Компьютерные технологии. Компьютерные технологии в экологии и природопользовании
 Скачать 8 Mb.
|
|
1. Упражнение «Круговая диаграмма» Составьте круговую диаграмму на основании встроенного датасета ozon. Задайте самостоятельно радиус диаграммы, цвет секторов. Укажите название диаграммы и сделайте подписи. Одним из самых востребованных способов визуализации является гистограмма, hist. hist(x, breaks = "Sturges", freq = NULL, probability = !freq, include.lowest = TRUE, right = TRUE, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL, main = paste("Histogram of" , xname), xlim = range(breaks), ylim = NULL, xlab = xname, ylab, axes = TRUE, plot = TRUE, labels = FALSE, nclass = NULL, warn.unused = TRUE, ...). Работа с функцией hist аналогична предыдущему упражнению. Дополнительно можно подписать оси координат с помощью команд xlab и ylab. 2. Упражнение «Гистограмма» Составьте гистограмму на основании любого встроенного датасета. Задайте самостоятельно плотность гистограммы, размеры и цвета столбцов. Укажите название гистограммы и сделайте подписи, не забудьте подписать и данные, и оси координат. Можно использовать и другие графические функции. Так, plot(x) рисует график значений вектора x, упорядоченных вдоль оси х. 167 plot(x,y)изображает график зависимости y от х. barplot(x) представляет собой столбчатую диаграмму значений вектора х. Также можно усложнить ваши диаграммы и графики, добавив к ним графические функции низкого уровня. 3. Графические функции низкого уровня points(x, y) – добавляет к графику точки с координатами х и у. lines(x, y) – то же, но для линий. text(x, y, labels, ...) – добавляет к графику текст, указанный при помощи аргумента labels, в место с координатами х и у. segments(x0, y0, x1, y1) – изображает линию, проходящую из точки с координатами (x0, y0) в точку с координатами (x1, y1). arrows(x0, y0, x1, y1, angle= 30, code=2) – то же, что и segments(), но для стрелок; указатель стрелки будет изображен в точке с координатами (x0, y0), если code = 1, в точке (x1, y1), если code = 2, и с обеих сторон стрелки, если code = 3; аргумент angle управляет тем, насколько заострен указатель стрелки. abline(h = y) – рисует горизонтальную линию, отходящую от координаты; abline(v = x) – рисует вертикальную линию, отходящую от координаты х. rect(x1, y1, x2, y2) – рисует прямоугольник, чьи левая, правая, нижняя и верхняя грани задаются координатами x1, y1, x2 и y2 соответственно. legend(x, y, legend) – добавляет легенду в точке (х, у) с символами, которые задаются при помощи аргумента legend. title( ) – добавляет к графику заголовок (также можно добавить подзаголовок). axis(side, vect) – добавляет к графику ось внизу (side = 1), слева (2), сверху (3) или справа (4). 4. Управление графическим параметрами Часть графических параметров уже использовалась нами при выполнении самостоятельных заданий в этом разделе. Обратите внимание, что многие из 168 перечисленных ниже параметров могут быть установлены глобально при помощи команды par(...)или локально в виде аргументов графических функций. adj –контролирует выравнивание текста (0 – по левому краю, 0.5 – по центру, 1 – по правому краю). bg – устанавливает цвет фона (например, bg = "red"); список 657 доступных цветов можно просмотреть при помощи команды colors( ). cex – управляет размером шрифта и символов; следующие параметры имеют аналогичное действие в отношении: чисел на координатных осях – cex.axis, меток осей – cex.lab, основного заголовка графика – cex.main и подзаголовка – cex.sub col – задает цвет символов и линий (в виде названий цветов "red", "blue" и т.п. – см. colors( ) или в виде "RRGGBB" – см. rgb( ), hsv( ), gray( ) и rainbow( )); так же, как и для cex, имеются варианты col.axis, col.lab, col.main, col.sub. font–целое число, задающее стиль текста (1: нормальный, 2: курсив, 3: жирный, 4: жирный курсив); как и для cex, имеются варианты font.axis, font.lab, font.main, font.sub. С ПЕЦИАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ R В ОБЛАСТИ ЭКОЛОГИИ И ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ Как уже не раз говорилось, R – это модульный язык, в который постоянно вносятся изменения и дополнения в виде пакетов специальных функций. Ряд пакетов предназначен специально для анализа данных в области экологии и природопользования. Даже базовая версия R содержит широкий спектр функций для использования в области охраны окружающей среды. Эта, уже имеющаяся, функциональность дополняется множеством пакетов, доступных на сайте CRAN, которые предоставляют специальные методы, например, метод кластерного анализа. 169 Ниже приведен список некоторых наиболее интересных и специализированных пакетов и функций. Кроме этих пакетов, существует огромное количество пакетов с дополнительными возможностями для статистического анализа, которые не будут здесь описаны, поскольку являются универсальными и могут использоваться в различных областях науки. Пакет EnvStats является преемником модуля S-PLUS EnvironmentalStats. Этот пакет данных позволяет совершать действия над неиндексированными данными, выполнять оценку достоверности и отображать ее результаты, сравнивать концентрации химических веществ со стандартами (обратите внимание, что стандарты международные) с использованием доверительных интервалов, сравнивать между собой сразу несколько образцов, использовать метод Монте- Карло для анализа данных. Пакет BiodiversityR представляет собой графический интерфейс для анализа биоразнообразия сообщества. Пакет untb представляет собой набор утилит для анализа данных о биоразнообразии, включая симуляцию экологического дрейфа в рамках Унифицированной теории биоразнообразия и биогеографии Хаббелла и расчет различных диагностических функций, например, кривой видового накопления Престона. Пакет primer предоставляет множество функций для моделирования экологических данных и базовой теоретической экологии, включая функции, связанные с демографическими матричными моделями, метапопуляцией и исходными моделями, моделями хозяев-паразитоидов и болезней и др. Пакет vegan предоставляет широкий спектр функций, связанных с экологией, таких как индексы разнообразия (включая так называемые числа Хилла), ранжированные диаграммы обилия, логарифмические ряды Фишера, модель разломанного стержня (распределение обилия видов с максимально возможной в природе равномерностью), модель обилия Хаббелла и др. Пакет adehabitat дополняет ade4 и предоставляет набор инструментов для анализа выбора мест обитания животных. 170 Пакет popbio можно использовать для построения и анализа возрастных или сценарных матричных моделей популяции. Пакет openair содержит немало инструментов для анализа и интерпретации параметров временных серий загрязнения воздуха. Ряд пакетов предназначен для оценки численности животных и связанных с этой оценкой параметров. К таким пакетам относятся: Rcapture, secr, SPACECAP, DSpat, RMark, mrds, marked, Distance и dsm. Несколько специальных пакетов предназначено для анализа данных в области почвоведения: soiltexture может описывать и анализировать текстуру грунта, его классификацию и преобразования; aqp содержит набор алгоритмов, связанных с моделированием почвенных ресурсов, классификацией почв, агрегацией профиля почвы и визуализацией; HydroMe оценивает параметры в моделях инфильтрации и водоудержания. Существует также несколько пакетов, относящихся к области климатологии: seas реализует ряд функций для анализа и визуализации сезонных данных; RMAWGEN представляет собой набор функций для пространственной стохастической генерации временных рядов температуры и осадков с использованием векторных авторегрессионных моделей; Interpol.T проводит ежечасную интерполяцию ежедневных минимальных и максимальных температурных рядов. 171 Список литературы 1. Божко А. Н. Photoshop CS: технология работы: учеб.-справ. изд. / А. Н. Божко. М.: Кудиц-образ, 2004. 624 с. 2. Бондаренко М. Правильный вектор: бесплатные инструменты для создания векторной графики / М. Бондаренко, С. Бондаренко. 2013. 3DNews Daily Digital Digest (www.3dnews.ru); URL: https://3dnews.ru/774197 (дата обращения: 01.11.2017). 3. Васильев В. Е. Компьютерная графика: учеб. пособие / В. Е. Васильев, А. В. Морозов. СПб.: СЗТУ, 2005. 101 с. 4. Гумерова Г.Х. Основы компьютерной графики: учеб. пособие / Г. Х. Гумерова. Казань: Изд-во КНИТУ, 2013. 87 с. 5. Заика А. Photoshop для начинающих / А. Заика. М.: РИПОЛ классик, 2013. 200 с. 6. Залогова Л. А. Компьютерная графика. Элективный курс: учеб. пособие / Л. А. Залогова. М.: Б:ИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. 212 с. 7. Искусство дизайна с компьютером и без. М.: Кудиц-образ, 2005. 204 с. 8. Кабаков Р. R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R / Р. Кабаков. М.: ДМК-Пресс, 2012. 588 с. 9. Кнут Д. Э. Компьютерная типография / Д. Э. Кнут. М.: Мир: АСТ, 2003. 668 с. 10. Корнеенко О. Е. Компьютерные информационные технологии: практ. пособие для студ. экон. спец. / О. Е. Корниеко, О. И. Полякова. Гомель: ГГУ им. Ф. Скорины, 2008. 78 с. 11. Коцюбинский А. О. Компьютерная графика / А. О. Коцюбинский, С. В. Горошев. М.: Технолоджи-3000, 2001. 752с. 12. Основы информатики и информационные технологии: учебно-метод. комплекс для студ. ист. фак.: в 2 ч. Ч. 2 / Е. Н. Балыкина, Е. Э. Попова, Д. Н. Бузун. Минск: БГУ, 2008. 96 с. 172 13. Павлова Л. Д. Информатика. Учебный курс: учеб. пособие / Л. Д. Павлова, О. А. Кондратова, Н. В. Балицкая // Современные проблемы науки и образования. 2009. № 1. URL: https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=865 (дата обращения: 14.12.2017).) 14. Пономаренко С. И. Adobe Photoshop 6.0: Наиболее полное руководство / С. И. Пономаренко. СПб.: БХВ - Петербург, 2002. 832 с. 15. Филиппович А.Ю. Компьютерные шрифты: виды, характеристики и технологии создания: лекции по дисциплине «Искусство шрифта» / А. Ю. Филиппович. М.: Моск. гос. ун-т печати им. Ивана Фёдорова, 2012. URL: http://it- сlaim.ru/Education/Course/Fonts/lecture/2TLectureFonts.pdf (дата обращения: 01.11.2017). 16. Херн Д. Компьютерная графика и стандарт OpenGL / Д. Херн. 3-е изд. М.: Вильямс, 2005. 1168 с. 17. Шипунов А. Б. Наглядная статистика. Используем R! / А. Б. Шипунов, Е. М. Балдин. М.: ДМК Пресс, 2009. 298 с. 18. Шитиков В. К., Розенберг Г. С. Рандомизация, бутстреп и методы Монте-Карло. Примеры статистического анализа данных по биологии и экологии. Тольятти: Кассандра, 2013. 314 с. 19. Adobe Photoshop CS. М.: ТРИУМФ, 2004. 576 с. 20. Biopython Tutorial and Cookbook. URL: http://biopython.org/ DIST/docs/tutorial/Tutorial.html (дата обращения: 11.01.2018). 21. Official git repository for Biopython. URL: https://github.com/ biopython/biopython (дата обращения: 11.01.2018). 22. Matloff N. The Art of R Programming / N. Matloff. San Francisco: No Starch Press, Inc. 2011. 402 p. 23. Cotton R. Learning R. URL: https://avaxsearch.pro/?q=learning%20R (дата обращения: 09.12.2017). 24. Paradis E. R for Beginners. URL: http://www.pdfdrive.net/r-for-beginners- the-comprehensive-r-archive-network-e1543329.html (дата обращения: 17.12.2017). 173 25. Kickstarting R. URL: https://cran.r-project.org/doc/contrib/Lemon- kickstart/index.html (дата обращения: 11.01.2018). 26. CRAN project. URL: https://cran.r-project.org/ (дата обращения: 11.01.2018). 27. Packages for Ecology and Environments. URL: https://cran.r- project.org/web/views/Environmetrics.html (дата обращения: 22.12.2017). Учебное издание Данилова Мария Александровна Васильева Юлия Сергеевна Красильников Виталий Павлович КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОЛОГИИ И ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИИ Под общей редакцией М. А. Даниловой Учебное пособие Редактор Л. А. Богданова Корректор Л. И. Семицветова Техническая подготовка материалов: М. А. Данилова ____________________________________________________________________ Объем данных 8 Мб Подписано к использованию 12.12.2018 Размещено в открытом доступе на сайте www.psu.ru в разделе НАУКА / Электронные публикации и в электронной мультимедийной библиотеке ELiS Издательский центр Пермского государственного национального исследовательского университета. 614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15 |