8 соток размер участка: Схемы планировки участка 6 соток своими руками: фото вариантов

Опубликовано в Разное
/
12 Фев 2021

Содержание

8 соток в сантиметры квадратные | Сколько сантиметров² в 8 сотках

Пересчёт Ar в см²

8 Соток (ар)
=
8000000 Сантиметрам (см²)

  • 1 сотка = 1000000 см²
  • 2 сотки = 2000000 см²
  • 3 сотки = 3000000 см²
  • 4 сотки = 4000000 см²
  • 5 соток = 5000000 см²
  • 6 соток = 6000000 см²
  • 7 соток = 7000000 см²
  • 9 соток = 9000000 см²
  • 10 соток = 10000000 см²
  • 11 соток = 11000000 см²
  • 12 соток = 12000000 см²
  • 13 соток = 13000000 см²

Калькулятор площади

Конвертировать из

Конвертировать в

Основные единицы площади
Акрac
Гектарга
Сантиметр квадратныйсм²
Квадратный Дюймin²
Квадратный Километркм²
Квадратный Метрм²
Сотка (Ар)a
Квадратная Миля
mil²
Квадратный Ярдyd²
Другие единцы
Арпанarp.
Барнb
Круговой дюймc in
Круговой Милc mil
Куэрдаcuer.
Plazapl.
Рудrood
Секцияmi²
Квадратный Чейнch²
Квадратный Дециметрdm²
Квадратный Декаметрdam²
Квадратный Гектометрhm²
Квадратный Микрометрµm²
Квадратный Миллиметрмм²
Квадратный Нанометрn m²
Квадратный Перчrd²
Square Polerd²
Квадратный родrd²
Stremastr.
Тауншипt.s.
Варас кастелланас квадрv.cl.c.
Варас конугуэрас квадрv.cn.c.
Основные единицы площади
Акрac
Гектарга
Сантиметр квадратныйсм²
Квадратный Дюймin²
Квадратный Километркм²
Квадратный Метрм²
Сотка (Ар)a
Квадратная Миляmil²
Квадратный Ярдyd²
Другие единцы
Арпанarp.
Барнb
Круговой дюймc in
Круговой Милc mil
Куэрдаcuer.
Plazapl.
Рудrood
Секцияmi²
Квадратный Чейнch²
Квадратный Дециметрdm²
Квадратный Декаметрdam²
Квадратный Гектометрhm²
Квадратный Микрометрµm²
Квадратный Миллиметрмм²
Квадратный Нанометрn m²
Квадратный Перчrd²
Square Polerd²
Квадратный родrd²
Stremastr.
Тауншипt.s.
Варас кастелланас квадрv.cl.c.
Варас конугуэрас квадрv.cn.c.

Результат конвертации:

Другие результаты конвертации:

ОПТИМАЛЬНЫЙ РАЗМЕР УЧАСТКА ДЛЯ СТРОИТЕЛЬСТВА

Какой же земельный участок лучше подходит для строительства дома?

На первый взгляд, кажется: чем больше участок, тем больше возможностей для реализации планов застройщика. Но не все так однозначно. На самом деле нужно понимать, что большой участок нужно не только купить, но и обустроить, а также постоянно поддерживать в надлежащем состоянии.

Существует множество «за» и «против» покупки как большого участка, так и маленького, поэтому вопрос желаемого размера Вам придется решить самостоятельно, исходя из индивидуальных предпочтений, здравого смысла и финансовых возможностей.

РАЗМЕР ИМЕЕТ ЗНАЧЕНИЕ

В среде бюджетной частной застройки существует негласное правило, гласящее, что размер участка нужно подбирать исходя из размеров предполагаемого дома, в соотношении 10:1.

То есть, если Вы планируете строить дом с размером фундамента, скажем, 10х10 м, то оптимальный размер Вашего участка – 10 «соток».

Соответственно, небольшой дом 7х8 м «требует» участка в 6 соток и так далее.

Прежде чем покупать участок, следует убедиться в том, что Вы сможете, не нарушая строительных норм, разместить на нем все, что Вы хотите собственно иметь в своем маленьком поместье – дом, баню, бассейн, гараж, сад, лужайку, гостевую парковку и т.д.

Обладая небольшим земельным участком, не нужно вкладывать значительные средства в его обустройство и озеленение. Да и усилий в процессе ухода потребуется гораздо меньше.

Не придется ломать голову, как удачно расположить хозяйственные постройки и гараж – они сами компактно вписываются в форму участка.

Использование зонирования, растений и различных архитектурных форм скорее всего обеспечат владельцу небольшого участка комфорт и необходимую приватность.

При этом, нельзя не считаться с ограниченностью выбора построек – небольшое пространство диктует свои законы.

Нужно будет также хорошо продумать вопрос о месте для хранения хозяйственных мелочей – решение вопроса это цокольный этаж или пристройка к дому.

Большой участок: готовьтесь к поиску садовника

Владелец большого земельного участка может чувствовать себя выходцем из дворянского рода – любой проект имеет достойную площадь для воплощения. Можно не только удачно разместить на участке дом, но и множество полезных сооружений, включая пруд, спортплощадку, корт, бассейн, лужайку, сад и даже конюшню. Жить на такой обширной территории можно с максимальным комфортом и размахом!

Хотя потенциального владельца большой усадьбы могут озадачить трудности, связанные с эксплуатацией земельной собственности. Большую территорию следует поддерживать в порядке (уход за ограждениями, садом, постройками) – а это означает немалые расходы не только финансов, но и свободного времени. Не каждый может позволить себе роскошь в лице садовника.

Газон обязательно нужно выкашивать еженедельно, не говоря уже обо всем остальном.

Тем не менее, на все сложности можно смотреть по-разному — проблема ухода за газоном прекращается с покупкой газонокосилки или с использованием услуг обслуживающей компании Поселка.

Также можно превратить большую часть территории в лесопарк, тогда не нужно будет переживать из-за неухоженного земельного участка.

Кроме того, не стоит забывать, что покупка земли – это выгодная инвестиция.

При желании вы можете в будущем продать ее частями, оставив за собой уже освоенную часть участка. Правда, подобные планы нужно учитывать изначально при планировании участка.

ПОДВОДИМ ИТОГИ: ТАК СКОЛЬКО СОТОК НУЖНО ДЛЯ ДОМА?

Ответ на этот вопрос слишком субъективен, но попробуем вывести из всего вышенаписанного несколько наиболее типичных ответов. Итак:

1. Если Вам нужна просто ДАЧА, у вас семья до 4-х человек (ВКЛЮЧИТЕЛЬНО), Вы не готовы «вкалывать» на субботниках и/или вкладывать деньги в наем обслуживающего персонала – Ваш размер до 7 соток.

3. Если Вы планируете постоянно СТРОИТЬ КОТТЕДЖ СРЕДНЕГО КЛАССА, на участке будет баня, спортивная (детская) площадка или что-то в этом роде – Вам нужно искать участок площадью от 9-10 соток.

Садовник при этом не является в данном случае обязательным условием, но территорию убирать придется в любом случае.

2. Если Вам нужен ДОМ ВЫХОДНОГО ДНЯ, у вас семья до 4-х человек, Вы не готовы вкладывать деньги в наем обслуживающего персонала – Ваш размер

от 7 до 9 соток.

4. Если Вы планируете СТРОИТЬ КОТТЕДЖ БИЗНЕС КЛАССА-КЛАССА, на которой будет, скажем, бассейн или свой пруд, гостевой дом, баня, спортивная (детская) площадка или что-то в этом роде, и если при этом Вы не слишком любите выставлять свою жизнь напоказ соседям – Вам нужно искать участок площадью от 10 соток.

Садовник при этом является в данном случае обязательным условием.

как посчитать и как узнать размер участка

Приветствую вас, уважаемые читатели!

Каждый гражданин в советское время мечтал иметь небольшой дачный домик, а также заветный земельный участок в семь соток. Дачные участки пользуются спросом и по сей день, но многие семьи сейчас используют их исключительно для отдыха, а не для выращивания урожая.

Следующая моя статься расскажет вам, что такое сотка земли, и как правильно посчитать размер земельного участка.

Что же такое – сотка, сколько соток в гектаре

Сотка земли – это участок площадью 100 м 2

По определению, сотка – это сотая часть чего-нибудь. Сотка земли – это участок площадью 100 м 2. Сотками удобно пользоваться при определении площадей садовых, огородных, дачных участков, при разметке земли для продажи и строительства. Если 10000 м 2 – это 1 га, сколько соток должно быть в таком участке? Легко посчитать, что их будет ровно 100. Значит, сотка – это сотая часть 1 га (гектара).

Итак, для определения площади участка большого размера принято пользоваться единицей площади в 1 квадратный километр. В справочной литературе о государствах, областях, крупных городах обязательно указывают площади в км 2. которые они занимают. Единицей площади Земли (с большой буквы) всегда является 1 км 2. Для участка средних размеров, стороны которого больше 100 метров и меньше 1 километра, удобно пользоваться единицей измерения 1 га (гектар). В данном случае имеются ввиду территории районного масштаба. Для земельных участков под сады, огороды и строительство частных домов используют термин «сотка», 1 сотка = 100 м 2 .

Квадратный километр больше гектара в 100 раз, гектар больше сотки в 100 раз – такая простая математика связывает эти единицы измерения площади.

Как вычислить свои сотки

Самостоятельно узнать размер своей земли очень легко. Предлагаем следующий способ: по углам площади ставятся колышки. Обычной рулеткой измеряется расстояние двух из четырех образованных ими сторон. Полученные данные необходимо записать и перейти к следующему этапу вычислений. Записывать данные удобнее всего в метрах. Допустим, после прохождения с рулеткой от колышка до колышка у вас на руках оказались такие результаты: 50 метров по длинной стороне и 35 по более короткой.

Теперь самое время вычислить искомую площадь. Как и первый, приготовительный этап, этот не потребует специальных знаний и чрезмерных мыслительных усилий. Достаточно припомнить азы геометрии и задача решится сама собой. Общеизвестно, что площадь прямоугольной фигуры равна произведению сумм двух смежных сторон. Записанные на листочке бумаги результаты нужно умножить.

Полученное число и будет нужной нам величиной. Умножение цифр из примера (50х35) дает число 1750, а это значит, что наш гипотетический надел вмещает в себя 1750 квадратных метров.         После того, как мы определились с площадью земли, нужно перевести найденное значение в сотки – общепринятую единицу измерения земельной площади. Известно, что сотка – это ни что иное как 100 метров в квадрате. Для того, чтоб сосчитать все сотки вашей земли, нужно полученную в результате умножения сторон цифру разделить на сто.

Конкретный пример: если вы видите в объявлении о продаже участка слово участок 9 соток , то это значит, что площадь участка земли 900 квадратных метров. Этот кусок земли не обязательно будет квадратной формы размером 30 на 30 метров. Может быть, например, узкий участок 20 на 45 метров или 25 на 36 метров.

Так сколько квадратных метров в сотке? Ровно сто, видимо поэтому эту меру измерения площади и назвали сотка.

Теперь поделите 1750 на 100 и забирайте правильный ответ: площадь участка равна 17,5 соток.         Крупный участок удобнее мерить в других, более крупных единицах – гектарах, или га. В одном гектаре – тысяча метров. То есть земельный надел в 2000 кв. м. равен двум га земли или двадцати соткам.

Самые сложные случаи возникают при определении размеров угодий неправильной формы. В этих ситуациях важно знать, что от неправильности очертаний число искомых единиц не меняется в любом случае, ведь оно жестко привязано к площади участка, будь то овал, круг или иная фигура. Полученную площадь делим на 100. Это и будут искомые сотки вашего участка.

Сколько квадратных метров в сотке

Дачникам Подмосковья, да и других регионов России любопытно знать, какое количество земли они приобретают

Сколько квадратных метров в сотке – этим вопросом задаются довольно часто, когда хотят купить землю. Дачникам Подмосковья, да и других регионов России любопытно знать, какое количество земли они приобретают. Хотя это любопытство объясняется, скорее всего, тем, кому как привычнее воспринимать меру площади. Из математики мы привыкли исчислять площадь в метрах квадратных. Но когда речь идет о земле, то ее принято в России измерять в сотках. Даже не в сотках, а в гектарах, когда речь идет о сельскохозяйственных угодьях. Для частных владений наиболее часто площадь земельного участка измеряется сотками. А потому, чтобы ответить на заданный вопрос будем разбираться сначала, что такое сотка земли.

Справка: Единицами измерения площади из числа метрических единиц являются:

Гектар, сотка (ар), квадратный метр, квадратный километр, квадратный дециметр, квадратный сантиметр, квадратный миллиметр.

Не зря численная характеристика площади плоской или искривленной фигуры называлась квадратурой.

При этом, наверное интересно будет знать, что не во всех странах землю меряют сотками. В Англии, например, земля измеряется в акрах и квадратных ярдах, а чтобы обозначить расстояние пользуются футами и милями, а никак ни метрами.

Но, вернемся в Россию. Площадь земли в России измеряется в сотках или в гектарах, а потому часто можно услышать вопрос: «Сотка земли, это сколько?»

В идеале, одна сотка это квадрат со стороной 10 метров. Квадрат с параметрами 10 х 10 метров будет равен 100 квадратным метрам. Следовательно на вопрос: «Чему равна 1 сотка земли» ответом будет, что сотке соответствует 100 квадратных метров.

А что такое гектар? Это квадрат со стороной 100 метров. Квадрат с параметрами 100 х 100 метров будет равен по площади 10 000 квадратных метров, что составляет 100 соток. Согласитесь, что когда речь идет о больших площадях, то удобнее измерять не квадратными метрами, а гектарами. Ведь, например, в 10 тысячах квадратных метров всего 1 гектар земли.

Квадрат с параметрами 100 х 100 метров будет равен по площади 10 000 квадратных метров, что составляет 100 соток

Итак, мы ответили на вопрос: «Сколько квадратных метров в одной сотке». В соотношении с гектаром земли 1 сотка равняется 1/100 (одной сотой) части гектара или еще применяют такую единицу измерения – ар.

Справка: Ар – это еще одна единица измерения площади в метрической системе. 1 ар – это квадрат со стороной 10 метров.

1а=100 м.кв.=0,01 га

Любопытно, что до Октябрьской революции в России гектар, как единица измерения площади земли, не применялся. До ввода метрической системы мер, на Руси применялись старорусские длины и площади. Что касается площади, то ее принято было измерять десятинами. А 1 гектар соответствовал 1/12 десятины.

Исходя из вышеизложенного, вы теперь будете знать, чему равна 1 сотка. Одну сотку земли в расчетах можно перевести в ар и тогда сотка равна одному ару. Можно перевести в квадратные метры и тогда сотка будет равна 100 кв. метрам. Можно перевести в гектары и тогда сотка это то же самое, что 0,01 гектара.

Когда вы покупаете земельный участок и приступаете к планированию застроек и насаждений, то важно понимать,сколько квадратных метров в одной сотке. Для средней российской семьи дом в 100 кв. метров является наиболее приемлемым и оптимальным для проживания. Зная, что в 100 кв. метрах содержится 1 сотка земли, вы можете планировать и другие застройки своего участка.

Или например, имея представление, сколько метров в 1 сотке, и какой метраж дома вы хотели бы иметь, исходя из этого можно подбирать площадь участка. То есть дом в 100 кв. метров поместится на одной сотке. Оставшиеся сотки, которые имеются в наличии, можно использовать для сада, для отдыха, для каких-то хозяйственных нужд. Можно нарисовать на бумаге план участка и представить себе, где будет расположен дом, сколько места он будет занимать, а также определить на плане местонахождение других построек и насаждений.

Чтобы представить себе визуально, как выглядит одна сотка, достаточно сделать 12-14 шагов в одну сторону и под прямым углом сделать такое же количество шагов в другую сторону. Вы получите две стороны одного квадрата. Теперь, задаваясь вопросом: одна сотка, это сколько, вы даже не имея рулетки, сможете на местности визуально увидеть, как выглядит одна сотка. Одну сотку можно вписать в квадрат, а вот 10 соток (1000 кв. метров) может быть только прямоугольником со сторонами 33 и 30 метров, например. 25 соток (2500 кв. метров) может быть вписано в квадрат стороной 50 метров.

Как рассчитать сотки

Чтобы представить себе визуально, как выглядит одна сотка, достаточно сделать 12-14 шагов в одну сторону и под прямым углом сделать такое же количество шагов в другую сторону

К примеру, если взять прямоугольник со сторонами 20 метров и 10 метров, то площадь этого прямоугольника будет равна 20 x 10 = 200 м квадратных, что соответствует двум соткам. Ар (обозначается как а), мера площади, в быту называемая «сотка», равен 100 кв. метрам. А кв.метр — это означает, что площадь данного участка. Из математики мы привыкли исчислять площадь в метрах квадратных. Но когда речь идет о земле, то ее принято в России измерять в сотках.

Для частных владений наиболее часто площадь земельного участка измеряется сотками. При этом, наверное интересно будет знать, что не во всех странах землю меряют сотками. В Англии, например, земля измеряется в акрах и квадратных ярдах, а чтобы обозначить расстояние пользуются футами и милями, а никак ни метрами. Но, вернемся в Россию. Квадрат с параметрами 10 х 10 метров будет равен 100 квадратным метрам. Справка: Ар — это еще одна единица измерения площади в метрической системе.

Зная, что в 100 кв. метрах содержится 1 сотка земли, вы можете планировать и другие застройки своего участка. Чтобы представить себе визуально, как выглядит одна сотка, достаточно сделать 12-14 шагов в одну сторону и под прямым углом сделать такое же количество шагов в другую сторону.

В метрах у вас отлично будет получаться посчитать размер теплицы. Так как точность крайне важна в этой области, иногда это помогает заметить какой-нибудь упущенный момент в расчетах, который потом мог бы образовать большую ошибку. Гектар — единица площади в метрической системе мер, применяемая для измерений земельных участков. В России гектар является основной единицей измерения площади земли, особенно сельскохозяйственной.

В отношении регистрации домов, бань, гаражей и других построек на земельных участках, находящихся в собственности граждан, улучшит ситуацию новая дачная амнистия. Конкретный пример:Если вы видите в объявлении о продаже участка слово «участок 9 соток», то это значит, что площадь участка земли 900 квадратных метров.

  • Чтобы определить, сколько соток в вашем приусадебном участке, нужно сделать следующее: разделить площадь участка (800 квадратных метров) на 100

    Для того, чтобы вычислить площадь дачного участка, не требуется никаких сложных инструментов. Достаточно в углах участка установить колышки и при помощи рулетки замерить длину и ширину. Обычно не требуется замерять все четыре стороны – достаточно лишь одной длины и одной ширины. Полученные цифры нужно записать на листе бумаги. К примеру, у вас могут получиться следующие цифры: длина 40 метров, ширина 20 метров.

  • Следующий этап – расчет площади участка. Это также не представляет трудностей – достаточно вспомнить школьный курс геометрии – вычисление площади прямоугольника. А она, как известно, равна произведению длин его двух сторон. Следовательно, нам нужно умножить длину (40) на ширину (20). Площадь (S) будет равна 800 квадратных метров.
  • Итак, мы высчитали площадь участка. Мы знаем, что одна сотка составляет 100 квадратных метров. Теперь даже геометрия не потребуется, достаточно простой арифметики. Чтобы определить, сколько соток в вашем приусадебном участке, нужно сделать следующее: разделить площадь участка (800 квадратных метров) на 100. Полученный результат и будет равняться размеру участка в сотках. В нашем случае мы делим 800 на 100 и получаем результат равный 8. Это значит, что площадь участка равна восьми соткам.
  • Если же участок достаточно большой, то имеет смысл измерять его площадь в других единицах измерения – в гектарах. Сто соток равны одному га или гектару. Пример: допустим, у нас есть участок, площадь которого равна 10 тысяч квадратных метров. Следовательно, его площадь составляет 100 соток или 1 гектар.
  • Нужно помнить, что даже если участок земли имеет неправильную форму, количество соток не изменяется, так как зависит от площади. Поэтому сначала нужно вычислить площадь, а затем разделить ее на 100 – и вы получите результат в сотках. Так можно измерить участки сложной формы, в том числе, например, овальные или круглые.

Как измерить участок при помощи подручных средств

Для того, чтобы определить количество соток на участке, нужно его каким-нибудь способом измерить. Некоторые люди могут сказать “на глаз” какой размер территории – это те, у кого есть опыт в подобных делах. А большинство же такой возможности не имеет. Что же делать, как быть в подобной ситуации? Как рассчитать размер участка, можно узнать из этой статьи.

Для начала нужно определиться с тем, в каких единицах измерять нужную территорию. Это могут быть метры квадратные, сотки или гектары. Разберем все эти единицы измерения. Гектар равен 100 соткам, сотка равна 100 квадратным метрам. Измерять один гектар еще можно, но если их десятки, а то и сотни – сделать это без оборудования достаточно сложно.

 Метр квадратный достаточно мелкая единица измерения для участка. Метры больше подходят для помещений, домов и квартир. Оптимальным параметром для небольшого участка является сотка. Итак, сотка – это 10 метров на 10 метров (100 метров квадратных) . Значит, для того, чтобы рассчитать сотки, нужно определить, как и чем сделать замеры.

Сделать это можно несколькими способами. Один из них – это посредством шагового измерения. Перед тем, как это сделать, нужно учесть, что шаги у всех разные. Стоит определить для себя, какое расстояние обозначает один метр и потренировать ноги на заданное расстояние. Обычно – это один широкий шаг человека, без прыжка. Или же измерить свободный шаг в сантиметрах и перевести в метры (например, 0,7 м) .

Как рассчитать сотку земли при помощи палки? Очень просто

Значит, для того, чтобы приблизительно измерить сотку нужно сосчитать шаги по периметру участка: длину и ширину. После этого умножить одну цифру на другую и получится площадь территории в метрах квадратных. Например, длинна 60 шагов (метров) , а ширина 30 шагов (метров) – умножив, получилась цифра 1800 метров квадратных. Далее, разделив на 100 (одна сотка – это 100 метров квадратных) , получается 18 соток.

Еще один способ измерить участок, более точный – это соорудить палку, длинной в метр или 2 (3) . И таким образом сделать замеры. Наиболее точной длину палки можно сделать при помощи роста тела или же какого-либо предмета, размер которого известен. Это может быть тротуарная плитка (обычно 30 см) , столбик ограждения или же можно измерить растяжкой большого и указательного пальца (приблизительно 20 см) .

Как рассчитать сотку земли при помощи палки? Очень просто. Так же, как и шагами: отмерять 10 раз палкой в длину и ширину – вот и получится одна сотка. Далее нужно сложить всю площадь измерений, чтобы знать количество соток на всем участке. Для удобства к палке можно прикрепить еще две – в виде треугольника, таким образом можно “шагать” этим измерителем. И более точно произвести все замеры.

 Самым точным и оптимальным способом измерения участка – сделать это при помощи рулетки. Измерить периметр в метрах, а потом перевести в сотки. Но для этого нужно подготовиться и иметь такой прибор в распоряжении. Но такое не всегда возможно, поэтому вышеперечисленные способы являются весьма хорошими и применимыми на практике. Главное во всем этом – уметь хорошо считать и переводить размеры в уме. Только так можно справиться с этой задачей.

Как еще можно рассчитать сотки

Если площадь вашего участка превышает 100 соток, то имеется необходимость ввести еще одну единицу измерения – это гектар. 100 соток будут равняться одному гектару

Измеряйте длину и ширину своего приусадебного или любого другого участка, площадь которого необходимо узнать в сотках. Для этого необходимо по углам участка вбить колья, взять рулетку и замерять расстояние от одного колышка до другого по всей длине и ширине участка. Как правило достаточно сделать замер по одной из сторон длины и по одной из сторон ширины. так как противоположные стороны будут равны.

Запишите на листе бумаги длину и ширину.

Допустим, что длина вашего участка равна 42 метра и его ширина 21 метр.Высчитайте площадь участка. Для этого можно воспользоваться знаниями геометрии и произвести расчеты по формуле площади прямоугольника. Площадь (S) прямоугольника, напомним, равна произведению длин его сторон. Таким образом, 42×21 = 882. S нашего участка равна 882 квадратных метров.
Площадь высчитана, она равна 882 метра квадратных. Известно из определения, что сотка равна ста квадратным метрам. Для того чтобы узнать сколько соток в вашем участке данной площади (882 квадратных метра)нужно выполнить следующие математические вычисления.

Разделите площадь своего участка, которую вы нашли в метрах квадратных на сто. Таким образом, в ответе вы узнаете, сколько соток составляет ваш участок. Так, на нашем примере необходимо 882 разделить на 100 и получится 8,82 сотки, а 8,82 сотки, как уже отмечалось ранее, это тоже самое, что и 8,82 ара.

Если площадь вашего участка превышает 100 соток, то имеется необходимость ввести еще одну единицу измерения – это гектар. 100 соток будут равняться одному гектару. Таким образом, в случае, если площадь вашего участка равна 10 000 метров квадратных, то соответственно она будет равна 100 соткам или 1 гектару.
Помните, количество соток никак не зависит от геометрии участка (овал, квадрат, прямоугольник), оно зависит только от площади. Таким образом, в случае, если ваш участок круглый, к примеру, порядок расчетов сохраняется. Сначала высчитывается площадь всего участка, а потом путем деления ее на 100 преобразовываете эту площадь в сотки.

Размеры участка земли

Для начала важно точно определять размеры сторон. Для этого нужно по углам вбить колышки и с помощью рулетки измерить длину и ширину. Если участок имеет одинаковые стороны, то надобность мерить все 4 отпадает. Полученные данные обязательно запишите на листке бумаги. В случае неправильной формы земельного надела замерять придется все четыре показателя. К тому же для проведения подсчетов необходимо будет знать угол между сторонами. Все это сильно усложняет расчеты, поэтому при незначительных расхождениях значения округляют.

Как посчитать квадратные метры

Дальнейшие действия полностью совпадают с правилами вычисления площади, как в школьном курсе геометрии. Для определения размера прямоугольника необходимо умножить ширину на длину, к примеру:

  • ширина – 30 м;
  • длина – 50 м;

Таблица для перевода соток в квадратные метры

    • 1 сотка (ар) = 100 м²
Большая таблица перевода соток земли в квадратные метры
Сотки (а) Квадратные метры (м²)
1 100
2 200
3 300
4 400
5 500
6 600
7 700
8 800
9 900
10 1 000
11 1 100
12 1 200
13 1 300
14 1 400
15 1 500
16 1 600
17 1 700
18 1 800
19 1 900
20 2 000
21 2 100
22 2 200
23 2 300
24 2 400
25 2 500
26 2 600
27 2 700
28 2 800
29 2 900
30 3 000
31 3 100
32 3 200
33 3 300
34 3 400
35 3 500
36 3 600
37 3 700
38 3 800
39 3 900
40 4 000
41 4 100
42 4 200
43 4 300
44 4 400
45 4 500
46 4 600
47 4 700
48 4 800
49 4 900
50 5 000
51 5 100
52 5 200
53 5 300
54 5 400
55 5 500
56 5 600
57 5 700
58 5 800
59 5 900
60 6 000
61 6 100
62 6 200
63 6 300
64 6 400
65 6 500
66 6 600
67 6 700
68 6 800
69 6 900
70 7 000
71 7 100
72 7 200
73 7 300
74 7 400
75 7 500
76 7 600
77 7 700
78 7 800
79 7 900
80 8 000
81 8 100
82 8 200
83 8 300
84 8 400
85 8 500
86 8 600
87 8 700
88 8 800
89 8 900
90 9 000
91 9 100
92 9 200
93 9 300
94 9 400
95 9 500
96 9 600
97 9 700
98 9 800
99 9 900
100 10 000
101 10 100
102 10 200
103 10 300
104 10 400
105 10 500
106 10 600
107 10 700
108 10 800
109 10 900
110 11 000
111 11 100
112 11 200
113 11 300
114 11 400
115 11 500
116 11 600
117 11 700
118 11 800
119 11 900
120 12 000
121 12 100
122 12 200
123 12 300
124 12 400
125 12 500
126 12 600
127 12 700
128 12 800
129 12 900
130 13 000
131 13 100
132 13 200
133 13 300
134 13 400
135 13 500
136 13 600
137 13 700
138 13 800
139 13 900
140 14 000
141 14 100
142 14 200
143 14 300
144 14 400
145 14 500
146 14 600
147 14 700
148 14 800
149 14 900
150 15 000
151 15 100
152 15 200
153 15 300
154 15 400
155 15 500
156 15 600
157 15 700
158 15 800
159 15 900
160 16 000
161 16 100
162 16 200
163 16 300
164 16 400
165 16 500
166 16 600
167 16 700
168 16 800
169 16 900
170 17 000
171 17 100
172 17 200
173 17 300
174 17 400
175 17 500
176 17 600
177 17 700
178 17 800
179 17 900
180 18 000
181 18 100
182 18 200
183 18 300
184 18 400
185 18 500
186 18 600
187 18 700
188 18 800
189 18 900
190 19 000
191 19 100
192 19 200
193 19 300
194 19 400
195 19 500
196 19 600
197 19 700
198 19 800
199 19 900
200 20 000
201 20 100
202 20 200
203 20 300
204 20 400
205 20 500
206 20 600
207 20 700
208 20 800
209 20 900
210 21 000
211 21 100
212 21 200
213 21 300
214 21 400
215 21 500
216 21 600
217 21 700
218 21 800
219 21 900
220 22 000
221 22 100
222 22 200
223 22 300
224 22 400
225 22 500
226 22 600
227 22 700
228 22 800
229 22 900
230 23 000
231 23 100
232 23 200
233 23 300
234 23 400
235 23 500
236 23 600
237 23 700
238 23 800
239 23 900
240 24 000
241 24 100
242 24 200
243 24 300
244 24 400
245 24 500
246 24 600
247 24 700
248 24 800
249 24 900
250 25 000
251 25 100
252 25 200
253 25 300
254 25 400
255 25 500
256 25 600
257 25 700
258 25 800
259 25 900
260 26 000
261 26 100
262 26 200
263 26 300
264 26 400
265 26 500
266 26 600
267 26 700
268 26 800
269 26 900
270 27 000
271 27 100
272 27 200
273 27 300
274 27 400
275 27 500
276 27 600
277 27 700
278 27 800
279 27 900
280 28 000
281 28 100
282 28 200
283 28 300
284 28 400
285 28 500
286 28 600
287 28 700
288 28 800
289 28 900
290 29 000
291 29 100
292 29 200
293 29 300
294 29 400
295 29 500
296 29 600
297 29 700
298 29 800
299 29 900
300 30 000
301 30 100
302 30 200
303 30 300
304 30 400
305 30 500
306 30 600
307 30 700
308 30 800
309 30 900
310 31 000
311 31 100
312 31 200
313 31 300
314 31 400
315 31 500
316 31 600
317 31 700
318 31 800
319 31 900
320 32 000
321 32 100
322 32 200
323 32 300
324 32 400
325 32 500
326 32 600
327 32 700
328 32 800
329 32 900
330 33 000
331 33 100
332 33 200
333 33 300
334 33 400
335 33 500
336 33 600
337 33 700
338 33 800
339 33 900
340 34 000
341 34 100
342 34 200
343 34 300
344 34 400
345 34 500
346 34 600
347 34 700
348 34 800
349 34 900
350 35 000
351 35 100
352 35 200
353 35 300
354 35 400
355 35 500
356 35 600
357 35 700
358 35 800
359 35 900
360 36 000
361 36 100
362 36 200
363 36 300
364 36 400
365 36 500
366 36 600
367 36 700
368 36 800
369 36 900
370 37 000
371 37 100
372 37 200
373 37 300
374 37 400
375 37 500
376 37 600
377 37 700
378 37 800
379 37 900
380 38 000
381 38 100
382 38 200
383 38 300
384 38 400
385 38 500
386 38 600
387 38 700
388 38 800
389 38 900
390 39 000
391 39 100
392 39 200
393 39 300
394 39 400
395 39 500
396 39 600
397 39 700
398 39 800
399 39 900
400 40 000
401 40 100
402 40 200
403 40 300
404 40 400
405 40 500
406 40 600
407 40 700
408 40 800
409 40 900
410 41 000
411 41 100
412 41 200
413 41 300
414 41 400
415 41 500
416 41 600
417 41 700
418 41 800
419 41 900
420 42 000
421 42 100
422 42 200
423 42 300
424 42 400
425 42 500
426 42 600
427 42 700
428 42 800
429 42 900
430 43 000
431 43 100
432 43 200
433 43 300
434 43 400
435 43 500
436 43 600
437 43 700
438 43 800
439 43 900
440 44 000
441 44 100
442 44 200
443 44 300
444 44 400
445 44 500
446 44 600
447 44 700
448 44 800
449 44 900
450 45 000
451 45 100
452 45 200
453 45 300
454 45 400
455 45 500
456 45 600
457 45 700
458 45 800
459 45 900
460 46 000
461 46 100
462 46 200
463 46 300
464 46 400
465 46 500
466 46 600
467 46 700
468 46 800
469 46 900
470 47 000
471 47 100
472 47 200
473 47 300
474 47 400
475 47 500
476 47 600
477 47 700
478 47 800
479 47 900
480 48 000
481 48 100
482 48 200
483 48 300
484 48 400
485 48 500
486 48 600
487 48 700
488 48 800
489 48 900
490 49 000
491 49 100
492 49 200
493 49 300
494 49 400
495 49 500
496 49 600
497 49 700
498 49 800
499 49 900
500 50 000
501 50 100
502 50 200
503 50 300
504 50 400
505 50 500
506 50 600
507 50 700
508 50 800
509 50 900
510 51 000
511 51 100
512 51 200
513 51 300
514 51 400
515 51 500
516 51 600
517 51 700
518 51 800
519 51 900
520 52 000
521 52 100
522 52 200
523 52 300
524 52 400
525 52 500
526 52 600
527 52 700
528 52 800
529 52 900
530 53 000
531 53 100
532 53 200
533 53 300
534 53 400
535 53 500
536 53 600
537 53 700
538 53 800
539 53 900
540 54 000
541 54 100
542 54 200
543 54 300
544 54 400
545 54 500
546 54 600
547 54 700
548 54 800
549 54 900
550 55 000
551 55 100
552 55 200
553 55 300
554 55 400
555 55 500
556 55 600
557 55 700
558 55 800
559 55 900
560 56 000
561 56 100
562 56 200
563 56 300
564 56 400
565 56 500
566 56 600
567 56 700
568 56 800
569 56 900
570 57 000
571 57 100
572 57 200
573 57 300
574 57 400
575 57 500
576 57 600
577 57 700
578 57 800
579 57 900
580 58 000
581 58 100
582 58 200
583 58 300
584 58 400
585 58 500
586 58 600
587 58 700
588 58 800
589 58 900
590 59 000
591 59 100
592 59 200
593 59 300
594 59 400
595 59 500
596 59 600
597 59 700
598 59 800
599 59 900
600 60 000
601 60 100
602 60 200
603 60 300
604 60 400
605 60 500
606 60 600
607 60 700
608 60 800
609 60 900
610 61 000
611 61 100
612 61 200
613 61 300
614 61 400
615 61 500
616 61 600
617 61 700
618 61 800
619 61 900
620 62 000
621 62 100
622 62 200
623 62 300
624 62 400
625 62 500
626 62 600
627 62 700
628 62 800
629 62 900
630 63 000
631 63 100
632 63 200
633 63 300
634 63 400
635 63 500
636 63 600
637 63 700
638 63 800
639 63 900
640 64 000
641 64 100
642 64 200
643 64 300
644 64 400
645 64 500
646 64 600
647 64 700
648 64 800
649 64 900
650 65 000
651 65 100
652 65 200
653 65 300
654 65 400
655 65 500
656 65 600
657 65 700
658 65 800
659 65 900
660 66 000
661 66 100
662 66 200
663 66 300
664 66 400
665 66 500
666 66 600
667 66 700
668 66 800
669 66 900
670 67 000
671 67 100
672 67 200
673 67 300
674 67 400
675 67 500
676 67 600
677 67 700
678 67 800
679 67 900
680 68 000
681 68 100
682 68 200
683 68 300
684 68 400
685 68 500
686 68 600
687 68 700
688 68 800
689 68 900
690 69 000
691 69 100
692 69 200
693 69 300
694 69 400
695 69 500
696 69 600
697 69 700
698 69 800
699 69 900
700 70 000
701 70 100
702 70 200
703 70 300
704 70 400
705 70 500
706 70 600
707 70 700
708 70 800
709 70 900
710 71 000
711 71 100
712 71 200
713 71 300
714 71 400
715 71 500
716 71 600
717 71 700
718 71 800
719 71 900
720 72 000
721 72 100
722 72 200
723 72 300
724 72 400
725 72 500
726 72 600
727 72 700
728 72 800
729 72 900
730 73 000
731 73 100
732 73 200
733 73 300
734 73 400
735 73 500
736 73 600
737 73 700
738 73 800
739 73 900
740 74 000
741 74 100
742 74 200
743 74 300
744 74 400
745 74 500
746 74 600
747 74 700
748 74 800
749 74 900
750 75 000
751 75 100
752 75 200
753 75 300
754 75 400
755 75 500
756 75 600
757 75 700
758 75 800
759 75 900
760 76 000
761 76 100
762 76 200
763 76 300
764 76 400
765 76 500
766 76 600
767 76 700
768 76 800
769 76 900
770 77 000
771 77 100
772 77 200
773 77 300
774 77 400
775 77 500
776 77 600
777 77 700
778 77 800
779 77 900
780 78 000
781 78 100
782 78 200
783 78 300
784 78 400
785 78 500
786 78 600
787 78 700
788 78 800
789 78 900
790 79 000
791 79 100
792 79 200
793 79 300
794 79 400
795 79 500
796 79 600
797 79 700
798 79 800
799 79 900
800 80 000
801 80 100
802 80 200
803 80 300
804 80 400
805 80 500
806 80 600
807 80 700
808 80 800
809 80 900
810 81 000
811 81 100
812 81 200
813 81 300
814 81 400
815 81 500
816 81 600
817 81 700
818 81 800
819 81 900
820 82 000
821 82 100
822 82 200
823 82 300
824 82 400
825 82 500
826 82 600
827 82 700
828 82 800
829 82 900
830 83 000
831 83 100
832 83 200
833 83 300
834 83 400
835 83 500
836 83 600
837 83 700
838 83 800
839 83 900
840 84 000
841 84 100
842 84 200
843 84 300
844 84 400
845 84 500
846 84 600
847 84 700
848 84 800
849 84 900
850 85 000
851 85 100
852 85 200
853 85 300
854 85 400
855 85 500
856 85 600
857 85 700
858 85 800
859 85 900
860 86 000
861 86 100
862 86 200
863 86 300
864 86 400
865 86 500
866 86 600
867 86 700
868 86 800
869 86 900
870 87 000
871 87 100
872 87 200
873 87 300
874 87 400
875 87 500
876 87 600
877 87 700
878 87 800
879 87 900
880 88 000
881 88 100
882 88 200
883 88 300
884 88 400
885 88 500
886 88 600
887 88 700
888 88 800
889 88 900
890 89 000
891 89 100
892 89 200
893 89 300
894 89 400
895 89 500
896 89 600
897 89 700
898 89 800
899 89 900
900 90 000
901 90 100
902 90 200
903 90 300
904 90 400
905 90 500
906 90 600
907 90 700
908 90 800
909 90 900
910 91 000
911 91 100
912 91 200
913 91 300
914 91 400
915 91 500
916 91 600
917 91 700
918 91 800
919 91 900
920 92 000
921 92 100
922 92 200
923 92 300
924 92 400
925 92 500
926 92 600
927 92 700
928 92 800
929 92 900
930 93 000
931 93 100
932 93 200
933 93 300
934 93 400
935 93 500
936 93 600
937 93 700
938 93 800
939 93 900
940 94 000
941 94 100
942 94 200
943 94 300
944 94 400
945 94 500
946 94 600
947 94 700
948 94 800
949 94 900
950 95 000
951 95 100
952 95 200
953 95 300
954 95 400
955 95 500
956 95 600
957 95 700
958 95 800
959 95 900
960 96 000
961 96 100
962 96 200
963 96 300
964 96 400
965 96 500
966 96 600
967 96 700
968 96 800
969 96 900
970 97 000
971 97 100
972 97 200
973 97 300
974 97 400
975 97 500
976 97 600
977 97 700
978 97 800
979 97 900
980 98 000
981 98 100
982 98 200
983 98 300
984 98 400
985 98 500
986 98 600
987 98 700
988 98 800
989 98 900
990 99 000
991 99 100
992 99 200
993 99 300
994 99 400
995 99 500
996 99 600
997 99 700
998 99 800
999 99 900
1000 100 000

Автор: Bill4iam


Как рассчитать сотки земли на участке? Чему равна сотка?

Слово «сотка» широко бытует в неофициальном общении людей, особенно тех, что связаны с земельными участками. Да-да, какой же дачник-огородник не знает, сколько соток земли на его участке? Уж старое поколение точно и наизусть помнит о своих трех или шести сотках!

И хотя в в официальных земельных документах требуется отмечать площадь участков только в гектарах, тем более при купле-продаже, всё же для людей привычнее слышать и считать землю под огород именно в сотках.

Для взаимодействия с кадастровыми инстанциями приходится напрягаться и пересчитывать площадь участка именно в гектарах (га). В этом материале мы предлагаем разобраться в терминологии и единицах измерения земли, выяснить, что такое собственно «сотка» и каково её соотношение с гектаром.

Сколько квадратных метров в одной сотке?

Какие бы ни были причины уточнения площади вашего земельного участка, размеры которого вам известны в сотках, классический перевод из соток в метры будет проходить по схеме:

площадь размером в 1 «сотку» = 100 квадратным метрам (1 сотка = 100 м2).

Как замерить площадь участка земли простой формы?

Измерение правильно начинать с замера сторон участка. Забив по углам участка колышки, при помощи рулетки, делаете точные их замеры в длину и ширину. Если участок правильной геометрической формы, то понадобятся только две его стороны — длина и ширина. Результаты измерений лучше записать в блокнот или занести в компьютер.

Но если ваш участок оказался асимметричным — нужно в таком случае замеры всех четырех его сторон и углов в градусах, либо длины диагоналей — тоже под запись.

Если ваш огород неправильной формы (НЕ квадратный или НЕ прямоугольный участок), то методика измерения земельного участка немного сложнее, чем умножение длины и ширины, но вполне под силу обычному человеку без специального образования.

Как определить размер участка в квадратных метрах

Чтобы расчет оказался как можно более точным, понадобятся рулетка, несколько колышков и блокнот для записи результатов измерения. Весь ход требуемого расчета идет по законам курса школьной геометрии, который гласит, что для точного определения площади прямоугольной фигуры следует умножить его ширину на длину, например:

где

  • A — длина, м;
  • B — ширина, м;
  • S — площадь, м2;

Например, если длина вашего участка земли 70 метров, а ширина 40 метров, то площадь можно рассчитать как S = 70м * 40м = 2800 м2, то есть в данном случае площадь вашей земли 2 800 квадратных метров.

Как перевести метры в сотки

Учитывая, что 1 сотка равна 100 м2, идем обратным путем для перевода данных из метров в сотки. Это позволит получить корректные результаты замера площади данной земельной делянки. При расчете количества квадратных метров в сотке нужно получившийся результат разделить на 100, например:

  • площадь участка — 1000 м2;
  • 1000 м2 разделить на 100;
  • количество соток — 10

Если ваш участок неправильной геометрической формы, но вами правильно посчитана его площадь в квадратных метрах, методика вычисления размера в сотках остается прежней. Участки с большой площадью обычно измеряются гектарами, каждый из которых состоит из 10 000 квадратных метров или 100 соток.

Расчет площади земельного участка онлайн калькулятором

На сегодня в сети довольно много сервисов и онлайн-калькуляторов, позволяющих рассчитать площадь земельного участка, достаточно воспользоваться одной из поисковых систем, например Яндекс.

Имейте в виду, что онлайн калькулятору расчета площади участка земли понадобится точные размеры всех сторон участка в метрах, чтобы его алгоритм справился с точным расчетом площади вашего участка земли.

Как рассчитать площадь участка сложной формы?

Сложнее поддается расчету участок неправильной формы и только лишь размеров сторон будет недостаточно для вычисления площади участка сложной формы. Здесь вам потребуется знать размеры и всех сторон огорода, и размер диагоналей Чуть проще, если один из углов участка составляет 90 градусов.

Вот пример расчета соток земли дачного участка сложной формы:

Размеры сторон земельного участка, в метрах

  • Сторона A-B = 69 метров,
  • Сторона B-C = 46 метров,
  • Сторона C-D = 87 метров,
  • Сторона D-A = 35 метров,
  • Левый нижний угол прямой (90 градусов)

По этим данным можно определить длины диагоналей B-D и A-C, и рассчитать площадь участка = 3035 квадратных метров (или 30,35 соток).

Quick-R: графические параметры

Вы можете настроить многие функции ваших графиков (шрифты, цвета, оси, заголовки) с помощью графических опций.

Один из способов — указать эти параметры с помощью функции par () . Если вы установите здесь значения параметров, изменения будут действовать до конца сеанса или до тех пор, пока вы не измените их снова. Формат: номиналов ( имя опции = значение , имя опции = значение , )

# Установить графический параметр с помощью par ()

par () # просмотреть текущие настройки
opar <- par () # сделать копию текущих настроек
par (col.lab = «red») # красный x и y label
hist (mtcars $ mpg) # создать график с этими новыми настройками
par (opar) # восстановить исходные настройки

Второй способ задания графических параметров — это предоставление пар optionname = непосредственно функции построения графиков высокого уровня.В этом случае параметры действуют только для этого конкретного графика.

# Установите графический параметр в функции построения графика
hist (mtcars $ mpg, col.lab = "red")

См. Справку по конкретной функции построения графиков высокого уровня (например, plot, hist, boxplot), чтобы определить, какие графические параметры могут быть установлены таким образом.

В оставшейся части этого раздела описаны некоторые из наиболее важных графических параметров, которые вы можете установить.

Размер текста и символа

Следующие параметры можно использовать для управления размером текста и символов на графиках.

Число
опция описание
cex , указывающее величину, на которую следует масштабировать текст и символы относительно значения по умолчанию. 1 = по умолчанию, 1,5 на 50% больше, 0,5 на 50% меньше и т. Д.
cex.axis увеличение аннотации оси относительно cex
cex.лаборатория увеличение меток x и y относительно cex
cex.main увеличение титров относительно cex
cex.sub увеличение субтитров относительно cex

Графические символы

Используйте параметр pch = , чтобы указать символы, которые будут использоваться при построении точек.Для символов с 21 по 25 укажите цвет границы (col =) и цвет заливки (bg =).

Строки

Вы можете изменить строки, используя следующие параметры. Это особенно полезно для опорных линий, осей и линий подгонки.

опция описание
лты тип линии. см. таблицу ниже.
лв. ширина линии относительно значения по умолчанию (по умолчанию = 1). 2 вдвое шире.

Цвета

Параметры, определяющие цвета, включают следующее.

опция описание
столб Цвет печати по умолчанию.Некоторые функции (например, строки) принимают вектор значений, которые повторно используются.
ось кол. цвет аннотации оси
col.lab цвет для этикеток x и y
цвет основной цвет для заголовков
столбец цвет для субтитров
фг цвет переднего плана графика (оси, прямоугольники — также устанавливает col = таким же)
bg цвет фона графика

Цвета в R можно указывать по индексу, имени, шестнадцатеричной системе счисления или RGB.
Например, col = 1 , col = «white» и col = «# FFFFFF» эквивалентны.

Следующая диаграмма была создана с помощью кода, разработанного Эрлом Ф. Глинном. См. Его Таблицу цветов, чтобы узнать обо всех подробностях, которые могут вам понадобиться при использовании цветов в R

.

Вы также можете создать вектор из n смежных цветов, используя функции rainbow ( n ) , heat.цвета ( n ) , terrain.colors ( n ) , topo.colors ( n ) и см. цвета ( n )

цветов () возвращает все доступные названия цветов.

Шрифты

Вы можете легко установить размер и стиль шрифта, но семейство шрифтов немного сложнее.

Размер шрифта Семейство шрифтов
опция описание
шрифт Целое число, определяющее шрифт, используемый для текста.
1 = простой, 2 = полужирный, 3 = курсив, 4 = полужирный курсив, 5 = символ
font.axis шрифт для аннотации оси
font.lab шрифт для меток x и y
font.main шрифт для заголовков
font.sub шрифт для субтитров
л.с. (примерно 1/72 дюйма)
размер текста = ps * cex
семья для рисования текста.Стандартные значения: serif, sans, mono, symbol. Отображение зависит от устройства.

В Windows монохромный отображается в «TT Courier New», шрифт с засечками отображается в «TT Times New Roman», шрифт sans отображается в «TT Arial», моно отображается в «TT Courier New», а символ отображается в «TT Symbol» (TT = True Type). Вы можете добавлять свои собственные сопоставления.

# Примеры семейства типов - создание новых сопоставлений
plot (1: 10,1: 10, type = "n")
windowsFonts (
A = windowsFont ("Arial Black"),
B = windowsFont ("Bookman Old Style "),
C = windowsFont (" Comic Sans MS "),
D = windowsFont (" Symbol ")
)
text (3,3," Hello World Default ")
text (4,4, family =" A "," Hello World от Arial Black ")
текста (5,5, family =" B "," Hello World от Bookman Old Style ")
text (6,6, family =" C "," Hello World из Comic Без MS ")
текст (7,7, family =" D "," Hello World from Symbol ")

нажмите для просмотра

Поля и размер графика

Вы можете контролировать размер поля, используя следующие параметры.

опция описание
мар числовой вектор, обозначающий размер поля c (нижний, левый, верхний, правый) в строках. по умолчанию = c (5, 4, 4, 2) + 0,1
май числовой вектор, указывающий размер поля c (внизу, слева, вверху, справа) в дюймах
штифт Размеры участка (ширина, высота) в дюймах

Полную информацию о полях см. В Earl F.Учебник по марже Глинна.

Дальше

Для получения дополнительной информации о графических параметрах см. Справку (пар.) . Настройка осей черчения и текстовых аннотаций рассматривается в следующем разделе.

к практике

Попробуйте этот курс по построению графиков в р.

R графические символы pch: различные формы точек доступны в R — Easy Guides — Wiki

Различные графические символы доступны в R .Графический аргумент , используемый для указания точек pch .

Различные символы точек , обычно используемые в R , показаны на рисунке ниже:

Функция, используемая для создания этого числа, представлена ​​в конце этого документа


  • пч = 0, квадрат
  • пч = 1, по кругу
  • pch = 2, треугольник вершиной вверх
  • пч = 3, плюс
  • пч = 4, крест
  • пч = 5, ромб
  • pch = 6, треугольник вершиной вниз
  • пч = 7, квадрат крест
  • пч = 8, звезда
  • пч = 9, ромб плюс
  • пч = 10, кружок плюс
  • пч = 11, треугольники вверх и вниз
  • пч = 12, квадрат плюс
  • пч = 13, обкрест
  • pch = 14, квадрат и треугольник вниз
  • пч = 15, залитый квадрат
  • пч = 16, закрашенный круг
  • пч = 17, закрашенный треугольник вершиной вверх
  • пч = 18, алмаз с заливкой
  • пч = 19, круг сплошной
  • пч = 20, пуля (кружок меньший)
  • пч = 21, закрашенный круг синий
  • пч = 22, закрашенный квадрат синий
  • пч = 23, алмазная заливка синий
  • пч = 24, закрашенный треугольник вершиной вверх синий
  • pch = 25, закрашенный треугольник точка вниз синий

Точку можно не указывать на графике, используя pch = NA .

  x  

По умолчанию пч = 1

Для изменения цвета и размера точек можно использовать следующие аргументы:

  • col : цвет (код или название) для использования точек
  • bg : цвет фона (или заливки) для открытых символов графика . Его можно использовать только при пч = 21:25 .
  • cex : размер символов pch
  • lwd : ширина линии для графических символов
  # Изменить цвет
plot (x, y, pch = 19, col = "darkgreen", cex = 1.5)
# Цвет может быть вектором
plot (x, y, pch = 19, col = c ("зеленый", "красный"))
# изменить границу, цвет фона и толщину линии
plot (x, y, pch = 24, cex = 2, col = "blue", bg = "red", lwd = 2)  

Обратите внимание, что только pch с 21 по 25 могут быть заполнены с использованием аргумента bg =

Для указания pch можно использовать другие символы, включая «+», «*», »-«, ».«, »#,«% »,« O »

  набор. Семян (1234)
график (x = rnorm (100), y = rnorm (100), pch = "+")  

Используйте следующую функцию R для отображения графика графических символов :

  # ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
# создать график точечных форм, о которых знает R.# ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
generateRPointShapes  

matplotlib.pyplot.scatter — документация Matplotlib 3.2.0

Параметры:
x, y скаляр или массив, форма (n,)

Позиции данных.

с скаляр или массив, форма (n,), необязательно

Размер маркера в точках ** 2. По умолчанию — rcParams ['lines.markersize'] ** 2 .

c цвет, последовательность или последовательность цветов, необязательно

Цвет маркера.Возможные значения:

  • Строка одноцветного формата.
  • Цветовая последовательность длины n.
  • Скаляр или последовательность из n чисел, отображаемых в цвета с помощью cmap и norm .
  • Двумерный массив, в котором строки имеют формат RGB или RGBA.

Обратите внимание, что c не должно быть одной числовой последовательностью RGB или RGBA. потому что это неотличимо от массива значений, которые нужно расцветка. Если вы хотите указать то же значение RGB или RGBA для все точки используйте двумерный массив с одной строкой.В противном случае значение- соответствие будет иметь приоритет в случае соответствия размера с x и и .

По умолчанию Нет . В этом случае определяется цвет маркера. по значению цвет , цвет лица или цвет лица . В случае не указаны или Нет , цвет маркера определяется по следующему цвету Axes ‘текущий цвет «формы и заливки» цикл. По умолчанию этот цикл равен rcParams ["осей.prop_cycle "] (по умолчанию: cycler (‘color’, [‘# 1f77b4’, ‘# ff7f0e’, ‘# 2ca02c’, ‘# d62728’, ‘# 9467bd’, ‘# 8c564b’, ‘# e377c2’, ‘ # 7f7f7f ‘,’ # bcbd22 ‘,’ # 17becf ‘])).

маркер MarkerStyle , дополнительно

Стиль маркера. маркер может быть экземпляром класса или сокращение текста для определенного маркера. По умолчанию Нет , и в этом случае принимает значение rcParams ["scatter.marker"] (по умолчанию: ‘o’) = ‘o’.См. маркеры для получения дополнительной информации о стилях маркеров.

cmap Colormap , необязательно, по умолчанию: Нет

A

3 Разрозненные основания | Интерактивная веб-визуализация данных с помощью R, plotly и shiny

Как мы узнали в Разделе 2.2, рисунок plotly.js содержит одну (или несколько) трассировку (и), и каждая трасса имеет тип. Разброс типа трассировки отлично подходит для рисования геометрии низкого уровня (например,g., точки, линии, текст и многоугольники) и обеспечивает основу для многих функций add _ * () (например, add_markers () , add_lines () , add_paths () , add_segments () , add_ribbons () , add_area () и add_polygons () ), а также множество диаграмм ggplotly () . Эти слои на основе рассеяния обеспечивают более удобный интерфейс для особых случаев трассировки рассеяния, выполняя небольшую обработку и преобразование данных под капотом перед отображением на трассу (-ы) рассеяния.В качестве простого примера, add_lines () обеспечивает рисование линий в соответствии с порядком x , что желательно для построения временных рядов. Это поведение немного отличается от add_paths () , в котором вместо этого используется порядок строк.

  библиотека (плотно)
данные (экономика, пакет = "ggplot2")

# сортировать экономику по psavert, просто чтобы
# показать разницу между путями и линиями
p <- экономика%>%
  упорядочить (psavert)%>%
  plot_ly (x = ~ дата, y = ~ psavert)

add_paths (p)
add_lines (p)  

РИСУНОК 3.1: Разница между add_paths () и add_lines () : верхняя панель соединяет наблюдения в соответствии с порядком psavert (норма личных сбережений), тогда как нижняя панель соединяет наблюдения в соответствии с порядком x (Дата).

В разделе 2.1 представлены аргументы «эстетического сопоставления» (уникальные для пакета R), которые упрощают сопоставление данных с визуальными свойствами (например, цвет , тип линии и т. Д.).В дополнение к этим аргументам можно использовать dplyr группировок, чтобы гарантировать наличие хотя бы одной геометрии в каждой группе. Верхняя панель рисунка 3.1 демонстрирует, как можно использовать group_by () для эффективного обертывания временных рядов из рисунка 3.1 по годам, что может быть полезно для визуализации годовой сезонности. Другой подход к созданию по крайней мере одной геометрии для каждой «группы» заключается в предоставлении категориальной переменной для релевантной эстетики (например, цвет ), как показано на нижней панели рисунка 3.1.

  библиотека (lubridate)
экон <- экономика%>%
  mutate (yr = год (число), mnth = месяц (число))

# Один след (более производительный, но менее интерактивный)
экон%>%
  group_by (год)%>%
  plot_ly (x = ~ mnth, y = ~ uempmed)%>%
  add_lines (текст = ~ год)

# Множественные трассировки (менее производительные, но более интерактивные)
plot_ly (econ, x = ~ mnth, y = ~ uempmed)%>%
  add_lines (цвет = ~ заказано (год))
  
# Аргумент split гарантирует одну трассировку для каждого уровня группы (независимо от
# типа переменной).Это полезно, если вам нужен постоянный
# свойство visual для нескольких трасс
# plot_ly (econ, x = ~ mnth, y = ~ uempmed)%>%
# add_lines (split = ~ yr, color = I ("черный"))  

РИСУНОК 3.2: Рисование нескольких линий с использованием групп dplyr (верхняя панель) в сравнении с категориальным отображением цвета (нижняя панель). Для сравнения, нижняя панель имеет больше интерактивных возможностей (например, фильтрация на основе легенды и несколько всплывающих подсказок), но она не масштабируется с большим количеством строк.Для интерактивного см. Https://plotly-r.com/interactives/scatter-lines.html.

Эти графики отличаются не только по внешнему виду, но и по интерактивным возможностям, вычислительной производительности и базовой реализации. Это связано с тем, что подход группировки (верхняя панель рисунка 3.2) использует только одну трассировку plotly.js (более эффективную, менее интерактивную), тогда как подход color (нижняя панель рисунка 3.2) генерирует одну трассу на строку в год. В этом случае преимущество наличия нескольких трассировок заключается в том, что мы можем выполнять интерактивную фильтрацию с помощью легенды и сравнивать несколько значений y при заданном x.Цена наличия этих возможностей состоит в том, что графики начинают замедляться после нескольких сотен трасс, тогда как тысячи строк могут быть довольно легко визуализированы за одну трассировку. См. Главу 24 для получения дополнительных сведений о масштабировании и производительности.

Эти функции упрощают начало работы с plotly.js, но все же стоит научиться использовать plotly.js напрямую. Вы не найдете атрибутов plotly.js, перечисленных в качестве явных аргументов ни в одной функции plotly (за исключением специального атрибута type ), но они дословно передаются в plotly.js с помощью оператора ... . Слои на основе разброса в этой главе фиксируют для атрибута plotly.js типа «разброс» , а также для режима (например, add_markers (), использует режим = 'маркеры' и т. Д.), Но вы также можете использовать add_trace () нижнего уровня для более непосредственной работы с plotly.js. Например, на рис. 3.3 показано, как визуализировать маркеры, линии и текст на одной и той же трассе рассеивания. Он также демонстрирует, как использовать вложенных графически.js, например textfont и xaxis - эти атрибуты содержат другие атрибуты, поэтому вам необходимо предоставить для этих аргументов подходящий именованный список.

  набор. Семян (99)
plot_ly ()%>%
 add_trace (
   type = "scatter",
   mode = "маркеры + линии + текст",
   х = 4: 6,
   у = 4: 6,
   text = replicate (3, похвала :: похвала ("Ты $ {прилагательное}! 🙌")),
   textposition = "право",
   hoverinfo = "текст",
   textfont = list (family = "Roboto Condensed", size = 16)
 )%>%
 макет (xaxis = список (диапазон = c (3, 8)))  

РИСУНОК 3.3: Использование общей функции add_trace () для визуализации маркеров, линий и текста в виде единой трассировки разброса. Эта функция add_trace () , а также любая функция add _ * () позволяет напрямую указывать атрибуты plotly.js.

Если вы новичок в plotly.js, я рекомендую потратить немного времени, чтобы просмотреть атрибуты plotly.js, доступные для типа трассировки разброса, и подумать, как вы могли бы их использовать. Большинство этих атрибутов работают и для других типов трасс, поэтому однократное изучение атрибута для конкретного графика может окупиться и в других контекстах.Онлайн-ссылка на рисунок plotly.js, https://plot.ly/r/reference/#scatter, представляет собой достойное место для поиска и изучения атрибутов, но я рекомендую использовать вместо этого функцию schema () для нескольких причины:

  • schema () предоставляет немного больше информации, чем онлайн-документы (например, типы значений, значения по умолчанию, допустимые диапазоны и т. Д.).
  • Интерфейс упрощает просмотр и обнаружение новых атрибутов.
  • Вы можете быть абсолютно уверены, что он соответствует версии, используемой в пакете R (в онлайн-документации может использоваться другая, возможно, более старая версия).

РИСУНОК 3.4: Использование функции schema () и для обхода атрибутов, доступных для данного типа трассировки (например, scatter)

Разделы, которые следуют в этой главе, демонстрируют различные типы представлений данных с использованием слоев на основе разброса. Чтобы избежать дублирования документации, особое внимание уделяется функциям, которые в настоящее время доступны только из пакета R (например, аргументы эстетического сопоставления).

Маркеры

В этом разделе подробно описаны трассировки рассеяния с модой из «маркеров» (т.е.е., add_markers () ). Для простоты во многих приведенных здесь примерах используется add_markers () с числовыми осями x и y, что приводит к диаграмме рассеивания - распространенному способу визуализации связи между двумя количественными переменными. Следующее содержимое по-прежнему является релевантными маркерами, отображаемыми нечисловыми x и y (также известными как точки), как показано в Разделе 3.1.6.

Альфа-смешение

Как отмечает Анвин (2015), диаграммы рассеяния могут быть полезны для выявления других важных характеристик, включая случайные отношения, выбросы, кластеры, пробелы, барьеры и условные отношения.Однако распространенной проблемой с диаграммами рассеяния является перекрытие графика, что означает, что есть несколько наблюдений, занимающих одни и те же (или похожие) местоположения x / y. На рис. 3.5 показан один из способов борьбы с наложением графика с помощью альфа-смешивания. При работе с десятками тысяч точек (или более) рассмотрите возможность использования toWebGL () для рендеринга графиков с использованием Canvas, а не SVG (подробнее в главе 24 или с использованием оценки 2D плотности (раздел 7.2).

  подсюжет (
  plot_ly (mpg, x = ~ cty, y = ~ hwy, name = "default"),
  plot_ly (миль на галлон, x = ~ cty, y = ~ hwy)%>%
    add_markers (альфа = 0.2, name = "alpha")
)  

РИСУНОК 3.5: Борьба с перекрытием графика рассеяния с альфа-смешением.

Цвета

Как обсуждалось в разделе 2.2, сопоставление дискретной переменной с цветом и дает по одной трассе для каждой категории, что желательно для ее свойств легенды и наведения. С другой стороны, сопоставление числовой переменной с цветом дает одну трассу, а также руководство по шкале цветов для визуального декодирования цветов обратно в значения данных.Функцию colorbar () можно использовать для настройки внешнего вида автоматически созданного руководства. Цветовая шкала по умолчанию - viridis, однородная для восприятия шкала (даже при преобразовании в черно-белый), воспринимаемая даже людьми с распространенными формами дальтонизма (Berkeley Institute for Data Science 2016). Viridis также является цветовой шкалой по умолчанию для упорядоченных факторов.

  p <- plot_ly (mpg, x = ~ cty, y = ~ hwy, alpha = 0.5)
подзаговор (
  add_markers (p, color = ~ cyl, showlegend = FALSE)%>%
    цветная полоса (title = "Viridis"),
  add_markers (p, color = ~ factor (cyl))
)  

РИСУНОК 3.6: Вариации на числовом цветовом отображении.

Существует множество способов изменить цветовую шкалу по умолчанию с помощью аргумента цветов . Этот аргумент исключает одно из следующего: (1) имя цветовой палитры пивовара (допустимые имена см. В именах строк RColorBrewer :: brewer.pal.info ), (2) вектор цветов для интерполяции или (3 ) функция интерполяции цвета, такая как colorRamp () или scale :: colour_ramp () . Хотя это дает большую гибкость, следует помнить об использовании последовательной шкалы цветов для числовых переменных (и упорядоченных факторов), как показано на рисунке 3.7, и качественная шкала цветов для дискретных переменных, как показано на рисунке 3.8.

  col1 <- c ("# 132B43", "# 56B1F7")
col2 <- viridisLite :: inferno (10)
col3 <- colorRamp (c ("красный", "белый", "синий"))
подзаговор (
  add_markers (p, color = ~ cyl, colors = col1)%>%
    colorbar (title = "ggplot2 default"),
  add_markers (p, color = ~ cyl, colors = col2)%>%
    colorbar (title = "Inferno"),
  add_markers (p, color = ~ cyl, colors = col3)%>%
    colorbar (title = "colorRamp")
)%>% hide_legend ()  

РИСУНОК 3.7: Три варианта числового цветового отображения.

  col1 <- "Акцент"
col2 <- colorRamp (c ("красный", "синий"))
col3 <- c (`4` =" красный ",` 5` = "черный", `6` =" синий ",` 8` = "зеленый")
подзаговор (
  add_markers (p, color = ~ factor (cyl), colors = col1),
  add_markers (p, color = ~ factor (cyl), colors = col2),
  add_markers (p, color = ~ factor (cyl), colors = col3)
)%>% hide_legend ()  

РИСУНОК 3.8: Три варианта дискретного отображения цветов.

Как показано на рисунке 2.3, цветовые коды могут быть указаны вручную (т. Е. Избегать сопоставления значений данных с визуальным диапазоном) с помощью функции I () . На рис. 3.9 представлен простой пример использования add_markers () . Таким образом можно использовать любой цвет, распознаваемый функцией col2rgb () из пакета grDevices . В главе 27 содержится более подробная информация о работе с различными цветовыми характеристиками при ручном указании цветов.

  add_markers (p, color = I ("черный"))  

РИСУНОК 3.9: Установка фиксированного цвета напрямую с помощью I () .

Аргумент color предназначен для управления «цветом заливки» геометрического объекта, тогда как stroke (раздел 3.1.4) предназначен для управления «цветом контура» геометрического объекта. В случае add_markers () это означает, что color сопоставляется с атрибутом plotly.js marker.color и stroke сопоставляется с marker.line.color . Не все, но многие символы маркеров имеют понятие штриха.

Символы

Аргумент symbol может использоваться для сопоставления значений данных с атрибутом marker.symbol plotly.js. Он использует ту же семантику, которую мы уже видели для цвета :

.
  • Числовое сопоставление генерирует трассировку.
  • Дискретное отображение генерирует несколько трасс (по одной трассе на категорию).
  • Множественное число, символов, , может использоваться для указания визуального диапазона для отображения.
  • Сопоставления полностью исключены через I () .

Например, левая панель рисунка 3.10 использует числовое отображение, а правая панель - дискретное отображение. В результате левая панель связана с первой записью легенды, а правая панель связана с тремя нижними записями легенды. При построении нескольких трасс и при отсутствии заданного цвета применяется цветовая схема plotly.js (т. Е. Каждая трасса будет отображаться другим цветом). Чтобы установить фиксированный цвет, вы можете установить цвет каждой дорожки, созданной из этого слоя, с цветом = I («черный») или аналогичным.

  p <- plot_ly (mpg, x = ~ cty, y = ~ hwy, alpha = 0.3)
подзаговор (
  add_markers (p, symbol = ~ cyl, name = "Один след"),
  add_markers (p, symbol = ~ factor (cyl), color = I ("черный"))
)  

РИСУНОК 3.10: Отображение символа на числовую переменную (левая панель) и коэффициент (правая панель).

Существует два способа указать визуальный диапазон символов : (1) числовые коды (интерпретируемые как коды pch ) или (2) символьная строка, определяющая допустимый маркер .символ значение. На рис. 3.11 используются коды pch (левая панель), а также их соответствующее имя marker.symbol name (правая панель) для указания визуального диапазона.

  подсюжет (
  add_markers (p, symbol = ~ cyl, symbols = c (17, 18, 19)),
  add_markers (
    p, color = I («черный»),
    символ = ~ коэффициент (цил),
    символы = c («треугольник вверх», «ромб», «круг»)
  )
)  

РИСУНОК 3.11: Определение диапазона видимости символов .

Эти символов (т.е.например, дальность видимости) также можно подавать непосредственно на символы с по I () . Например, на рис. 3.12 символ маркера закреплен в форме ромба.

  plot_ly (миль на галлон, x = ~ cty, y = ~ hwy)%>%
  add_markers (символ = I (18), альфа = 0,5)  

РИСУНОК 3.12: Установка фиксированного символа напрямую с помощью I () .

Если вы хотите увидеть все символы, доступные для plotly , а также способ добавления собственных пользовательских глифов, см. Главу 28.

Ход и размах

Аргумент штрих, следует той же семантике, что и цвет и символ , когда дело доходит до сопоставлений переменных и определения диапазонов обзора. Обычно вы не хотите сопоставлять значения данных с штрихом , вы просто хотите указать фиксированный цвет контура. Например, рисунок 3.13 изменяет рисунок 3.12, просто добавляя черный контур. По умолчанию диапазон , или ширина штриха, равна нулю, вы, вероятно, захотите установить ширину около одного пикселя.

  plot_ly (mpg, x = ~ cty, y = ~ hwy, alpha = 0.5)%>%
  add_markers (символ = I (18), обводка = I ("черный"), интервал = I (1))  

РИСУНОК 3.13: Использование штриха и диапазона для управления цветом контура, а также шириной этого контура.

Размер

Для диаграмм рассеяния аргумент size управляет площадью маркеров (если иное не указано в sizemode), а должно быть числовой переменной. Аргумент sizes определяет минимальный и максимальный размер кругов в пикселях:

  p <- plot_ly (mpg, x = ~ cty, y = ~ hwy, alpha = 0.3)
подзаговор (
  add_markers (p, size = ~ cyl, name = "default"),
  add_markers (p, size = ~ cyl, sizes = c (1, 500), name = "custom")
)  

РИСУНОК 3.14: Управление диапазоном размеров с помощью размеров (в пикселях).

Подобно другим аргументам, I () можно использовать для непосредственного указания размера. В случае маркеров размер управляет атрибутом marker.size plotly.js. Помните, что у вас всегда есть возможность установить этот атрибут напрямую, выполнив что-то похожее на рисунок 3.15.

  plot_ly (mpg, x = ~ cty, y = ~ hwy, alpha = 0.3, size = I (30))  

РИСУНОК 3.15: Установка фиксированного размера маркера напрямую с помощью marker.size .

Точечные диаграммы и планки ошибок

Точечная диаграмма похожа на диаграмму рассеяния, за исключением того, что вместо двух числовых осей одна является категориальной. Обычная цель точечной диаграммы - сравнить значения по числовой шкале по многочисленным категориям. В этом контексте точечные диаграммы предпочтительнее круговых диаграмм, поскольку сравнение положения по общей шкале намного проще, чем сравнение угла или площади (Cleveland and McGill 1984; Bostock 2010).Более того, точечные диаграммы могут быть предпочтительнее гистограмм, особенно при сравнении значений в узком диапазоне, далеком от 0 (Few 2006). Кроме того, при представлении точечных оценок и неопределенности, связанной с этими оценками, гистограммы, как правило, преувеличивают разницу в точечных оценках и теряют акцент на неопределенности (Messing 2012).

Популярным приложением для точечных диаграмм (с планками ошибок) является так называемый «график коэффициентов» для визуализации точечных оценок коэффициентов и их стандартной ошибки.Функция coefplot () в пакете coefplot (Lander 2016) и функция ggcoef () в GGally создают графики коэффициентов для многих типов объектов модели в R, используя ggplot2 , что мы можем перевести на plotly через ggplotly () . Поскольку эти пакеты используют точки и сегменты для построения графиков коэффициентов, информация о наведении указателя мыши не самая лучшая, и было бы лучше использовать объекты ошибок. На рис. 3.16 используется функция tidy () из пакета broom (Robinson, 2016) для получения кадра данных с одной строкой на коэффициент модели и построения графика коэффициентов с полосами ошибок по оси x.

  # Подходит для полнофакториальной линейной модели
m <- lm (
  Длина чаши ~ Ширина чашечки * Длина лепестка * Ширина лепестка,
  data = iris
)

# (1) получить tidy () структуру данных ковариантного уровня
# (например, точечная оценка, стандартная ошибка и т. д.)
# (2) убедитесь, что столбец терминов является фактором, упорядоченным по оценке
# (3) построить оценку по срокам с полосой погрешности для стандартной ошибки
метла :: tidy (m)%>%
  mutate (term = forcats :: fct_reorder (срок, оценка))%>%
  plot_ly (x = ~ оценка, y = ~ термин)%>%
  add_markers (
    error_x = ~ список (значение = std.ошибка),
    color = I ("черный"),
    hoverinfo = "х"
  )  

РИСУНОК 3.16: График коэффициента.

Строки

Многие из тех же принципов, которые мы узнали об эстетическом сопоставлении маркеров (раздел 3.1), также применимы к линиям. Более того, в начале этой главы (а именно рис. 3.2) мы также узнали, как использовать dplyr group_by () , чтобы гарантировать наличие хотя бы одной геометрии (в данном случае линии) для каждой группы. Мы также узнали разницу между add_paths () и add_lines () - первый рисует линии в соответствии с порядком строк, а второй рисует их в соответствии с x .В этой главе мы узнаем о типе линий , типе линий /, типе линий , эстетике, которая применяется к линиям и многоугольникам. Мы также обсудим некоторые другие важные типы диаграмм, которые можно реализовать с помощью add_paths () , add_lines () и add_segments () .

Типы линий

Вообще говоря, трудно воспринимать более 8 различных цветов / типов линий / символов на данном графике, поэтому иногда нам приходится фильтровать данные, чтобы использовать их эффективно.Здесь мы используем пакет dplyr , чтобы найти 5 лучших городов с точки зрения среднемесячных продаж ( top5 ), а затем эффективно отфильтровываем исходные данные, чтобы они содержали только эти города, с помощью semi_join () . Как показано на рисунке 3.17, после фильтрации данных сопоставление города с цветом или типом линий становится тривиальным. Цветовая палитра может быть изменена с помощью аргумента цветов и следует тем же правилам, что и диаграммы рассеяния. Палитра типов линий может быть изменена с помощью аргумента типов линий и принимает значения R lty или графически.js значения тире.

  библиотека (dplyr)
top5 <- txhousing%>%
  group_by (город)%>%
  суммировать (m = среднее (продажи, na.rm = TRUE))%>%
  упорядочить (desc (m))%>%
  top_n (5)

tx5 <- semi_join (txhousing, top5, by = "city")

plot_ly (tx5, x = ~ date, y = ~ median)%>%
  add_lines (тип линии = ~ город)  

РИСУНОК 3.17: Использование цвета и / или типа линий для различения групп линий.

Если вы хотите точно контролировать, какой тип линии используется для кодирования определенного значения данных, вы можете указать именованный вектор символов, как на рисунке 3.18. Обратите внимание, что это похоже на то, как мы вручную предоставили дискретную шкалу цветов для маркеров на Рисунке 3.8.

  ltys <- c (
  Остин = "дашдот",
  `Collin County` =" longdash ",
  Даллас = "тире",
  Хьюстон = "твердый",
  `Сан-Антонио` =" точка "
)

plot_ly (tx5, x = ~ date, y = ~ median)%>%
  add_lines (тип линии = ~ город, типы линий = ltys)  

РИСУНОК 3.18: Предоставление именованного вектора символов типам линий, чтобы точно контролировать, какой тип линий сопоставляется с каким городом.

Сегменты

Функция add_segments () по существу обеспечивает способ соединения двух точек [( x , y ) с ( xend , yend )] линией. Сегменты образуют строительные блоки для множества полезных типов диаграмм, включая наклонные диаграммы, гантель-диаграммы, свечные диаграммы и т. Д. Наклонные диаграммы и гантельные диаграммы полезны для сравнения числовых значений по многочисленным категориям. Графики свечей обычно используются для визуализации изменений финансового актива с течением времени.

Сегменты

также могут быть полезной альтернативой add_bars () (рассматривается в главе 5), особенно для анимации. В частности, на рис. 14.5 раздела 14.2 показано, как реализовать анимированную пирамиду населения с использованием сегментов вместо столбцов.

Наклон

! range @}

График крутизны, ставший популярным благодаря Tufte (2001b), является отличным способом сравнить изменение измерения в различных группах. Это изменение может происходить либо по дискретной, либо по непрерывной оси.Для непрерывной оси график уклона можно рассматривать как разложение линейного графика на несколько сегментов. Пакет slopegraph R предоставляет лаконичный интерфейс для создания наклонных графиков с базовой графикой или графикой ggplot2 , а также некоторые удобные наборы данных, которые мы будем использовать здесь (Leeper 2017). Рисунок 3.19 воссоздает пример из Tufte (2001b) с использованием набора данных gdp из slopegraph и демонстрирует общую проблему с маркировкой на наклонных диаграммах - легко иметь перекрывающиеся метки при привязке меток к значениям данных.По этой причине эта реализация использует plotly возможность интерактивного редактирования позиций аннотаций. См. Главу 12 для аналогичных примеров «редактирования представлений».

Нажмите, чтобы показать код

  данные (gdp, package = "slopegraph")
gdp $ Country <- row.names (gdp)

plot_ly (gdp)%>%
  add_segments (
    х = 1, xend = 2,
    y = ~ 1970 год, yend = ~ год 1979,
    color = I ("gray90")
  )%>%
  add_annotations (
    x = 1, y = ~ 1970 год,
    text = ~ paste (Страна, "", Год 1970),
    xanchor = "right", showarrow = FALSE
  )%>%
  add_annotations (
    x = 2, y = ~ 1979 год,
    text = ~ paste (Год 1979, "", Страна),
    xanchor = "left", showarrow = FALSE
  )%>%
  макет (
    title = "Текущие государственные поступления в процентах от ВВП",
    showlegend = FALSE,
    xaxis = список (
      диапазон = c (0, 3),
      ticktext = c ("1970", "1979"),
      тиквалы = c (1, 2),
      zeroline = FALSE
    ),
    yaxis = список (
      title = "",
      showgrid = FALSE,
      showticks = FALSE,
      showticklabels = FALSE
    )
  )%>%
  config (edits = list (annotationPosition = TRUE))  
Дамбелл

Так называемые диаграммы гантелей похожи по концепции на графики уклонов, но не настолько общие.Обычно они используются для сравнения двух разных классов числовых значений в многочисленных группах. На рис. 3.20 используется метод гантели, чтобы показать средние мили на галлон в городе и на шоссе для различных моделей автомобилей. При использовании гантелейной диаграммы всегда рекомендуется упорядочивать категории по разумной метрике - на рис. 3.20 категории упорядочены по городским милям на галлон.

  миль на галлон%>%
  group_by (модель)%>%
  суммировать (c = среднее (cty), h = среднее (hwy))%>%
  mutate (модель = forcats :: fct_reorder (модель, c))%>%
  plot_ly ()%>%
  add_segments (
    x = ~ c, y = ~ модель,
    xend = ~ h, yend = ~ модель,
    color = I ("серый"), showlegend = FALSE
  )%>%
  add_markers (
    x = ~ c, y = ~ модель,
    color = I ("синий"),
    name = "город миль на галлон"
  )%>%
  add_markers (
    x = ~ h, y = ~ модель,
    color = I ("красный"),
    name = "шоссе на галлон"
  )%>%
  layout (xaxis = list (title = "Миль на галлон"))  

РИСУНОК 3.20: Гантель-диаграмма городской мили на галлон в сравнении с шоссе в зависимости от модели автомобиля.

Подсвечник

На рис. 3.21 используется пакет Quantmod (Ryan, 2016) для получения данных о ценах акций для Microsoft и строятся графики двух сегментов для каждого дня: один для кодирования значений открытия / закрытия и один для кодирования дневного максимума / минимума. Эта реализация использует add_segments () для реализации свечной диаграммы, но более поздние версии plotly.js содержат типы трассировки свечей и ohlc, которые полезны для визуализации финансовых данных.MSFT \\. "," ", Имена (dat)) plot_ly (dat, x = ~ date, xend = ~ date, color = ~ Close> Open, colors = c ("красный", "зеленый лес"), hoverinfo = "none")%>% add_segments (y = ~ Low, yend = ~ High, size = I (1))%>% add_segments (y = ~ Open, yend = ~ Close, size = I (3))%>% layout (showlegend = FALSE, yaxis = list (title = "Price"))%>% ползунок ()

РИСУНОК 3.21: Свечной график, построенный с помощью add_segments () . Обратите внимание, как отображение цвета , которое является логическим вектором ( ИСТИНА, , если значение закрытия было выше, чем открытие), создает две трассы: красную трассу, указывающую на падение цены, и зеленую трассу, указывающую на рост цены.

Графики плотности

В главе 5 мы используем ряд алгоритмов в R для вычисления «оптимального» количества интервалов для гистограммы с помощью hist () и маршрутизации этих результатов в add_bars () . Мы можем использовать функцию density () для вычисления оценок плотности ядра аналогичным образом и направить результаты в add_lines () , как показано на рис. 3.22.

  кернс <- c ("гауссовский", "эпанечников", "прямоугольный",
          «треугольный», «двухвес», «косинус», «опткосинус»)
p <- plot_ly ()
for (k в кернах) {
  d <- плотность (экономика $ pce, kernel = k, na.rm = ИСТИНА)
  p <- add_lines (p, x = d $ x, y = d $ y, name = k)
}
п  

РИСУНОК 3.22: Различные оценки плотности ядра.

Параллельные координаты

Один очень полезный, но часто упускаемый из виду метод визуализации - это график параллельных координат. Параллельные координаты позволяют сравнивать значения по общей (или невыровненной) позиционной шкале (шкалам) - самой простой из всех задач восприятия - в более чем трех измерениях (Cleveland and McGill 1984). Обычно каждая линия представляет каждое измерение для данной строки (или наблюдения) в наборе данных.Это правда, что plotly.js предоставляет тип трассировки, parcoords, специально для параллельных координат, который предлагает желаемые интерактивные возможности (например, выделение и изменение порядка осей). Однако он также может быть полезен для изучения того, как использовать add_lines () для реализовать параллельные координаты, поскольку это может обеспечить большую гибкость и контроль над масштабами осей.

Когда измерения выполняются в очень разных масштабах, необходимо проявлять осторожность и преобразовывать переменные, чтобы они были помещены в общую шкалу.Как показано на рис. 3.23, даже если переменные измеряются в одном масштабе, преобразование переменных разными способами может оказаться полезным.

  iris $ obs <- seq_len (nrow (радужная оболочка))
iris_pcp <- function (transform = identity) {
  iris [] <- purrr :: map_if (iris, is.numeric, преобразовать)
  tidyr :: gather (радужная оболочка, переменная, значение, -Species, -obs)%>%
    group_by (набл.)%>%
    plot_ly (x = ~ переменная, y = ~ значение, цвет = ~ виды)%>%
    add_lines (альфа = 0,3)
}
подзаговор (
  iris_pcp (),
  iris_pcp (масштаб),
  iris_pcp (scale :: rescale),
  nrows = 3, shareX = TRUE
)%>% hide_legend ()  

РИСУНОК 3.23: Графики с параллельными координатами набора данных Iris. Верхняя панель показывает все переменные в единой шкале. На средней панели каждая переменная масштабируется так, чтобы иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. На нижней панели каждая переменная масштабируется так, чтобы иметь минимум 0 и максимум 1.

Также стоит отметить, что GGally предлагает функцию ggparcoord () , которая создает графики параллельных координат через ggplot2 , которые мы можем преобразовать в графическое представление через ggplotly () .Благодаря связанной структуре выделения параллельные координаты, созданные таким образом, могут быть связаны с графикой связанных данных более низкой размерности (но иногда с более высоким разрешением) для управления разнообразным исследованием данных. Пакет pedestrians предоставляет несколько примеров привязки параллельных координат к другим видам, например, грандиозный тур для выявления необычных особенностей в многомерном пространстве (Sievert 2019a).

Полигоны

Функция add_polygons () по существу эквивалентна add_paths () с атрибутом fill, установленным на «toself».Многоугольники образуют основу для других, более высокоуровневых слоев, основанных на разбросе (например, add_ribbons () и add_sf () ), которые не имеют специального типа трассировки plotly.js. Полигоны можно использовать для рисования многих вещей, но, пожалуй, наиболее знакомое приложение, в котором вы , возможно, захотите использовать add_polygons () , - это рисование геопространственных объектов. Если и когда вы используете add_polygons () для рисования карты, убедитесь, что вы исправили соотношение сторон (например, xaxis.scaleanchor ), а также рассмотрите возможность использования plotly_empty () вместо plot_ly () , чтобы скрыть метки осей , галочки и сетка фона.С другой стороны, в Разделе 4.2 показано, как создавать собственные карты с использованием пакета sf и add_sf () , что требует небольшой работы для начала, но абсолютно стоит вложенных средств.

  base <- map_data ("мир", "канада")%>%
  group_by (группа)%>%
  plotly_empty (x = ~ long, y = ~ lat, alpha = 0.2)%>%
  макет (showlegend = FALSE, xaxis = list (scaleanchor = "y"))
  
базовый%>%
  add_polygons (hoverinfo = "none", color = I ("black"))%>%
  add_markers (text = ~ paste (name, "
", pop), hoverinfo = "text", color = I ("красный"), data = maps :: canada.города)

РИСУНОК 3.24: Использование add_polygons () для создания карты Канады и крупных канадских городов с использованием данных, предоставленных пакетом maps .

Как показано на рисунке 4.10, многоугольные слои на основе разброса (т.е. add_polygons (), , add_ribbons (), и т. Д.) По умолчанию визуализируют все полигоны с использованием одной трассировки plotly.js. Этот подход эффективен с точки зрения вычислений, но не всегда желателен (например, невозможно иметь несколько заливок на трассу, интерактивность относительно ограничена).Чтобы обойти ограничения, рассмотрите возможность использования split (или color с дискретной переменной) для разделения данных многоугольника на несколько трасс. Рисунок 3.25 демонстрирует использование split , который накладывает цветовую схему plotly.js на каждую трассу (то есть субрегион) и использует hoveron для создания одной всплывающей подсказки для каждой подобласти.

  add_polygons (base, split = ~ subregion, hoveron = "fills")  

РИСУНОК 3.25: Использование split для визуализации полигонов с различными заливками и интерактивными свойствами.

Ленты

Ленты полезны для отображения границ неопределенности как функции от x. Функция add_ribbons () создает ленты и требует аргументов: x , ymin и ymax . Функция augment () из пакета broom добавляет компоненты модели уровня наблюдений (например, подогнанные значения, сохраненные в виде нового столбца . Приспособлено ), что полезно для извлечения этих компонентов в удобной форме для визуализации.На рис. 3.26 показаны подогнанные значения и границы неопределенности для объекта линейной модели.

  м <- лм (миль на галлон ~ вес, данные = mtcars)
метла :: увеличение (м)%>%
  plot_ly (x = ~ wt, showlegend = FALSE)%>%
  add_markers (y = ~ mpg, color = I ("черный"))%>%
  add_ribbons (ymin = ~ .fitted - 1.96 * .se.fit,
              ymax = ~ .fit + 1.96 * .se.fit,
              color = I ("gray80"))%>%
  add_lines (y = ~ .fitted, color = I ("Steelblue"))  

РИСУНОК 3.26: Построение подобранных значений и границ неопределенности линейной модели с помощью пакета broom .

Построение

- конспект лекций Scipy

Подсказка

Matplotlib, наверное, самый использовал пакет Python для 2D-графики. Он обеспечивает как быстрое способ визуализации данных из Python и показателей качества публикации в много форматов. Мы собираемся исследовать matplotlib в интерактивном режиме охватывающие наиболее распространенные случаи.

1.5.1.1. Режимы IPython, Jupyter и matplotlib¶

Подсказка

Ноутбук Jupyter и Расширенный интерактивный Python IPython, являются настроен для научно-вычислительного рабочего процесса на Python, в сочетании с Matplotlib:

Для интерактивных сеансов matplotlib включите режим matplotlib

Консоль IPython:

При использовании консоли IPython используйте:

Jupyter notebook:

В записной книжке вставьте, в начале ноутбук следующая магия:

1.5.1.2. pyplot¶

Подсказка

pyplot предоставляет процедурный интерфейс для объектно-ориентированной библиотеки matplotlib. графическая библиотека. Он очень похож на Matlab ™. Следовательно большинство команд построения графика в pyplot имеют аналоги в Matlab ™ с похожими аргументы. Важные команды поясняются интерактивными примерами.

 из matplotlib импортировать pyplot как plt
 

Подсказка

В этом разделе мы хотим нарисовать функции косинуса и синуса на одном и том же сюжет.Начиная с настроек по умолчанию, мы будем постепенно увеличивать фигуру шаг, чтобы сделать его лучше.

Первый шаг - получить данные для функций синуса и косинуса:

 импортировать numpy как np

X = np.linspace (-np.pi, np.pi, 256)
С, S = np.cos (X), np.sin (X)
 

X теперь представляет собой массив с 256 значениями в диапазоне от -π до + π (в комплекте). C - косинус (256 значений), а S - синус (256 ценности).

Чтобы запустить пример, вы можете ввести их в интерактивном сеансе IPython:

Это приводит нас к приглашению IPython:

 IPython 0.13 - Улучшенный интерактивный Python.
? -> Введение в функции IPython.
% magic -> Информация о "волшебных"% функциях IPython.
help -> Собственная справочная система Python.
объект? -> Подробная информация об «объекте». «объект тоже работает, ?? печатает больше.
 

Подсказка

Вы также можете загрузить каждый из примеров и запустить его, используя обычный python, но вы потеряете интерактивное управление данными:

 $ python plot_exercise_1.py
 

Вы можете получить исходный код для каждого шага, щелкнув соответствующий рисунок.

1.5.2.1. График с настройками по умолчанию¶

Подсказка

Matplotlib поставляется с набором настроек по умолчанию, которые позволяют настройка всех видов свойств. Вы можете управлять настройками по умолчанию почти все свойства в matplotlib: размер рисунка и dpi, ширина линии, цвет и стиль, оси, свойства оси и сетки, текст и шрифт свойства и так далее.

Оставить комментарий