြီးသည်နှင့်၊ ၎င်းကို animate() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ တင်ဆက်ရန် အချိန်တန်ပြီဖြစ်သည်။ animate() တွင် အသုံးပြုသည့် သရုပ်ဖော်သည် လိုအပ်သော အထွက်ဖိုင်အမျိုးအစားပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။

GIF ကို

# 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 )

ရလဒ်

မင်းမြင်တဲ့အတိုင်း ဘာမှ မရှုပ်ထွေးဘူး။ ပရောဂျက်တစ်ခုလုံးတွင် ရနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်၏ GitHub၊ မင်းမြင်တဲ့အတိုင်း သုံးလို့ရတယ်။

Skillbox မှ အကြံပြုထားသည်-

• နှစ်နှစ်စာလက်တွေ့သင်တန်း "ကျွန်တော်က PRO ဝဘ် developer တစ်ယောက်ပါ".
• အွန်လိုင်းသင်တန်း "C# developer".
• လက်တွေ့ တစ်နှစ်သင်တန်း "PHP developer 0 မှ PRO".

source: www.habr.com