R plot 폰트 교체 (PDF 출력 가정)

-
R의 기본 폰트 이외에 논문에서는 다양한 폰트를 써야 할 경우가 있습니다. 어떤 경우에는 plot에 쓸 폰트를 정해주기도 합니다.

> install.packages("extrafont")

설치한 다음

> library(extrafont)
> font_import()

한참 시간이 걸리고, 또한 중간에 에러 및 경고도 뜨는데 일단 다 수락 무시하고 진행합니다. 대략 1시간 남짓 걸리니 다른 작업을 하면서 하세요.

> library(extrafont)
> loadfonts()

이제 폰트를 PDF 변환기에 등록합니다. 이 작업은 한번만 하면 됩니다. 역시 시간이 좀 걸립니다. 한 10분 정도?

예를 들어서 하나만 그려보지요.
> library(extrafont)
> pdf("c:/plot_test_new_font.pdf", width=6, height=6, family="Garamond")
> plot(c(1:10),c(1:10))
> dev.off()

예에서 Garamond 폰트를 썼습니다. family 옵션으로 PDF의 출력 폰트를 정해줄 수 있습니다.
처음 PDF를 돌리면 unknown AFM... 어쩌고 에러가 나오지만 무시하고 쓰면 됩니다.

ggplot2에서는 자체에 폰트 설정 기능이 내장되어 있습니다만 R의 기본 plot 툴은 이렇게 PDF 출력을 생각하고 만들었습니다.

참고로 PDF를 그림으로 변환하기 위해서 http://pdf2png.com/

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

Bradley-Terry Model: paired comparison models

-
이미지
동기 세상에는 비교할 것이 많습니다. 여러분에게 3가지 옵션이 주어져 있다면 전부 세 번 비교를 할 수 있습니다. 예를 들어, 사과, 바나나, 파인애플 중에서 무엇을 더 좋아하는지 물어볼 수 있습니다. 사과를 A, 바나나를 B, 파인애플을 C라고 하면 A 와 B B 와 C A 와 C 이렇게 비교할 수 있습니다. 비교는 어렵지 않지만, 만약 여러분이 채식을 좋아하는지 육식을 좋아하는지에 따라 비교의 결과가 다른지 알아보려면 어떠한 방법을 써야 할까요? Bradley-Terry의 로그선형모델(Log-Linear Bradley-Terry model, LLBT Model)을 사용하면 답을 얻을 수 있습니다. Paired-comparison 분석 방법은 Categorical data analysis의 일종으로 연구에 응용할 수 있는 여지가 많은 분석 방법입니다. Worth Parameter 우선 worth parameter에 대해 설명을 해야겠습니다. 위의 식은 객체 j를 객체 k보다 좋아할 확률을 계산하는 함수를 보여줍니다. 이때 계산에 사용되는 파이를 worth parameter라고 합니다. worth parameter가 주어져 있다면 선호하는 확률을 계산할 수 있다는 의미입니다. 예를 들어 j의 worth parameter가 7이고, k의 worth parameter가 3이리면 j를 k보다 좋아하는 확률은 0.7(=7/(7+3))입니다. Design Structure LLBT에 관련된 자세한 연구는 Fienberg & Larntz (1976)이나 Dittrich et al. (1998)을 참조하시고... 여기서는 간단히 데이터를 정리해서 {prefmod} 패키지로 LLBT를 사용하는 방법에 초점을 맞추겠습니다. 우선 Response는 결과값을 기록하는 방법입니다. 비교의 앞쪽을 선호하면 1, 뒤쪽을 선호하면 -1이라고 기록했습니다. 미리 설명하지만 {prefmod}에서는 앞쪽을 선호하면 1,...
자세한 내용 보기

xlwings tutorial - 데이터 계산하여 붙여 넣기

-
xlwings View PDF File XLWings 사용하기 ¶ xlwings로 Excel 데이터 열어서 계산하기 In [ ]: #Pokemon.xlsx #xlwings를 열겠습니다. import xlwings as xw #pandas를 가져옵니다. import pandas as pd #numpy를 가져옵니다. import numpy as np In [ ]: #active sheet를 가져옵니다. sht = xw . sheets . active ![image.png](attachment:image.png) In [ ]: #active sheet의 전체 데이터를 가져옵니다. #header가 있고 index가 없는 데이터이기 때문에 index=False로 설정합니다. #만약 header도 없으면 header=False로 합니다. df = sht [ 0 , 0 ] . options ( pd . DataFrame , expand = 'table' , index = False ) . value In [25]: #컬럼 이름을 확인해보겠습니다. df . columns Out[25]: Index(['#', 'Name', 'Type', 'Total', 'HP', 'Attack', 'Defense', 'Special Attack', 'Special Defense', 'Speed', 'AD_ratio', 'AD_type'], dtype='obje...
자세한 내용 보기

R에서 csv 파일 읽는 법

-
R은 read.csv() 함수를 기본으로 제공합니다. 그러나 여러분이 이 함수를 쓰면 안되는 몇 가지 이유가 있습니다. 우선 느립니다! 다른 이유는 아실 필요 없겠습니다. 느립니다!!! 대안으로 readr 패키지의 read_csv() 함수를 추천합니다. 그런데, 이 함수는 기본적으로 UTF-8 인코딩된 CSV 파일에 맞춰 설계되었습니다. 대부분의 한국 데이터가 EUC-KR 형식의 CSV이기 때문에 호환이 안된다고 불평하십니다. 안되긴요... 여러분이 한글 Windows를 쓰고 있고, Excel에서 CSV로 뽑은(즉 EUC-KR 혹은 CP949) 형식일 때, > library(readr) > my_data = read_csv("myfile.csv",locale=locale('ko',encoding='euc-kr')) 이렇게 하시면 됩니다. 그냥 UTF-8 형식이었다면 > my_data = read_csv("myfile.csv") 이렇게 하면 됩니다.
자세한 내용 보기