LAB 01 - 26.9.2012

Spustite si R.

Pozn.: R v ucebni alebo na Vasom pocitaci nemusi mat k dispozicii vsetky 
pridavne balicky (napr. rggobi alebo rgl). V tom pripade sa pokuste potrebne 
balicky doinstalovat. R umoznuje instalaciu v uzivatelskych adresaroch. 
V pripade problemov mozete pouzit pristup k R na pocitaci helix.fi.muni.cz 
pomocou ssh (alebo wo windows program Xlaunch). Uzivatelske meno a
heslo Vam dam v cviceni
Linux: ssh -X username@helix.fi.muni.cz
Windows: Po spusteni programu Xlaunch (odklikajte nastavenia) 
spustite putty, nastavite v menu X11 "X forwarding" a pripojite sa k pocitacu.
Tym ziskate moznost pracovat s R na helixe (a dalsimi programami) v grafickom 
rezime. 

  Nacitajte si datovy subor cars.data, obsahujuci informacie o     
  automobiloch zo 70-tych a 80-tych rokov minuleho storocia.
  (Windows: Pracovny adresar v grafickej verzii R mozete zmenit cez File -> Change dir)

  mpg - dojazd v milach na galon (prevratena hodnota spotreby)
  cylinders - pocet valcov
  displacement - objem motora
  horsepower - vykon motora
  weight - hmotnost
  acceleration - zrychlenie
  model.year - rok vyroby

peleus> cardata <- read.table("cars.data")

  Pomenujeme stlpce:

peleus> names(cardata) <- 
c("mpg","cylinders","displacement","horsepower","weight","acceleration","model.year","origin")

  Nacitame nazvy aut:

peleus> carnames <- read.table("cars.names")
peleus> names(carnames) <- c("name")

  Spojime tabulky do jednej:

peleus> cars <- data.frame(c(carnames,cardata))

  Zakladne informacie o datovom subore ziskame:

peleus> summary(cars)

  Prvych 5 riadkov:

peleus> cars[1:5,]

  K stlpcom tabulky mozno pristupovat tiez podla mena:

peleus> cars$mpg

  Mozeme zistit, ktore auta maju v nazve "ford":

peleus> fords <- grep("ford",cars$name)

  .. a vytvorit si novu tabulku ich spotreby:

peleus> data.frame(cars$name[fords],cars$mpg[fords])

  .. fordy, ktore maju 4 a 8 valcov:

peleus> bigfords <- fords[which(cars$cylinders[fords] == 8)]
peleus> smallfords <- fords[which(cars$cylinders[fords] == 4)]

  .. a ich vypis z tabulky aut a priemerna spotreba
  (sirku vypisovanych riadkov mozete upravit prikazom "options(width=128)")

peleus> cars[bigfords,]
peleus> mean(cars[bigfords,]$mpg, na.rm=TRUE)
peleus> mean(cars[smallfords,]$mpg, na.rm=TRUE)

  Lepsiu predstavu o datach ziskame vytvorenim 2-rozmernych priemetov 
  dat:

peleus> plot(cars)

  ... a priemetov zaujimavych dvojic premmenych podmienenych dalsou   
  premennou: 

peleus> library(lattice)
peleus> xyplot(displacement ~ mpg | cylinders, data = cars)

  ... pripadne 3d zobrazenie troch premennych

peleus> cloud(displacement ~ cylinders * mpg, data = cars)

   za pomoci OpenGL:

peleus> library(rgl)
peleus> plot3d(cars[,2:4])

  interaktivne:

peleus> library(sculpt3d)
peleus> sculpt3d(cars[,2:4])

  alebo

peleus> library(rggobi)
peleus> g <- ggobi(cars)

- V tejto chvili by ste mali mat urcity cit pre pracu s datami v R. 
  Urobte dalsie kroky, ktore by ste mohli potrebovat pri navrhovani vlastnych 
  sposobov vizualizacie:
  - farba a tvar symbolov v prikazoch plot(), cloud() a plot3d()
  - farba pozadia, styl pisma
  - ine typy grafov (polarne suradnice, paralelne osi)
  - dokreslovanie objektov do grafu
  - ulozenie obrazku do suboru
  (pri hladani vhodnych funkcii Vam moze okrem ineho pomoct galeria grfov v R na 
  adrese https://www.r-graph-gallery.com/all-graphs/
  alebo prikazy help() a help.search().

peleus> help(help)

Moderne vizualizacie dat poskytuje balik ggplot2 (http://ggplot2.org/)