기본 콘텐츠로 건너뛰기

pandas_ta를 적용한 통계적 인덱스 지표

axes and text_R plots

Axes and Text

R에서 plot() 함수의 기본 형은 다음과 같습니다. 
plot(x, y, main="제목", sub="하위제목", xlab=" ", ylab=" ", xlim=c(최소, 최대), ylim=c(최소, 최대), xlab, ylab, col.lab=축이름의 색, cex.lab=0.75)

위 함수의 매개변수 중 xlab. ylab은 축이름이고 xlim, ylim은 x, y 축의 범위를 나타냅니다. 
cex.lab은 축이름의 크기를 지정합니다. 

위 함수에서 재목은 title() 함수를 사용하여 별도로 나타낼 수 있습니다. 
title(main="제목", col.main=제목의 색, sub="하위제목", col.sub="하위제목의 색")
그래프에 text를 첨가하기 위해 text()와 mtext()를 사용할 수 있습니다. 
text(): 그래프 내에 문구를 첨가할 경우 사용합니다. 
  text(위치1, "삽입문구", 위치2, ...)
mtext(): 그래프 외부에 위치시킬 경우 사용합니다. 
 mtext("삽입할 문구", side,...)

위치1 - x, y 축의 값을 지정하여 해당하는 좌표를 시작으로 문구가 삽입됩니다. 
side(위치2) - 그래프 내 또는 외부에 위치를 지정합니다. 
     위치2 = 1, 2, 3, 4로 지정되면 각각은 below, left, above, right
이외에 cex, col, font를 지정할 수 있는데 각각은 크기, 색, 폰트 스타일을 지정할 수 있습니다. 


축 설정 

axis() 함수를 사용하여 축을 별도로 설정할 수 있습니다. 
axis(위치2, at=, labels=, pos=, lty=, col=, las=, tck=,...)

at: 지정한 축에서 입력되는 tick mark를 위한 수치 벡터
labels: 지정한 축의 이름 
pos: 선이나 점에 대응되는 다른 축을 지정, 이 부분은 plot(), lines()등에서 이미 지정되어 있으므로 별도로 지정하지 않습니다. 
lty와 col은 축의 선의 종류와 색 그리고 지정된 축의 tick의 색을 지정합니다. 
축의 색을 지정하기 위해서는 col.axis=  매개변수를 사용합니다. 
las : 축라벨은 수평으로 입력하기 위해서는 las=0, 수직으로 입력하기 위해서는 las=2로 지정합니다. 
tck: 축의 틱의 위치와 크기를 지정하는 것으로 음수이면 그래프 바깥쪽으로 그려지고 양수이면 그래프 안쪽에 그려집니다. 0이면 그려지지 않습니다. 1이면 양수 최잳치로 gridline이 그려집니다. 기본값은 -0.1입니다. 

축을 작성하지 않을 경우 axes=F로 설정합니다. 이 설정은 모든 축을 작성하지 않는 것으로 xaxt="n", yaxt="n"은 각각 x, y 축을 삭제합니다. 

> x<-hist(kos1[, 4], xlab='price', ylab='Density', main='the part of closed price (75day)', prob=T )
> lines(density(kos1[, 4]), lwd=2, col='red')
> abline(dnorm(x$breaks, mean(kos1[,4]), sd(kos1[,4])), col="blue", lwd=2, lty=2)
> par(new=T)
> y<-dnorm(x$breaks, mean(kos1[,4]), sd(kos1[,4]))
> plot(x$breaks, dnorm(x$breaks, mean(kos1[,4]), sd(kos1[,4])), xlab='price', lab='Density',
     type="l", col="blue", lwd=2, lty=2, axes=F)
> axis(4, at=round(y, 4), col="blue", col.axis="blue")

댓글

이 블로그의 인기 게시물

[Linear Algebra] 유사변환(Similarity transformation)

유사변환(Similarity transformation) n×n 차원의 정방 행렬 A, B 그리고 가역 행렬 P 사이에 식 1의 관계가 성립하면 행렬 A와 B는 유사행렬(similarity matrix)이 되며 행렬 A를 가역행렬 P와 B로 분해하는 것을 유사 변환(similarity transformation) 이라고 합니다. $$\tag{1} A = PBP^{-1} \Leftrightarrow P^{-1}AP = B $$ 식 2는 식 1의 양변에 B의 고유값을 고려한 것입니다. \begin{align}\tag{식 2} B - \lambda I &= P^{-1}AP – \lambda P^{-1}P\\ &= P^{-1}(AP – \lambda P)\\ &= P^{-1}(A - \lambda I)P \end{align} 식 2의 행렬식은 식 3과 같이 정리됩니다. \begin{align} &\begin{aligned}\textsf{det}(B - \lambda I ) & = \textsf{det}(P^{-1}(AP – \lambda P))\\ &= \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}((A – \lambda I)) \textsf{det}(P)\\ &= \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}(P) \textsf{det}((A – \lambda I))\\ &= \textsf{det}(A – \lambda I)\end{aligned}\\ &\begin{aligned}\because \; \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}(P) &= \textsf{det}(P^{-1}P)\\ &= \textsf{det}(I)\end{aligned}\end{align} 유사행렬의 특성 유사행렬인 두 정방행렬 A와 B는 'A ~ B' 와 같...

유리함수 그래프와 점근선 그리기

내용 유리함수(Rational Function) 점근선(asymptote) 유리함수 그래프와 점근선 그리기 유리함수(Rational Function) 유리함수는 분수형태의 함수를 의미합니다. 예를들어 다음 함수는 분수형태의 유리함수입니다. $$f(x)=\frac{x^{2} - 1}{x^{2} + x - 6}$$ 분수의 경우 분모가 0인 경우 정의할 수 없습니다. 이와 마찬가지로 유리함수 f(x)의 정의역은 분모가 0이 아닌 부분이어야 합니다. 그러므로 위함수의 정의역은 분모가 0인 부분을 제외한 부분들로 구성됩니다. sympt=solve(denom(f), a); asympt [-3, 2] $$-\infty \lt x \lt -3, \quad -3 \lt x \lt 2, \quad 2 \lt x \lt \infty$$ 이 정의역을 고려해 그래프를 작성을 위한 사용자 정의함수는 다음과 같습니다. def validX(x, f, symbol): ① a=[] b=[] for i in x: try: b.append(float(f.subs(symbol, i))) a.append(i) except: pass return(a, b) #x는 임의로 지정한 정의역으로 불연속선점을 기준으로 구분된 몇개의 구간으로 전달할 수 있습니다. #그러므로 인수 x는 2차원이어야 합니다. def RationalPlot(x, f, sym, dp=100): fig, ax=plt.subplots(dpi=dp) # ② for k in x: #③ x4, y4=validX(k, f, sym) ax.plot(x4, y4) ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) ax.spines['right...

부분분수의 미분

내용 방법 1 방법 2 방법 3 부분분수의 미분 분수의 미분은 일정한 공식 을 적용하여 계산할 수 있습니다. 그러나 분수 자체가 단순한 표현으로 이루어지지 않았다면 미분 과정이나 결과는 매우 복잡할 수 있습니다. 만약 복잡한 분수 함수를 간단한 분수들로 분해할 수 있다면 계산이 보다 간편해질 것입니다. 이와 같이 분해된 간단한 분수들을 부분분수 라고 합니다. 예를 들어 다음 두 분수의 합을 계산해 봅니다. $$\begin{align} \frac{1}{x+1}+\frac{2}{x-1}&=\frac{x-1+2(x+1)}{(x+1)(x-1)}\\ &=\frac{3x+1}{x^2-1} \end{align}$$ 위 과정은 3개 이상의 여러 분수에서도 이루어질 수 있습니다. 또한 역으로 진행될 수 있습니다. 즉, 분수를 부분 분수로 분할할 수 있습니다. 그러나 이러한 과정은 대수분수 (분자의 가장 큰 차수가 분모의 최고의 차수보다 작은 분수)에서만 이루어질 수 있습니다. 예를 들어 $\displaystyle \frac {x^2+2}{x^2-1}$의 경우는 분자와 분모의 차수는 2차로 같습니다. 이러한 경우 다음과 같이 분리할 수 있습니다. $$\frac{x^2+2}{x^2-1}=1+\frac{3}{x^2-1}$$ 위의 식 중 $\displaystyle \frac{3}{x^2-1}$은 분자의 차수가 분모의 차수 보다 낮은 대수 분수이므로 부분 분수로 분리할 수 있습니다. 이와같이 부분 분수로 분해하는 방법은 다음과 같이 몇 가지로 구분할 수 있습니다. 방법 1 위 예의 결과 $\displaystyle \frac{3x+1}{x^2-1}$의 경우를 역으로 생각해 봅니다. 분모의 인수분해가 가능하면 그 분모의 인수에 의해 다음과 같이 분해할 수 있습니다. $$\begin{align} \frac{3x+1}{x^2-1}&=\frac{3x+1}{(x+1)(x-1)}\\ &=\frac{A}{x+1...