2025년 9월 30일 화요일

ggplot // #R STUDIO - // 구글 클라우드 플랫폼

#R STUDIO - // ANACONDA ,  JUPITER,  

[R + R Studio] Window R과 R 스튜디오 설치하기


NAVER
https://blog.naver.com › songsite123
2024. 1. 26. — R Studio 공식 홈페이지에 들어가 설치 파일을 받아줍니다. ​. ​. R studio의 경우 R과는 다르게 추가로 설정할 내용이 없습니다. ​.

[손 흔드는 팬더주니어] [오전 10:10] 사진
[손 흔드는 팬더주니어] [오전 10:37] 파일: data-visualization.pdf



AIALGO-https://aialgo.pro/ // https://www.aialgo.sk/ // 

'AIALGO'는 특정 기업이나 제품의 고유명사일 가능성이 높으며, 문맥에 따라 인공지능(AI) 기반의 알고리즘을 의미하기도 합니다. 관련 검색 결과에서는 주로 AI를 활용한 알고리즘 트레이딩(자동매매) 분야와 연관되어 나타납니다. 

# 구글 클라우드 플랫폼
 https://console.cloud.google.com/welcome?hl=ko&project=red-airline-473307-m1

다음은 AIALGO의 몇 가지 가능한 의미입니다.
AIALGO 관련 기업 및 서비스
  • AI Algos: 금융 시장에서 AI를 활용해 거래 신호를 생성하는 시스템을 제공하는 회사가 있습니다.
  • AlgosOne: AI 기반 트레이딩 시스템을 통해 수익을 창출하는 서비스를 제공합니다.
  • ai.ALGOLabs: AI 기반 트레이딩 기술을 연구하고 혁신하는 데 초점을 맞춘 벤처로 소개되기도 했습니다.
  • NSRIT AIALGO PRIVATE LIMITED: 인도에 설립된 비상장 회사입니다. 
AI 알고리즘 트레이딩
AIALGO는 "AI(인공지능)"와 "Algo(알고리즘 트레이딩)"의 합성어로 이해할 수 있습니다. 이 경우, AIALGO는 다음과 같은 활동을 의미합니다. 
  • 개념: AI 기술을 활용하여 자동으로 금융 상품을 거래하는 알고리즘 트레이딩.
  • 특징: 방대한 시장 데이터를 분석하고, 패턴을 학습하며, 감정적 편향 없이 의사결정을 내릴 수 있습니다.
  • 활용: AI 기반의 거래 봇은 시장 동향을 예측하고, 위험을 관리하며, 더 나은 거래 결정을 내리는 데 사용됩니다. 
기타 AIALGO 프로젝트- https://secure.aialgo.pro/
  • zebulun-woods/aialgo: 'continue hub'라는 플랫폼에 게시된 AI 관련 프로젝트의 이름으로 보입니다. 
사용자가 'AIALGO'라는 단어를 접한 맥락에 따라 위 의미 중 가장 적절한 것을 선택할 수 있습니다. 특정 문맥을 알고 있다면 더 구체적인 답변을 제공해 드릴 수 있습니다

#설명하는 내용

#연산하기 

1+1


a=123#

a==123

a=122


d==c123

A=1

B=2

A+B

#변수만들기

#

#

#

#

A=1

B=2

C=3

#QUSTN, WJDTN

#ㅁㅁ=123

#

AA=12

AA

#QUSTN+


#ggplot2의 이해와 개념

#

install.packages("ggplot2")

library(ggplot2)# VOZLWL TJFAUD


#데이터 알아보기

data("mtcars")




#ㅎ헤ㅣㅐㅅ 새ㅐㅣDMF GHKFDYDGOTJ TLRKRGHK GKRLlot(data=mtcars,aes(x=wt,y=mpg))+

    geom_point()+

    labs(x="weight(1,100 lbs)",y="연료 가성비",

         title="알럽섭교수의 자동차 연료 가성비",

         subtitle="자동차 연료 가성비 그래프",

         caption="source:mpg dataset")

    

    

    

hotdogs =   read.csv("http://datasets.flowingdata.com/hot-dog-contest-winners.csv",

                      sep=",", header=TRUE)


str(hotdogs)

plot(hotdogs$Year,hotdogs$Dogs.eaten)    

boxplot(hotdogs$Year,hotdogs$Dogs.eaten)    

#http://jupiter.hallym.ac.kr/ftpdata/data/bmi.txt

zzz<- read.table(url("http://jupiter.hallym.ac.kr/ftpdata/data/bmi.txt"), 

                 col.names=c("키", "몸", "생생", "종교", "성별", "결혼"))


#

str(zzz)

zzz$나이=2025-zzz$생생


#막대(=원)그래프 / 수치형(히스토)

barplot(table(zzz$종교), main="<한림대학교 평생교육원의 종교 분포>", 

        sub="한림대학교 평생교육원 종교분포를 알려주는 일반현황",

        ylab="인원", xlab="종교 구분", col=c(1:2))

#

xx=cbind(c(10,20,30),c(10,10,20))

par(mfrow=c(1,2))

barplot(xx,col=3:5)

xx=cbind(c(10,20,30),c(10,10,20))

par(mfrow=c(1,2))

barplot(xx,col=3:5)



#

plot(hotdogs$Year, hotdogs$Dogs.eaten,

     col="Blue",                #색

     main="Nathan's Hot Dog Eating Contest Results, 1980-2010",    # 제목

     xlab="Year",               # x축명

     ylab="Hot dogs and buns (HDB) eaten",               # y축명

     type="o",                  # 그래프 타입 : help() 참조

     pch=3)                     # 점의 모양



barplot(hotdogs$Dogs.eaten, names.arg

=hotdogs$Year,col=hotdogs$New.record)


barplot(hotdogs$Dogs.eaten, names.arg

=hotdogs$Year,col=hotdogs$New.record)



# 색상 설정을 위한 함수 작성

fill_colors <- c()

for ( i in 1:length(hotdogs$New.record) ) {

    if (hotdogs$New.record[i] == 1) {

        fill_colors <- c(fill_colors, "#821122")

    } else {

        fill_colors <- c(fill_colors, "#cccccc")

    }

}

####

#####

# 막대그래프 생성

barplot(hotdogs$Dogs.eaten, names.arg=hotdogs$Year, col=fill_colors,

        border=NA, space=0.3, 

        xlab="Year", ylab="Hot dogs and buns (HDB) eaten", 

        main = "Nathan's Hot Dog Eating Contest Results, 1980-2010")




#

# 색상 설정을 위한 함수 작성

fill_colors <- c()

for ( i in 1:length(hotdogs$New.record) ) {

    if (hotdogs$New.record[i] == 1) {

        fill_colors <- c(fill_colors, "#821122")

    } else {

        fill_colors <- c(fill_colors, "#cccccc")

    }

}


# 막대그래프 생성

barplot(hotdogs$Dogs.eaten, names.arg=hotdogs$Year, col=fill_colors,

        border=NA, space=0.3, 

        xlab="Year", ylab="Hot dogs and buns (HDB) eaten", 

        main = "Nathan's Hot Dog Eating Contest Results, 1980-2010")



fill_colors <- c()

for ( i in 1:length(hotdogs$New.record) ) {

    if (hotdogs$New.record[i] == 1) {

        fill_colors <- c(fill_colors, "#821122")

    } else {

        fill_colors <- c(fill_colors, "#cccccc")

    }

}


# 막대그래프 생성

barplot(hotdogs$Dogs.eaten, names.arg=hotdogs$Year, col=fill_colors,

        border=NA, space=0.3, 

        xlab="Year", ylab="Hot dogs and buns (HDB) eaten", 

        main = "Nathan's Hot Dog Eating Contest Results, 1980-2010")



fill_colors <- c()

for ( i in 1:length(hotdogs$New.record) ) {

    if (hotdogs$New.record[i] == 1) {

        fill_colors <- c(fill_colors, "#821122")

    } else {

        fill_colors <- c(fill_colors, "#cccccc")

    }

}

# 막대그래프 생성

barplot(hotdogs$Dogs.eaten, names.arg=hotdogs$Year, col=fill_colors,

        border=NA, space=0.3, 

        xlab="Year", ylab="Hot dogs and buns (HDB) eaten", 

        main = "Nathan's Hot Dog Eating Contest Results, 1980-2010")


hotdogs =

    read.csv("http://datasets.flowingdata.com/hot-dog-contest-winners.csv",

             sep=",", header=TRUE)

plot(hotdogs$Dogs.eaten)


windows()


hotdogs =

    read.csv("http://datasets.flowingdata.com/hot-dog-contest-winners.csv",

             sep=",", header=TRUE)

windows()

barplot(hotdogs$Dogs.eaten)


hotdogs =

    read.csv("http://datasets.flowingdata.com/hot-dog-contest-winners.csv",

             sep=",", header=TRUE)

plot(hotdogs$Dogs.eaten)

windows()


#

windows()

barplot(hotdogs$Dogs.eaten)

#윈도우 명령어로 2*3 그래프를 6개 그리기

windows()

par(mfrow=c(2,3))  # 행 단위

plot(hotdogs$Dogs.eaten)

barplot(hotdogs$Dogs.eaten)

plot(c(1,2,3))

plot(c(1,2,3), c(1,2,3)^2)

plot(c(-10:10)^2)



#윈도우 명령어로 2*3 그래프를 6개 그리기


par(mfrow=c(2,3))  # 행 단위

plot(hotdogs$Dogs.eaten)

barplot(hotdogs$Dogs.eaten)

plot(c(1,2,3))

plot(c(1,2,3), c(1,2,3)^2)

plot(c(-10:10)^2)

windows()



set.seed(10)

x <- rnorm(100)

f <- rep(0:1, each = 50)

y <- x + f - f * x + rnorm(100, sd = 0.5)

f <- factor(f, labels = c("Group 1", "Group 2"))

xyplot(y ~ x | f, layout = c(1, 2))  ## Plot with 2 panels



install.packages("tidyverse")

windows()

par(mfrow=c(2,3))  # 행 단위

plot(hotdogs$Dogs.eaten)

barplot(hotdogs$Dogs.eaten)

plot(c(1,2,3))

plot(c(1,2,3), c(1,2,3)^2)

plot(c(-10:10)^2)

ggplot(data=mtcars) + 

    geom_histogram(mapping = aes(x=hp))


#막대+비교막대

aa <- cbind( c(10,20,30), c(10,10,20)) 

par(mfrow=c(1,2))

barplot(aa, col=1:3, beside=T) 

barplot( table(zzz$종교, zzz$성별), beside=T )


#발전된 케이스 전략

par(mfrow=c(1,1))

barplot( table(zzz$종교, zzz$성별), legend.text=c("불교", "개신교", "가톨릭", "없음"), col=1:4, density=15, angle=c(45, 90, 135, 180))



#결과 그래프 띄는 장표

freq <- c(10,30,20,40)

category <- c("A", "B", "C", "D") 

par(bg="yellow", fg="red") 

barplot(freq, names.arg=category)

[손 흔드는 팬더주니어] [오후 2:07] hotdogs =

  read.csv("http://datasets.flowingdata.com/hot-dog-contest-winners.csv",

           sep=",", header=TRUE)

windows()

barplot(hotdogs$Dogs.eaten)

[손 흔드는 팬더주니어] [오후 2:10] #윈도우 명령어로 2*3 그래프를 6개 그리기

 windows()

 par(mfrow=c(2,3))  # 행 단위

 plot(hotdogs$Dogs.eaten)

 barplot(hotdogs$Dogs.eaten)

 plot(c(1,2,3))

 plot(c(1,2,3), c(1,2,3)^2)

 plot(c(-10:10)^2)


[손 흔드는 팬더주니어] [오후 3:07] >ggplot(data=mtcars) + 

  geom_histogram(mapping = aes(x=hp))


[손 흔드는 팬더주니어] [오후 3:11] #막대+비교막대

aa <- cbind( c(10,20,30), c(10,10,20)) 

par(mfrow=c(1,2))

barplot(aa, col=1:3, beside=T) 

barplot( table(zzz$종교, zzz$성별), beside=T )


[손 흔드는 팬더주니어] [오후 3:18] #발전된 케이스 전략

par(mfrow=c(1,1))

barplot( table(zzz$종교, zzz$성별), legend.text=c("불교", "개신교", "가톨릭", "없음"), col=1:4, density=15, angle=c(45, 90, 135, 180))


[조정기] [오후 3:19] 사진

[손 흔드는 팬더주니어] [오후 3:23] #결과 그래프 띄는 장표

freq <- c(10,30,20,40)

category <- c("A", "B", "C", "D") 

par(bg="yellow", fg="red") 

barplot(freq, names.arg=category)


[조정기] [오후 3:24] 사진

#box플롯으로 데이터 구분하기
par(bg="white", fg=1) 
par(mfrow=c(1,2))
boxplot(zzz$키, border=2, col=3)
boxplot(zzz$키, border=2, col=3, horizontal = T)


boxplot(zzz$키~ zzz$성별, subset= zzz$결혼=="N", main="미혼")


boxplot(zzz$키~ zzz$성별, subset= zzz$결혼=="Y", main="기혼")


#box플롯으로 데이터 구분하기

par(bg="white", fg=1) 

par(mfrow=c(1,2))

boxplot(zzz$키, border=2, col=3)

boxplot(zzz$키, border=2, col=3, horizontal = T)



boxplot(zzz$키~ zzz$성별, subset= zzz$결혼=="N", main="미혼")


boxplot(zzz$키~ zzz$성별, subset= zzz$결혼=="Y", main="기혼")


















































# install.packages("ggplot2")

    library(ggplot2)

[손 흔드는 팬더주니어] [오전 9:07] https://posit.co/downloads/

[손 흔드는 팬더주니어] [오전 9:08] https://posit.co/download/rstudio-desktop/

[손 흔드는 팬더주니어] [오전 9:15] 파일: RStudio-2025.09.0-387.zip
[손 흔드는 팬더주니어] [오전 9:24] https://cloud.r-project.org/
R version 4.5.1 (2025-06-13 ucrt) -- "Great Square Root"
Copyright (C) 2025 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64

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