ggplot2는 ’그래프의 문법‘에 기반을 둔, 가장 완벽하고 다기능한 시각화 도구 세트를 제공하며, tidyverse의 일부입니다. 이 문법은 그래프를 데이터셋, 스케일, 레이어 등의 구성 요소로 분해합니다. 선언적으로 사용자는 이러한 구성 요소들을 결합하여 원하는 그래프를 기술하고 생성할 수 있습니다.
이 접근법은 매우 인기가 있어, R의 원래 그래프를 실질적으로 대체하고 여러 확장을 추가하였습니다. 이에 대한 몇 가지 예는 여기에서 논의됩니다.
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ggplot2로 상관 행렬을 시각화합니다. 상관 행렬을 재구성하는 해결책을 제공하고, 행렬 내에서 유의 수준을 표시하는 방법도 제공합니다.
이 패키지는 ggplot2에 추가적인 geoms와 기능을 추가하여, 그래프를 더 깊게 보여주고 분석하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 산점도의 x 및 y 변수의 분포를 보여주기 위해 마진에 히스토그램/박스플롯/밀도 플롯을 생성할 수 있습니다.
esquisse 패키지는 데이터를 탐색하고 시각화하기 위한 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공합니다. 사용자의 입력에 기반하여 ggplot2의 코드를 생성하고 RStudio의 애드인으로 통합됩니다.
patchwork 패키지는 여러 개의 ggplot 객체를 하나의 플롯으로 쉽게 결합할 수 있게 합니다. 플롯의 구성을 생성하기 위한 직관적이고 유연한 방법을 제공합니다.
ggridges를 사용하면 ggplot2로 릿지 플롯을 만들 수 있습니다. 이는 다양한 그룹 또는 조건 간의 분포 변화를 효과적으로 표시하는 방법입니다.
ggforce는 ggplot2의 확장이며, ggplot에 추가적인 geoms, 통계, 그 외의 구성 요소를 추가합니다.
JavaScript 라이브러리 Dygraphs의 R 인터페이스로, 시계열 데이터를 플로팅하는 데 사용됩니다. 시계열 데이터를 표시하기 위한 고급 기능을 제공하며, 상호 작용적인 탐색을 기본적으로 지원합니다.
SunburstR은 계층적 데이터를 나타내기 위한 방사형 레이아웃을 사용한 ‘Sunburst’ 차트를 만듭니다. 이는 다중 레벨 트리 데이터의 구조를 효과적으로 보여주는 방법입니다.
treemap 패키지는 계층적 데이터 구조를 표시하기 위한 간단하고 유연한 방법을 제공하는 트리맵을 생성하는 쉬운 방법을 제공합니다.
ggrepel은 ggplot2에 대한 geoms를 제공하고, 겹친 텍스트 레이블을 서로 및 데이터로부터 밀어내는 (반발하는) 기능을 제공합니다.
sf 패키지는 R에서 공간 데이터를 다루기 위한 현대적인 접근 방식입니다. Simple Features(벡터 데이터를 인코딩하는 표준적인 방법) 객체의 조작 및 표시를 용이하게 합니다.
New York Times 나 The Guardian 같은 유명한 기관들이 사용하는 것처럼, Leaflet은 R에서 지도를 만들기 위한 가장 인기있는 오픈 소스 JavaScript 라이브러리인 R 바인딩입니다.
Plotly는 여러 프로그래밍 언어에서 다양한 인터랙티브한 그래프를 생성하기 위한 그래픽 도구입니다. R용 Plotly는 plotly.js 패키지를 기반으로 하며, 이는 d3.js에 기반을 둡니다.
Lattice는 Trellis 그래프에서 영감을 받은 다차원 데이터에 중점을 둔 강력하고 세련된 데이터 시각화 시스템입니다. 일반적인 시각화 필요성을 충족시키면서도, 비표준적인 요구에 대응할 수 있는 충분한 유연성도 제공합니다.