# Usage: # # octane.R control.csv variable.csv # # Output will be placed in Rplots.pdf # # Remember: on Octane, higher is better!
library(ggplot2)
args <- commandArgs(trailingOnly = TRUE)
# Reading in data.
control <- read.table(args[1], sep=",", header=TRUE)
variable <- read.table(args[2], sep=",", header=TRUE)
# Pulling out columns that we want to plot. # Not totally necessary.
ctrl <- control$Score..version.9.
var <- variable$Score..version.9.
# Concatenating the values we want to plot.
score <- c(ctrl, var) # Creating a vector of labels for the data points.
label <- c(rep("control", length(ctrl)), rep("variable", length(var)))
# Creating a data frame of the score and label.
data <- data.frame(label, score)
# Now plotting!
ggplot(data, aes(label, score, color=label, pch=label)) + # Adding boxplot without the outliers.
geom_boxplot(outlier.shape=NA) + # Adding jitter plot on top of the boxplot. If you want to spread the points # more, increase jitter.
geom_jitter(position=position_jitter(width=0.05))
¤ Dauer der Verarbeitung: 0.11 Sekunden
(vorverarbeitet)
¤
Die Informationen auf dieser Webseite wurden
nach bestem Wissen sorgfältig zusammengestellt. Es wird jedoch weder Vollständigkeit, noch Richtigkeit,
noch Qualität der bereit gestellten Informationen zugesichert.
Bemerkung:
Die farbliche Syntaxdarstellung ist noch experimentell.
