답변:
가장 쉬운 방법은 R을 사용하는 것입니다
사용 read.csvR에 데이터를 입력하려면, 다음의 조합을 사용 plot하고 line명령을
정말로 특별한 것을 원한다면 ggplot2 또는 lattice 라이브러리를 살펴보십시오 .
에서 ggplot2다음 명령 당신은 시작한다.
require(ggplot2)
#You would use read.csv here
N = 10
d = data.frame(x=1:N,y1=runif(N),y2=rnorm(N), y3 = rnorm(N, 0.5))
p = ggplot(d)
p = p+geom_line(aes(x, y1, colour="Type 1"))
p = p+geom_line(aes(x, y2, colour="Type 2"))
p = p+geom_line(aes(x, y3, colour="Type 3"))
#Add points
p = p+geom_point(aes(x, y3, colour="Type 3"))
print(p)
이것은 당신에게 다음 줄거리를 줄 것입니다 :
선 그림 http://img84.imageshack.us/img84/6393/tmpq.jpg
R에 플롯 저장
R로 플롯을 저장하는 것은 간단합니다.
#Look at ?jpeg to other different saving options
jpeg("figure.jpg")
print(p)#for ggplot2 graphics
dev.off()
대신에 또는 포스트 스크립트 파일 jpeg로 저장할 수도 pdf있습니다.
#This example uses R base graphics
#Just change to print(p) for ggplot2
pdf("figure.pdf")
plot(d$x,y1, type="l")
lines(d$x, y2)
dev.off()
m <- melt(d, id = "x"); qplot(variable, value, data = m, colour = variable)
그래픽을 위해 R을 넘어 가기는 어렵습니다. 3 줄로 원하는 것을 할 수 있습니다. 예를 들어 csv 파일에 4 개의 열이 있다고 가정합니다.
x <- read.csv("file.csv")
matplot(x[,1],x[,2:4],type="l",col=1:3)
legend("topleft",legend=c("A","B","C"),lty=1,col=1:3)
R이 정답입니다. Rob과 Colin이 이미 말한 내용에 추가하려고합니다.
플롯의 품질을 향상 시키려면 출력 장치에 Cairo 패키지 를 사용 하는 것을 고려해야 합니다. 최종 그래픽 의 품질 이 크게 향상됩니다 . 플로팅하기 전에 간단히 함수를 호출하면 출력 장치로 Cairo로 리디렉션됩니다.
Cairo(600, 600, file="plot.png", type="png", bg="white")
plot(rnorm(4000),rnorm(4000),col="#ff000018",pch=19,cex=2) # semi-transparent red
dev.off() # creates a file "plot.png" with the above plot
마지막으로 출판물에 게재하는 것이 그 역할을 Sweave합니다. 그것은 당신의 종이 사소한 작업을 결합 플롯을 만드는 (그리고 무언가와 함께 당신을 떠날의 추가 혜택이 재현 하고 이해를). cacheSweave오래 실행되는 계산이있는 경우 사용하십시오 .
내가 가장 좋아하는 도구는 mathplotlib 이 포함 된 Python입니다 .
이점들:
특히 svg 및 eps와 같은 다른 파일 형식의 경우 savefig 의 format 매개 변수를 사용하십시오.
예 : input.csv
"라인 1", 0.5,0.8,1.0,0.9,0.9 "라인 2", 0.2,0.7,1.2,1.1,1.1
암호:
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
legends = []
for row in csv.reader(open('input.csv')):
legends.append(row[0])
plt.plot(row[1:])
plt.legend(legends)
plt.savefig("out.svg", format='svg')
널리 사용되는 세 가지 시각화 라이브러리의 샘플 갤러리를 살펴보십시오.
처음 두 개에서는 관련 소스 코드도 볼 수 있습니다. 간단한 코드는 많지 않고 간단한 코드입니다. 프리 퓨즈 케이스에는 필수 Java 상용구 코드가 있습니다. 세 가지 모두 다수의 백엔드 / 장치 / 렌더러 (pdf, ps, png 등)를 지원합니다. 세 가지 모두 고품질 그래픽을 명확하게 구현할 수 있습니다.
나는 그것이 당신이 가장 편하게 쓰는 언어로 귀결된다고 생각합니다.
또 다른 옵션은 Gnuplot입니다