Trong cái note này mình tập tành chút về vẽ biểu đồ đường
(line) cũng có thể vẽ nhiều đường (line) chồng lên nhau. Thực ra, trong quá
trình viết báo cáo mình có vẽ mấy hình như dưới đây, nhưng cũng chưa viết cụ thể.
Nhận tiện có một bạn trên group về Trao đổi kiến thức trong lâm nghiệp có hỏi
cách vẽ biểu đồ đường cho 2 nhóm trên cùng một biểu đồ. Hôm nay, mình post những
gì mình áp dụng trong R cũng như tương tác trong Rstudio lên group cũng như
trang: http://ungdungrtronglamnghiep.blogspot.com/ hoặc fanpage:
https://www.facebook.com/ungdungRtronglamnghiep/
https://www.facebook.com/ungdungRtronglamnghiep/
Dưới đây là dữ liệu và mã codes trong R (RStudio) bạn nào
quan tâm có thể copy và thực hành luôn. Thực ra, kết quả hình dưới đây vẫn chưa
ưng ý cho lắm, bởi vẫn còn cách thể hiện đẹp hơn, logic hơn. Tuy nhiên, ở note
mình chỉ đề cập qua. Hy vọng dịp khác mình sẽ vẽ đẹp hơn có thể.
1. data=tem
> tem
Month
te Location
1 1
21.1 Dac_Lac
2 2 22.9
Dac_Lac
3 3 24.9
Dac_Lac
4 4 26.0
Dac_Lac
5 5 26.0
Dac_Lac
6 6 25.1
Dac_Lac
7 7 24.3
Dac_Lac
8 8 24.7
Dac_Lac
9 9 24.1
Dac_Lac
10 10 23.9
Dac_Lac
11 11 23.9
Dac_Lac
12 12 21.8
Dac_Lac
13 1 17.3
Nghe_An
14 2 18.0
Nghe_An
15 3 20.3
Nghe_An
16 4 25.6
Nghe_An
17 5 30.1
Nghe_An
18 6 31.0
Nghe_An
19 7 30.4
Nghe_An
20 8 29.7
Nghe_An
21 9 28.4
Nghe_An
22 10 25.6
Nghe_An
23 11 23.7
Nghe_An
24 12 17.9
Nghe_An
25 1 16.7 Thanh_Hoa
26 2 18.6 Thanh_Hoa
27 3 21.2 Thanh_Hoa
28 4 24.6 Thanh_Hoa
29 5 28.5 Thanh_Hoa
30 6 29.5 Thanh_Hoa
31 7 28.6 Thanh_Hoa
32 8 28.3 Thanh_Hoa
33 9 27.4 Thanh_Hoa
34 10 25.4 Thanh_Hoa
35 11 22.6 Thanh_Hoa
36 12 16.8 Thanh_Hoa
37 1 14.6
Son_La
38 2 17.8
Son_La
39 3 21.3
Son_La
40 4 24.3
Son_La
41 5 26.0
Son_La
42 6 25.9
Son_La
43 7 25.4 Son_La
44 8 25.2
Son_La
45 9 24.3
Son_La
46 10 22.2
Son_La
47 11 20.2
Son_La
48 12 15.1
Son_La
# Mã codes trong R hoặc Rstudio như sau:
> temp=ggplot(data=tem,
aes(x=Month, y=te, group=as.factor(Location), color=Location))+ geom_line()+
geom_point()+ scale_x_continuous(breaks=1:12)+ scale_y_continuous(breaks =
extended_range_breaks(tem$te))+ theme_bw()+ xlab("Months")+
ylab("Temperature, oC")
# Kết quả hình dưới đây:
2. data=rainfall
> rainfall
Month
ra Location
1 1
3.5 Dac_Lac
2 2
0.7 Dac_Lac
3 3
51.6 Dac_Lac
4 4 173.9
Dac_Lac
5 5 207.8
Dac_Lac
6 6 314.6
Dac_Lac
7 7 300.8
Dac_Lac
8 8 190.1
Dac_Lac
9 9 412.5
Dac_Lac
10 10 105.2
Dac_Lac
11 11
28.0 Dac_Lac
12 12
6.2 Dac_Lac
13 1
5.5 Nghe_An
14 2
46.9 Nghe_An
15 3
30.9 Nghe_An
16 4
15.9 Nghe_An
17 5
19.2 Nghe_An
18 6 272.7
Nghe_An
19 7 110.7
Nghe_An
20 8 168.5
Nghe_An
21 9 194.6
Nghe_An
22 10 472.9
Nghe_An
23 11
63.6 Nghe_An
24 12
65.1 Nghe_An
25 1
3.9 Thanh_Hoa
26 2
12.8 Thanh_Hoa
27 3
36.5 Thanh_Hoa
28 4
79.5 Thanh_Hoa
29 5 151.0 Thanh_Hoa
30 6 222.9 Thanh_Hoa
31 7 313.5 Thanh_Hoa
32 8 358.5 Thanh_Hoa
33 9 283.0 Thanh_Hoa
34 10 164.6 Thanh_Hoa
35 11
38.5 Thanh_Hoa
36 12
13.5 Thanh_Hoa
37 1
41.1 Son_La
38 2
6.2 Son_La
39 3
29.8 Son_La
40 4
80.8 Son_La
41 5 170.9
Son_La
42 6 192.6
Son_La
43 7 328.3
Son_La
44 8 274.7
Son_La
45 9 126.6
Son_La
46 10
24.3 Son_La
47 11
47.2 Son_La
48 12
52.3 Son_La
# Mã codes trong R hoặc Rstudio như sau:
> rain=ggplot(data=rainfall, aes(x=Month, y=ra,color=Location))+ geom_point(lwd=3)+ geom_line()+ xlab("Months")+ ylab("Rainfall in months, mm")+ scale_x_continuous(breaks=1:12)
# Kết quả hình dưới đây:
3.
data=rain_btb
> rain_btb
Months
Location luongmua
1 1
Thanh_Hoa 28.3
2 2
Thanh_Hoa 16.7
3 3
Thanh_Hoa 47.5
4 4
Thanh_Hoa 51.4
5 5
Thanh_Hoa 136.3
6 6
Thanh_Hoa 188.7
7 7
Thanh_Hoa 253.1
8 8
Thanh_Hoa 119.8
9 9
Thanh_Hoa 432.7
10 10
Thanh_Hoa 128.3
11 11
Thanh_Hoa 158.7
12 12
Thanh_Hoa 42.3
13 1
Nghe_An 60.9
14 2
Nghe_An 49.2
15 3
Nghe_An 73.5
16 4
Nghe_An 60.0
17 5
Nghe_An 119.7
18 6
Nghe_An 121.0
19 7
Nghe_An 90.1
20 8
Nghe_An 50.0
21 9
Nghe_An 368.1
22 10
Nghe_An 159.6
23 11
Nghe_An 219.0
24 12
Nghe_An 93.1
25 1
Ha_Tinh 61.6
26 2
Ha_Tinh 82.7
27 3
Ha_Tinh 183.7
28 4
Ha_Tinh 103.0
29 5
Ha_Tinh 44.0
30 6
Ha_Tinh 108.6
31 7
Ha_Tinh 139.0
32 8
Ha_Tinh 258.1
33 9
Ha_Tinh 638.8
34 10
Ha_Tinh 582.0
35 11
Ha_Tinh 389.1
36 12
Ha_Tinh 78.5
37 1
Quang_Binh 83.5
38 2
Quang_Binh 39.9
39 3
Quang_Binh 32.0
40 4
Quang_Binh 206.0
41 5
Quang_Binh 9.2
42 6
Quang_Binh 73.2
43 7
Quang_Binh 88.3
44 8
Quang_Binh 36.2
45 9
Quang_Binh 567.4
46 10
Quang_Binh 75.5
47 11
Quang_Binh 323.1
48 12
Quang_Binh 79.0
49 1
Quang_Tri 46.2
50 2
Quang_Tri 39.9
51 3
Quang_Tri 19.5
52 4
Quang_Tri 158.9
53 5
Quang_Tri 5.0
54 6
Quang_Tri 97.2
55 7
Quang_Tri 114.5
56 8
Quang_Tri 99.4
57 9
Quang_Tri 300.3
58 10
Quang_Tri 427.3
59 11
Quang_Tri 482.1
60 12
Quang_Tri 156.7
61 1 Thua_Thien_Hue 71.1
62 2 Thua_Thien_Hue 64.2
63 3 Thua_Thien_Hue 180.5
64 4 Thua_Thien_Hue 151.7
65 5 Thua_Thien_Hue 40.5
66 6 Thua_Thien_Hue 33.8
67 7 Thua_Thien_Hue 69.0
68 8 Thua_Thien_Hue 51.7
69 9 Thua_Thien_Hue 246.6
70 10 Thua_Thien_Hue 457.6
71 11 Thua_Thien_Hue 528.6
72 12 Thua_Thien_Hue 313.0
> mua=ggplot(data=rain_btb, aes(x=Months, y=luongmua, color=Location))+ geom_point(lwd=2)+geom_line()+ xlab("Months")+ ylab("Lượng mưa bình quân tháng, mm")+scale_x_continuous(breaks = 1:12)+ theme(legend.position="top")
# Kết quả hình dưới đây:
0 nhận xét:
Post a Comment