You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
170 lines
21 KiB
170 lines
21 KiB
# ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು: ಜೇನುತುಪ್ಪ ಬಗ್ಗೆ ಎಲ್ಲವೂ 🍯
|
|
|
|
| ಅವರ ಸ್ಕೆಚ್ ನೋಟ್ ](../../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|
|
|
|:---:|
|
|
|ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) ಅವರ ಸ್ಕೆಚ್ ನೋಟ್_ |
|
|
|
|
ನಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕೃತಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ವಿಷಯವನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತಾ, [ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ ಡಿಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಆಫ್ ಅಗ್ರಿಕಲ್ಚರ್](https://www.nass.usda.gov/About_NASS/index.php) ನಿಂದ ಪಡೆದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಪ್ರಕಾರ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಜೇನುತುಪ್ಪಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯೋಣ.
|
|
|
|
ಈ ಸುಮಾರು 600 ಐಟಂಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಮೆರಿಕದ ಹಲವಾರು ರಾಜ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಜೇನುತುಪ್ಪ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಪ್ರತಿ ರಾಜ್ಯದಲ್ಲಿ 1998-2012 ರವರೆಗೆ ಪ್ರತಿ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಕಾಲೋನಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಪ್ರತಿ ಕಾಲೋನಿಗೆ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಒಟ್ಟು ಉತ್ಪಾದನೆ, ಸ್ಟಾಕ್ಗಳು, ಪೌಂಡ್ ಪ್ರತಿ ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೋಡಬಹುದು.
|
|
|
|
ನೀವು ಒಂದು ರಾಜ್ಯದ ಪ್ರತಿ ವರ್ಷದ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಆ ರಾಜ್ಯದಲ್ಲಿ ಜೇನುತುಪ್ಪದ ಬೆಲೆಯ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಬದಲಾಗಿ, ರಾಜ್ಯಗಳ ಜೇನುತುಪ್ಪದ ಪ್ರತಿ ಕಾಲೋನಿಗೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು. ಈ ವರ್ಷಾವಧಿ 2006 ರಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಕಂಡುಬಂದ 'CCD' ಅಥವಾ 'ಕಾಲೋನಿ ಕಾಲಾಪ್ಸ್ ಡಿಸಾರ್ಡರ್' (http://npic.orst.edu/envir/ccd.html) ನಾಶಕಾರಿ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. 🐝
|
|
|
|
## [ಪೂರ್ವ-ಪಾಠ ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/22)
|
|
|
|
ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಹಿಂದಿನಂತೆ ಬಳಸಿದ ggplot2 ಅನ್ನು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ggplot2 ನ `geom_point` ಮತ್ತು `qplot` ಫಂಕ್ಷನ್ಗಳ ಬಳಕೆ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಇದು ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಲೈನ್ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
|
|
|
|
## ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳು
|
|
|
|
ಪ್ರತಿ ರಾಜ್ಯದ ಪ್ರತಿ ವರ್ಷದ ಜೇನುತುಪ್ಪದ ಬೆಲೆ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಬಳಸಿ. ggplot2, `ggplot` ಮತ್ತು `geom_point` ಬಳಸಿ, ರಾಜ್ಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪುಮಾಡಿ ವರ್ಗೀಕೃತ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಎರಡಕ್ಕೂ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
|
|
|
|
ಡೇಟಾ ಮತ್ತು Seaborn ಅನ್ನು ಆಮದುಮಾಡುವುದರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ:
|
|
|
|
```r
|
|
honey=read.csv('../../data/honey.csv')
|
|
head(honey)
|
|
```
|
|
ನೀವು ಗಮನಿಸುವಿರಿ ಜೇನುತುಪ್ಪ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ವರ್ಷ ಮತ್ತು ಪೌಂಡ್ ಪ್ರತಿ ಬೆಲೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಕಾಲಮ್ಗಳಿವೆ. ಅಮೆರಿಕದ ರಾಜ್ಯಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪುಮಾಡಿ ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ:
|
|
|
|
| state | numcol | yieldpercol | totalprod | stocks | priceperlb | prodvalue | year |
|
|
| ----- | ------ | ----------- | --------- | -------- | ---------- | --------- | ---- |
|
|
| AL | 16000 | 71 | 1136000 | 159000 | 0.72 | 818000 | 1998 |
|
|
| AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 |
|
|
| AR | 53000 | 65 | 3445000 | 1688000 | 0.59 | 2033000 | 1998 |
|
|
| CA | 450000 | 83 | 37350000 | 12326000 | 0.62 | 23157000 | 1998 |
|
|
| CO | 27000 | 72 | 1944000 | 1594000 | 0.7 | 1361000 | 1998 |
|
|
| FL | 230000 | 98 |22540000 | 4508000 | 0.64 | 14426000 | 1998 |
|
|
|
|
ಜೇನುತುಪ್ಪದ ಪೌಂಡ್ ಪ್ರತಿ ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಅಮೆರಿಕದ ರಾಜ್ಯದ ಮೂಲದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಮೂಲಭೂತ ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್ ರಚಿಸಿ. ಎಲ್ಲಾ ರಾಜ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು `y` ಅಕ್ಷವನ್ನು ಎತ್ತರವಾಗಿ ಮಾಡಿ:
|
|
|
|
```r
|
|
library(ggplot2)
|
|
ggplot(honey, aes(x = priceperlb, y = state)) +
|
|
geom_point(colour = "blue")
|
|
```
|
|
|
|
|
|
ಈಗ, ವರ್ಷಗಳ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಜೇನುತುಪ್ಪ ಬಣ್ಣದ ಸ್ಕೀಮ್ ಬಳಸಿ ಅದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೋರಿಸಿ. ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಲು 'scale_color_gradientn' ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು:
|
|
|
|
> ✅ [scale_color_gradientn](https://www.rdocumentation.org/packages/ggplot2/versions/0.9.1/topics/scale_colour_gradientn) ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ - ಸುಂದರವಾದ ರೇನ್ಬೋ ಬಣ್ಣದ ಸ್ಕೀಮ್ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ!
|
|
|
|
```r
|
|
ggplot(honey, aes(x = priceperlb, y = state, color=year)) +
|
|
geom_point()+scale_color_gradientn(colours = colorspace::heat_hcl(7))
|
|
```
|
|
|
|
|
|
ಈ ಬಣ್ಣದ ಸ್ಕೀಮ್ ಬದಲಾವಣೆಯಿಂದ, ಜೇನುತುಪ್ಪದ ಪೌಂಡ್ ಪ್ರತಿ ಬೆಲೆಯು ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವುದು ಕಾಣುತ್ತದೆ. ನಿಜವಾಗಿಯೂ, ಡೇಟಾದ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಸೆಟ್ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅರೆಜೋನಾದ ಒಂದು ರಾಜ್ಯ) ನೋಡಿದರೆ, ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಬೆಲೆ ಏರಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು, ಕೆಲವೊಂದು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ:
|
|
|
|
| state | numcol | yieldpercol | totalprod | stocks | priceperlb | prodvalue | year |
|
|
| ----- | ------ | ----------- | --------- | ------- | ---------- | --------- | ---- |
|
|
| AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 |
|
|
| AZ | 52000 | 62 | 3224000 | 1548000 | 0.62 | 1999000 | 1999 |
|
|
| AZ | 40000 | 59 | 2360000 | 1322000 | 0.73 | 1723000 | 2000 |
|
|
| AZ | 43000 | 59 | 2537000 | 1142000 | 0.72 | 1827000 | 2001 |
|
|
| AZ | 38000 | 63 | 2394000 | 1197000 | 1.08 | 2586000 | 2002 |
|
|
| AZ | 35000 | 72 | 2520000 | 983000 | 1.34 | 3377000 | 2003 |
|
|
| AZ | 32000 | 55 | 1760000 | 774000 | 1.11 | 1954000 | 2004 |
|
|
| AZ | 36000 | 50 | 1800000 | 720000 | 1.04 | 1872000 | 2005 |
|
|
| AZ | 30000 | 65 | 1950000 | 839000 | 0.91 | 1775000 | 2006 |
|
|
| AZ | 30000 | 64 | 1920000 | 902000 | 1.26 | 2419000 | 2007 |
|
|
| AZ | 25000 | 64 | 1600000 | 336000 | 1.26 | 2016000 | 2008 |
|
|
| AZ | 20000 | 52 | 1040000 | 562000 | 1.45 | 1508000 | 2009 |
|
|
| AZ | 24000 | 77 | 1848000 | 665000 | 1.52 | 2809000 | 2010 |
|
|
| AZ | 23000 | 53 | 1219000 | 427000 | 1.55 | 1889000 | 2011 |
|
|
| AZ | 22000 | 46 | 1012000 | 253000 | 1.79 | 1811000 | 2012 |
|
|
|
|
ಬಣ್ಣದ ಬದಲು ಗಾತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿ ಈ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನ ಇದೆ. ಬಣ್ಣದ ದೃಷ್ಟಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಇರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಇದು ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಬಹುದು. ಬೆಲೆಯ ಏರಿಕೆಯನ್ನು ಬಿಂದುಗಳ ವೃತ್ತಾಕಾರದ ವಿಸ್ತಾರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಿ:
|
|
|
|
```r
|
|
ggplot(honey, aes(x = priceperlb, y = state)) +
|
|
geom_point(aes(size = year),colour = "blue") +
|
|
scale_size_continuous(range = c(0.25, 3))
|
|
```
|
|
ನೀವು ಬಿಂದುಗಳ ಗಾತ್ರ ಕ್ರಮೇಣ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು.
|
|
|
|
|
|
|
|
ಇದು ಸರಳ ಸರಬರಾಜು ಮತ್ತು ಬೇಡಿಕೆ ಪ್ರಕರಣವೇ? ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆ ಮತ್ತು ಕಾಲೋನಿ ಕಾಲಾಪ್ಸ್ ಮುಂತಾದ ಕಾರಣಗಳಿಂದ, ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಖರೀದಿಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಜೇನುತುಪ್ಪ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿದೆಯೇ, ಆದ್ದರಿಂದ ಬೆಲೆ ಏರುತ್ತಿದೆಯೇ?
|
|
|
|
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಕೆಲವು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು, ಕೆಲವು ಲೈನ್ ಚಾರ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.
|
|
|
|
## ಲೈನ್ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು
|
|
|
|
ಪ್ರಶ್ನೆ: ಜೇನುತುಪ್ಪದ ಪೌಂಡ್ ಪ್ರತಿ ಬೆಲೆಯು ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಏರಿದೆಯೇ? ನೀವು ಇದನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು ಒಂದು ಲೈನ್ ಚಾರ್ಟ್ ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ:
|
|
|
|
```r
|
|
qplot(honey$year,honey$priceperlb, geom='smooth', span =0.5, xlab = "year",ylab = "priceperlb")
|
|
```
|
|
ಉತ್ತರ: ಹೌದು, 2003 ರ ಸುತ್ತಲೂ ಕೆಲವು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ:
|
|
|
|
|
|
|
|
ಪ್ರಶ್ನೆ: 2003 ರಲ್ಲಿ ಜೇನುತುಪ್ಪದ ಸರಬರಾಜಿನಲ್ಲಿ ಏರಿಕೆಯನ್ನು ನೋಡಬಹುದೇ? ಒಟ್ಟು ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ನೋಡಿದರೆ?
|
|
|
|
```python
|
|
qplot(honey$year,honey$totalprod, geom='smooth', span =0.5, xlab = "year",ylab = "totalprod")
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
ಉತ್ತರ: ಅಷ್ಟು ಅಲ್ಲ. ಒಟ್ಟು ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ನೋಡಿದರೆ, ಆ ವಿಶೇಷ ವರ್ಷದಲ್ಲಿ ಅದು ಹೆಚ್ಚಿದಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಜೇನುತುಪ್ಪದ ಉತ್ಪಾದನೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ.
|
|
|
|
ಪ್ರಶ್ನೆ: ಆ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, 2003 ರ ಸುತ್ತಲೂ ಜೇನುತುಪ್ಪದ ಬೆಲೆಯ ಏರಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವೇನು?
|
|
|
|
ಇದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು, ನೀವು ಫೇಸಟ್ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು.
|
|
|
|
## ಫೇಸಟ್ ಗ್ರಿಡ್ಗಳು
|
|
|
|
ಫೇಸಟ್ ಗ್ರಿಡ್ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ (ನಮ್ಮ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ, ನೀವು 'ವರ್ಷ' ಆಯ್ಕೆಮಾಡಬಹುದು ಹೆಚ್ಚು ಫೇಸಟ್ಗಳು ಉತ್ಪಾದನೆಯಾಗದಂತೆ). Seaborn ನಂತರ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ x ಮತ್ತು y ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಫೇಸಟ್ಗೆ ಪ್ಲಾಟ್ ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಸುಲಭ ದೃಶ್ಯಾತ್ಮಕ ಹೋಲಿಕೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. 2003 ಈ ರೀತಿಯ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆಯೇ?
|
|
|
|
[ggplot2 ನ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/facet_wrap.html) ಪ್ರಕಾರ `facet_wrap` ಬಳಸಿ ಫೇಸಟ್ ಗ್ರಿಡ್ ರಚಿಸಿ.
|
|
|
|
```r
|
|
ggplot(honey, aes(x=yieldpercol, y = numcol,group = 1)) +
|
|
geom_line() + facet_wrap(vars(year))
|
|
```
|
|
ಈ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದಲ್ಲಿ, ನೀವು ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ರಾಜ್ಯದಿಂದ ರಾಜ್ಯಕ್ಕೆ yield per colony ಮತ್ತು ಕಾಲೋನಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪಕ್ಕಪಕ್ಕವಾಗಿ 3 ಕಾಲಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು:
|
|
|
|
|
|
|
|
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ, ಕಾಲೋನಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಕುರಿತು ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ರಾಜ್ಯದಿಂದ ರಾಜ್ಯಕ್ಕೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಏನೂ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಎರಡು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬೇರೆ ವಿಧಾನವಿದೆಯೇ?
|
|
|
|
## ಡ್ಯುಯಲ್-ಲೈನ್ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳು
|
|
|
|
R ನ `par` ಮತ್ತು `plot` ಫಂಕ್ಷನ್ ಬಳಸಿ ಎರಡು ಲೈನ್ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಮ-superimpose ಮಾಡಿ ಬಹು-ಲೈನ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ನಾವು x ಅಕ್ಷದಲ್ಲಿ ವರ್ಷವನ್ನು ಮತ್ತು ಎರಡು y ಅಕ್ಷಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವೆವು. ಆದ್ದರಿಂದ, yield per colony ಮತ್ತು ಕಾಲೋನಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ:
|
|
|
|
```r
|
|
par(mar = c(5, 4, 4, 4) + 0.3)
|
|
plot(honey$year, honey$numcol, pch = 16, col = 2,type="l")
|
|
par(new = TRUE)
|
|
plot(honey$year, honey$yieldpercol, pch = 17, col = 3,
|
|
axes = FALSE, xlab = "", ylab = "",type="l")
|
|
axis(side = 4, at = pretty(range(y2)))
|
|
mtext("colony yield", side = 4, line = 3)
|
|
```
|
|
|
|
|
|
2003 ರ ಸುತ್ತಲೂ ಏನೂ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗಮನ ಸೆಳೆಯದಿದ್ದರೂ, ಈ ಪಾಠವನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಂತೋಷಕರವಾಗಿ ಮುಗಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾಲೋನಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿದೆಯಾದರೂ, ಕಾಲೋನಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಸ್ಥಿರವಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಅವರ yield per colony ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ.
|
|
|
|
ಹೋಗಿ, ಜೇನುಗಳು, ಹೋಗಿ!
|
|
|
|
🐝❤️
|
|
## 🚀 ಸವಾಲು
|
|
|
|
ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಲೈನ್ ಗ್ರಿಡ್ಗಳ ಇತರ ಬಳಕೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ತಿಳಿದುಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ, ಫೇಸಟ್ ಗ್ರಿಡ್ಗಳ ಸಹಿತ. ಬೇರೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಬಳಸಿ ಫೇಸಟ್ ಗ್ರಿಡ್ ರಚಿಸುವ ಸವಾಲು ಸ್ವೀಕರಿಸಿ, ಬಹುಶಃ ನೀವು ಈ ಪಾಠಗಳ ಮೊದಲು ಬಳಸಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್. ಅವು ರಚಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಎಷ್ಟು ಗ್ರಿಡ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕೆಂದು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಇರಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
|
|
## [ಪೋಸ್ಟ್-ಪಾಠ ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/23)
|
|
|
|
## ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಅಧ್ಯಯನ
|
|
|
|
ಲೈನ್ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳು ಸರಳವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಬಹಳ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರಬಹುದು. ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ [ggplot2 ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_path.html#:~:text=geom_line()%20connects%20them%20in,which%20cases%20are%20connected%20together) ನಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಓದಿಕೊಳ್ಳಿ. ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ನೀವು ರಚಿಸಿದ ಲೈನ್ ಚಾರ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಡಾಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.
|
|
## ನಿಯೋಜನೆ
|
|
|
|
[ಜೇನುಮಡಿಗೆ ಒಳಗೆ ನುಗ್ಗಿ](assignment.md)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
**ಅಸ್ವೀಕರಣ**:
|
|
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |