Chapter 2 Graphics

2017-03-22 임형석 교수님 강의

R을 사용해 그림 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다.

2.1 Introduction

R에서 상위수준 그림 함수는 그림을 생성합니다. 반면 하위수준 그림 함수는 기존의 그림에 그림을 추가합니다.

2.2 상위수준 그림 함수

2.2.1 상위수준 그림 함수의 주요 인자 (arguments)

main : 제목
xlab/ylab : x축 및 y축 레이블
xlim/ylim : x축 및 y축 범위
col : 색깔
lty : 선 모양
pch : 점 모양
cex : 그림 성분의 크기
lwd : 선 굵기
type : 그림 타입

dta <- read.csv("PK.csv")
head(dta)

##   ID TIME AMT    DV MDV
## 1  1 0.00   0  0.00   0
## 2  1 0.00   4  0.00   1
## 3  1 0.33   0  9.40   0
## 4  1 0.66   0 13.71   0
## 5  1 1.00   0 16.52   0
## 6  1 1.50   0 29.36   0

str(dta)

## 'data.frame':    456 obs. of  5 variables:
##  $ ID  : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ TIME: num  0 0 0.33 0.66 1 1.5 2 3 4 6 ...
##  $ AMT : num  0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ DV  : num  0 0 9.4 13.7 16.5 ...
##  $ MDV : num  0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 ...

2.2.2 scatter plot

plot(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0])

plot(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0], log="y")

## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): 86 y
## values <= 0 omitted from logarithmic plot

plot(dta$TIME[dta$MDV==0], log(dta$DV[dta$MDV==0]))

plot(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0]
     , xlab="Time (hr)", ylab="Concentration (ng/mL)" 
     , type="o", pch=2, col=1, main="PK time-course of Drug X"
     , xlim =c(-2,218), ylim=c(0,80))

plot(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0], axes=F,
     , xlab="Time (hr)", ylab="Concentration (ng/mL)" 
     , type="o", pch=2, col=1, main="PK time-course of Drug X"
     , xlim =c(-2,218), ylim=c(0,80))
axis(1, at=seq(0, 218, 24))
axis(2)
box()

2.2.3 Histogram

d.demog <- read.csv("DEMOG.csv")

hist(d.demog$HT)

hist(d.demog$HT, breaks=10)
hist(d.demog$HT, nclass=10)

2.2.3.1 with density line

hist (d.demog$HT, probability=TRUE, breaks=10)
lines(density(d.demog$HT))

hist (d.demog$HT, probability=TRUE, breaks=9, xaxt="n"
      , main="Histogram for Height", xlab="Height (cm)", ylab="Probability (%)")
axis(1, at=seq(min(d.demog$HT), max(d.demog$HT), 3))
lines(density(d.demog$HT))

hist (d.demog$HT, probability=TRUE, breaks=9, xaxt="n"
      , main="Histogram for Height", xlab="Height (cm)", ylab="Probability (%)"
      , col = "lightblue", border = "pink")
axis(1, at=seq(min(d.demog$HT), max(d.demog$HT), 3))
lines(density(d.demog$HT))

2.2.4 Box-Whisker Plot

boxplot(d.demog$WT)

boxplot(d.demog$WT ~ d.demog$SEX)

boxplot(split(d.demog$WT, d.demog$SEX))

boxplot(WT ~ SEX, data=d.demog)

boxplot(d.demog$WT ~ d.demog$SEX
        , names=c("Male","Female"), ylab="AGE, year", ylim=c(min(d.demog$WT)-2, max(d.demog$WT)+2)
        , col="pink")

boxplot(d.demog$WT ~ d.demog$SEX
        , names=c("Male","Female"), ylab="AGE, year", ylim=c(min(d.demog$WT)-2, max(d.demog$WT)+2)
        , col=c("lightblue", "salmon"), width=c(0.6, 1))

-varwidth: if varwidth is TRUE, the boxes are drawn with widths proportional to the square-roots of the number of observations in the groups.

boxplot(d.demog$WT ~ d.demog$SEX
        , names=c("Male","Female"), ylab="AGE, year", ylim=c(min(d.demog$WT)-2, max(d.demog$WT)+2)
        , col=c("lightblue", "salmon")
        , varwidth=TRUE)

2.2.5 Bar Plot

barplot(d.demog$HT)

VADeaths

##       Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
## 50-54       11.7          8.7       15.4          8.4
## 55-59       18.1         11.7       24.3         13.6
## 60-64       26.9         20.3       37.0         19.3
## 65-69       41.0         30.9       54.6         35.1
## 70-74       66.0         54.3       71.1         50.0

barplot(VADeaths, border = "dark blue")

barplot(VADeaths, col = rainbow(20))

barplot(VADeaths, col = heat.colors(8))

barplot(VADeaths, col = gray.colors(4))

barplot(VADeaths, col = gray.colors(4), log="x")

barplot(VADeaths, col = gray.colors(4), log="y")

barplot(VADeaths, col = gray.colors(4), log="xy")

2.2.6 pie chart

drug.X.market <- c(0.12, 0.29, 0.32, 0.22, 0.11, 0.28)
names(drug.X.market) <- c("South Korea","China","USA","Japan","Austria","EU")
pie(drug.X.market)

2.2.7 matplot 함수

2.2.7.1 matrix와 column 사이의 그림

pct.95 <- read.csv("pct95.csv")
matplot(pct.95[,1], pct.95[,2:ncol(pct.95)], pch=1)

matplot(pct.95[,1], pct.95[,2:ncol(pct.95)], pch=1, col=c(1,2,1), type="l", lty=1, lwd=c(1,2,1))

2.2.8 Scatter plot matrices (pairs plots)

pairs(d.demog)

2.2.8.1 add a loess smoother, type

pairs(d.demog, panel = panel.smooth)

panel.cor <- function(x, y, digits=2, prefix="", cex.cor)
{
    usr <- par("usr"); on.exit(par(usr))
    par(usr = c(0, 1, 0, 1))
    r = (cor(x, y))
    txt <- format(c(r, 0.123456789), digits=digits)[1]
    txt <- paste(prefix, txt, sep="")
    if(missing(cex.cor)) cex <- 1.5
    text(0.5, 0.5, txt, cex = 1.5)
}

pairs(d.demog, lower.panel=panel.smooth, upper.panel=panel.cor)

2.3 하위수준 그림 함수

points : 점추가
lines : 선 추가
abline : 기준선 추가
mtext : 텍스트 추가
legend : 설명(legend) 추가
polygon : polygon 추가

2.3.1 점, 선, 설명 추가 하기 {add}

plot(pct.95$TIME, pct.95$PCT50, main="PK of Drug X"
     , type="l", xlab="Time (h)", ylab="Concentration (ng/ml)"
     , ylim=range(0,80), lty=1, col="red", lwd=2)

plot(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0], main="PK of Drug X"
     , type="n", xlab="Time (h)", ylab="Concentration (ng/ml)"
     , ylim=range(0,80))
points(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0], pch = 16, cex=0.8)
lines(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0], col="black", lwd=1)
abline(40, 0, col="red", lty=2)                               # abline(a,b): y=a+b*x
legend("topright", legend=c("Individual concentrations")
       , lty=1, col="black")

2.3.2 polygon 함수

plot(c(1, 10), c(1, 6), type = "n")
polygon(c(2,8,8,2), c(5,4,3,2), col="lightgreen")

plot(c(1, 9), 1:2, type = "n")
polygon(1:9, c(2,1,2,1,1,2,1,2,1),
        col = c("red", "blue"),
        border = c("green", "yellow"),
        lwd = 3, lty = c("dashed", "solid"))

2.4 그림 출력하기

2.4.1 pdf graphics devices

pdf("PK_of_Drug_X.pdf")

plot(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0], main="PK of Drug X"
     , type="n", xlab="Time (h)", ylab="Concentration (ng/ml)"
     , ylim=range(0,80))
points(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0], pch = 16, cex=0.8)
lines(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0], col="black", lwd=1)
abline(40, 0, col="red", lty=2)                               #abline(a,b): y=a+b*x
legend("topright", legend=c("Individual concentrations")
       , lty=1, col="black")

dev.off()

## pdf 
##   2

2.4.2 PNG graphics devices

png("PK_of_Drug_X.png")

plot(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0], main="PK of Drug X"
     , type="n", xlab="Time (h)", ylab="Concentration (ng/ml)"
     , ylim=range(0,80))
points(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0], pch = 16, cex=0.8)
lines(dta$TIME[dta$MDV==0], dta$DV[dta$MDV==0], col="black", lwd=1)
abline(40, 0, col="red", lty=2)                               #abline(a,b): y=a+b*x
legend("topright", legend=c("Individual concentrations")
       , lty=1, col="black")

dev.off()

## pdf 
##   2