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1. 혈액형 분석
> setwd('d:/temp/r_temp') > bloodtype<-read.csv('혈액형.csv') > head(bloodtype) 혈액형 1 A 2 B 3 B 4 A 5 A 6 O > sort(table(bloodtype$혈액형),decreasing = T) A O B AB 34 28 27 11 > sort.bloodtype<-sort(table(bloodtype),decreasing = T) > par(mfrow=c(1,2)) > barplot(sort.bloodtype,main='혈액형 별 막대그래프')
> slices=c('red','blue','yellow','green') > barplot(sort.bloodtype,col=slices,main='혈액형 별 막대그래프')
2.국회의원 정당별 의석수 분석
> pie.vote<-c(0.5067, 0.0167, 0.0100, 0.0433, 0.4233) > names(pie.vote)<-c('새누리152명','선진5명','무3명','진보13명','민주127명') > par(mfrow=c(1,2)) > pie(pie.vote,col=c('red3','blue','green3','magenta','yellow'),radius=1,main='19대 국회의원 선거')
> slices=c('#FFFF00','#FF0000','#0000FF','#00FFFF','#00FF00') #RGB 체계 > barplot(pie.vote,col=slices,main='19대 국회의원 선거')
R이 컬러 체계
R의 컬러는 Red, Green, Blue로 각 16진법으로 구분
RGB |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
A |
B |
C |
D |
E |
F |
진법 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
#FF0000 -> 앞 두 자리의 Red는 꽉 차고, Green, Blue는 비어 있음. 따라서 Red
#00FFFF-> 앞 두 자리의 Red는 비어 있지만, Green, Blue는 꽉 참.따라서 하늘색
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