{"id":472,"date":"2023-07-29T19:19:54","date_gmt":"2023-07-29T19:19:54","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%9c%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b8%84%e0%b8%a7%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%a3%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%99-r-ggplot2\/"},"modified":"2023-07-29T19:19:54","modified_gmt":"2023-07-29T19:19:54","slug":"%e0%b9%81%e0%b8%9c%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b8%84%e0%b8%a7%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%a3%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%99-r-ggplot2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%9c%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b8%84%e0%b8%a7%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%a3%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%99-r-ggplot2\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19 r \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 ggplot2"},"content":{"rendered":"

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\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19 R \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 ggplot2<\/span><\/p>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19 R<\/span><\/strong><\/h3>\n

\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 R mtcars<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27<\/span><\/p>\n

 #view first six rows of mtcars\n<\/em><\/span>head(mtcars)\n\n# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb\n#Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4\n#Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4\n#Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1\n#Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1\n#Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2\n#Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19 mtcars<\/strong> \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e21\u0e31\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e22\u0e32\u0e27\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19<\/span><\/p>\n
 #load reshape2<\/em> package to use melt() function<\/span>\nlibrary(reshape2)\n\n#melt mtcars into long format<\/span>\nmelt_mtcars <- melt(mtcars)\n\n#add column for car name<\/span>\nmelt_mtcars$car <- rep(row.names(mtcars), 11)\n\n#view first six rows of melt_mtcars<\/em><\/span>\nhead(melt_mtcars)\n\n# variable value char\n#1 mpg 21.0 Mazda RX4\n#2 mpg 21.0 Mazda RX4 Wag\n#3 mpg 22.8 Datsun 710\n#4 mpg 21.4 Hornet 4 Drive\n#5 mpg 18.7 Hornet Sportabout\n#6 mpg 18.1 Valiant<\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19 ggplot2:<\/span><\/p>\n
 library(ggplot2)\n\nggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n  geom_tile(aes(fill = value),<\/strong> color = \"white\") +\n  scale_fill_gradient(low = \"white\",<\/strong> high = \"red\")<\/strong><\/pre>\n
 \u0e19\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e14\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32 disp<\/em> \u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e08\u0e36\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e2a\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e40\u0e01\u0e25\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e08\u0e32\u0e01 0 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 1 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 rescale()<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 scales() \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 ddply()<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 plyr():<\/span><\/p>\n
 #load libraries<\/span>\nlibrary(plyr)\nlibrary(scales)\n\n#rescale values for all variables in melted data frame<\/span>\nmelt_mtcars <- ddply(melt_mtcars, .(variable), transform, rescale = rescale(value))\n\n#create heatmap using rescaled values<\/span>\nggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n  geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n  scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"red\")\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e35\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c scale_fill_gradient():<\/span><\/p>\n
 #create heatmap using blue color scale\n<\/span>ggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n  geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n  scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"steelblue\")<\/strong><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e39\u0e48\u0e15\u0e32\u0e21\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e16\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e07\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 mpg<\/em> \u0e41\u0e17\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 #define car name as a new column, then order by mpg<\/em> descending\n<\/span>mtcars$car <- row.names(mtcars)\nmtcars$car <- with(mtcars, reorder(car, mpg))\n\n#melt mtcars into long format\n<\/span>melt_mtcars <- melt(mtcars)\n\n#rescale values for all variables in melted data frame\n<\/span>melt_mtcars <- ddply(melt_mtcars, .(variable), transform, rescale = rescale(value))\n\n#create heatmap using rescaled values\n<\/span>ggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n  geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n  scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"steelblue\")<\/strong><\/pre>\n
 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21 mpg<\/em> \u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49 -mpg<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c reorder():<\/span><\/p>\n
 #define car name as a new column, then order by mpg descending\n<\/span>mtcars$car <- row.names(mtcars)\nmtcars$car <- with(mtcars, reorder(car, -mpg<\/span> ))\n\n#melt mtcars into long format\n<\/span>melt_mtcars <- melt(mtcars)\n\n#rescale values for all variables in melted data frame\n<\/span>melt_mtcars <- ddply(melt_mtcars, .(variable), transform, rescale = rescale(value))\n\n#create heatmap using rescaled values\n<\/span>ggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n  geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n  scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"steelblue\")<\/strong><\/pre>\n
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