Чертеж турник: виды, чертежи, как сделать дома, инструкция

— узнайте о столбчатых диаграммах и столбчатых диаграммах

Что такое гистограмма, используемая для

Гистограмма (также известная как гистограмма или гистограмма) — это визуальный инструмент, который использует столбцы для сравнения данных между категориями.Гистограмма может располагаться горизонтально или вертикально. Важно знать, что чем длиннее полоса, тем больше ее значение.

Гистограммы состоят из двух осей. На вертикальной гистограмме, как показано выше, горизонтальная ось (или ось x) показывает категории данных. В этом примере это годы. Вертикальная ось (или ось Y) — это масштаб. Цветные полосы — это ряд данных.

Гистограммы имеют три ключевых атрибута:

• Столбиковая диаграмма упрощает быстрое сравнение наборов данных между различными группами.
• График представляет категории по одной оси и дискретное значение по другой. Цель состоит в том, чтобы показать взаимосвязь между двумя осями.
Гистограммы
• также могут отображать большие изменения данных с течением времени.

Столбиковая диаграмма и линейная диаграмма

Гистограммы отображают данные аналогично линейным графикам. Линейные графики полезны для отображения небольших изменений тенденции с течением времени. Гистограммы лучше подходят для сравнения больших изменений или различий в данных между группами.

Когда использовать гистограмму

Гистограммы — это эффективный способ сравнения элементов между разными группами. На этой гистограмме показано сравнение чисел на квартальной основе за четырехлетний период. Пользователи этой диаграммы могут сравнивать данные по кварталам на основе годовой тенденции, а также видеть, как годовые продажи распределяются в течение каждого года.

Гистограммы — чрезвычайно эффективный визуальный элемент для использования в презентациях и отчетах. Они популярны, потому что позволяют читателю гораздо легче распознать закономерности или тенденции, чем смотреть на таблицу числовых данных.

Типы гистограмм

При визуальном представлении данных следует учитывать несколько различных стилей гистограмм.

Вертикальная гистограмма

Самый распространенный тип гистограммы — это вертикальная гистограмма. Это очень полезно при представлении ряда данных с течением времени.

Одним из недостатков вертикальных столбчатых диаграмм является то, что они не оставляют много места в нижней части диаграммы, если требуются длинные метки.

Горизонтальная гистограмма

Преобразование вертикальных данных в горизонтальную гистограмму решает эту проблему.По вертикальной оси достаточно места для длинной метки, как показано ниже.

Гистограмма с накоплением

Гистограмма с накоплением — это визуальный элемент, который может передавать большой объем информации.

Убедитесь, что вы выбрали тип графика, который наилучшим образом представляет данные, которые вы хотите выделить.

Как создать гистограмму

Первый шаг — убедиться, что данные правильно отформатированы для гистограммы.

На вкладке Insert в SmartDraw щелкните Graph и выберите тип Bar Graph..

Выберите файл данных для импорта, и SmartDraw автоматически сгенерирует гистограмму.

После импорта вы можете легко изменить заголовок, размещение легенды и даже быстро изменить тип графика с помощью параметров Edit Graph или просто дважды щелкнув импортированную диаграмму.

Рисование гистограммы | ConceptDraw HelpDesk

Когда вам нужно графически отобразить сравнения между категориями данных, вы можете использовать гистограмму — диаграмму, в которой используются горизонтальные или вертикальные полосы для отображения сравнения между категориями.Вертикальная гистограмма называется столбчатой ​​диаграммой. Возможность создания гистограммы предоставляется с помощью решения Bar Graphs.
Вы можете создать столбчатую диаграмму, используя:

• Фигуры вертикальной гистограммы
• Фигуры трехмерной гистограммы
• Цилиндрическая гистограмма
• Двойная гистограмма
• Форма горизонтальной гистограммы

Вертикальная гистограмма, трехмерная гистограмма и цилиндрическая гистограмма

1. Перетащите фигуру диаграммы из библиотеки в документ.
2. Чтобы внести изменения в график, используйте команды меню «Действие». Чтобы открыть меню, выберите объект и нажмите кнопку в правом верхнем углу объекта.
3. Чтобы изменить значение на полосе, выберите ее и введите новое значение.
4. Чтобы добавить или изменить заголовок диаграммы, выберите столбчатую диаграмму и просто начните вводить текст.
5. Для изменения ориентации меток категорий по горизонтальной оси используйте команду меню Действие Наклонные / Горизонтальные метки.
6. Чтобы переместить метки категорий вверх и вниз, выберите гистограмму и используйте контрольную точку в правом нижнем углу фигуры.
7. Чтобы изменить ширину полосы и расстояние между полосами, выберите столбчатую диаграмму и используйте контрольную точку на горизонтальной оси.

Двойная гистограмма

1. Перетащите фигуру диаграммы из библиотеки в документ.
2. Чтобы внести изменения в график, используйте команды меню «Действие».
3. Чтобы изменить значение на полосе, выберите ее и введите новое значение.
4. Чтобы изменить цвет категории, выберите ее и используйте параметр «Заливка» на панели «Формат».
5. Чтобы задать имена категорий, выберите категорию и введите новое имя.
6. Для изменения ориентации меток категорий по горизонтальной оси используйте команду меню Действие Наклонные / Горизонтальные метки.
7. Чтобы переместить метки категорий вверх и вниз, выберите гистограмму и используйте контрольную точку в правом нижнем углу фигуры.
8. Чтобы изменить ширину полосы и расстояние между полосами, выберите столбчатую диаграмму и используйте контрольную точку на горизонтальной оси.

Горизонтальная гистограмма

1. Перетащите фигуру диаграммы из библиотеки в документ.
2. Чтобы внести изменения в график, используйте команды меню «Действие».
3. Чтобы изменить значение в полосе, выберите ее в таблице и введите новое значение.
4. Используйте таблицу для изменения меток категорий или серий.

Результат: полезно использовать гистограмму для представления изменений данных за определенный период времени или выделения сравнений в данных.

Горизонтальная гистограмма в R (2 примера)

В этом посте объясняется, как создать гистограмму с горизонтальными полосами на языке программирования R.

Учебник содержит следующие темы:

Давайте погрузимся в это.

Пример данных и графика по умолчанию

Первый шаг — создать пример данных:

 data <- data.frame (group = LETTERS [1: 6], # Создать пример данных
                   значение = 9: 4)
data # Распечатать пример данных 

data <- data.frame (group = LETTERS [1: 6], # Создать пример данных значение = 9: 4) data # Пример печати data

Посмотрите на таблицу, полученную после выполнения предыдущего синтаксиса R.Он показывает, что данные нашего примера состоят из шести строк и двух переменных.

Столбец «группа» содержит названия наших столбцов, а столбец «значение» - соответствующие значения.

Давайте нарисуем эти данные!

Пример 1: Построение горизонтальной гистограммы с использованием базы R

В этом примере объясняется, как выровнять полосы гистограммы по горизонтали.

Давайте сначала создадим вертикальную гистограмму:

 barplot (data $ value ~ data $ group) # Вертикальная гистограмма в Base R 

barplot (data $ value ~ data $ group) # Вертикальная гистограмма в Base R

На рисунке 1 показан результат предыдущего кода R - вертикально выровненная штриховая диаграмма, созданная с помощью Base R.

Теперь мы можем настроить предыдущий код R, используя аргумент горизонт функции штрихового графика:

 barplot (data $ value ~ data $ group, # Горизонтальный штриховой график в Base R
        Horizon = TRUE) 

barplot (data $ value ~ data $ group, # Горизонтальный штриховой график в Base R горизонт = ИСТИНА)

Выполнив предыдущий код R, мы создали рисунок 2, то есть гистограмму с горизонтальными полосами, созданную с помощью базовой установки языка программирования R.

Пример 2: Построение горизонтальной гистограммы с использованием пакета ggplot2

В примере 2 я покажу, как использовать дополнительный пакет ggplot2 для создания горизонтальной гистограммы.

Если мы хотим использовать функции пакета ggplot2, нам сначала нужно установить и загрузить ggplot2:

 install.packages ("ggplot2") # Установить и загрузить ggplot2
библиотека ("ggplot2") 

install.packages ("ggplot2") # Установить и загрузить ggplot2 библиотека ("ggplot2")

Затем мы можем использовать функции ggplot и geom_bar, чтобы создать полосу ggplot2 по умолчанию, т.е.е. с вертикальными полосами:

 ggp <- ggplot (data, aes (group, value)) + # Создать вертикальную гистограмму в ggplot2
  geom_bar (stat = "identity")
ggp # Нарисуйте вертикальную полосу в ggplot2 

ggp <- ggplot (data, aes (group, value)) + # Создайте вертикальную полосу в ggplot2 geom_bar (stat = "identity") ggp # Нарисуйте вертикальную гистограмму в ggplot2

На рис. 3 показан результат предыдущего синтаксиса программирования R - гистограмма ggplot2 с вертикальными полосами.

Теперь мы можем использовать функциюordin_flip, чтобы преобразовать наш вертикальный штриховой график в горизонтальный штриховой график:

 ggp + # Горизонтальный график в ggplot2
  Coord_flip () 

ggp + # Горизонтальный штриховой график в ggplot2 Coord_flip ()

На рисунке 4 показано, что мы построили горизонтальную гистограмму ggplot2.

Видео и другие ресурсы

Нужны ли вам дополнительные пояснения по программному коду R в этой статье? Тогда вы можете посмотреть следующее видео с моего канала на YouTube. Я объясняю примеры этого урока в видео:

Пожалуйста, примите файлы cookie YouTube для воспроизведения этого видео. Принимая, вы будете получать доступ к контенту YouTube, услуги, предоставляемой внешней третьей стороной.

Политика конфиденциальности YouTube

Если вы примете это уведомление, ваш выбор будет сохранен, и страница обновится.

Принять контент YouTube

Кроме того, вы можете ознакомиться с статьями по теме, которые я опубликовал на этом веб-сайте. Некоторые статьи о штриховых графиках и других типах графики перечислены ниже:

Подводя итог: в этом посте R вы узнали, как создать гистограмму с горизонтально выровненными полосами . Дайте мне знать в комментариях, если у вас есть дополнительные комментарии или вопросы.

Quick-R: гистограммы

Создайте штриховые диаграммы с помощью функции barplot ( height ) , где height - вектор или матрица. Если высота является вектором , значения определяют высоту столбцов на графике. Если высота является матрицей и опция рядом с = ЛОЖЬ , то каждая полоса графика соответствует столбцу высоты, а значения в столбце указывают высоту уложенных друг на друга «суб столбцов».Если высота представляет собой матрицу и рядом с = ИСТИНА , то значения в каждом столбце совмещаются, а не складываются. Включите опцию names.arg = ( вектор символов ) для обозначения полос. Параметр горизонт = ИСТИНА для создания горизонтальной гистограммы.

Простая гистограмма

# Простая гистограмма
counts <- table (mtcars $ gear)
barplot (counts, main = "Car Distribution",
xlab = "Number of Gears")

нажмите для просмотра

# Простая горизонтальная полоса с добавленными метками
counts <- table (mtcars $ gear)
barplot (counts, main = "Car Distribution", horizon = TRUE,
names.arg = c («3 передачи», «4 передачи», «5 передач»))


нажмите для просмотра

(Чтобы попрактиковаться в построении простой гистограммы в R, попробуйте это интерактивное видео.)

Гистограмма с накоплением

# Гистограмма с накоплением цветов и легенды
counts <- table (mtcars $ vs, mtcars $ gear)
barplot (counts, main = "Распределение автомобилей по шестерням и VS",
xlab = "Number of Gears", col = c ("темно-синий", "красный"), легенда
= rownames (количество))

нажмите для просмотра

Сгруппированный участок

# Сгруппированная гистограмма
counts <- table (mtcars $ vs, mtcars $ gear)
barplot (counts, main = "Распределение автомобилей по шестерням и VS",
xlab = "Number of Gears", col = c (" темно-синий "," красный "),
легенда = rownames (количество), рядом = ИСТИНА)

нажмите для просмотра

Банкноты

Гистограммы не обязательно должны основываться на подсчетах или частотах.Вы можете создавать гистограммы, которые представляют средние значения, медианы, стандартные отклонения и т. Д. Используйте функцию aggregate () и передайте результаты в функцию barplot ().

По умолчанию категориальная осевая линия подавлена. Включите опцию axis.lty = 1 , чтобы нарисовать ее.

При большом количестве полосок надписи на полосах могут начать перекрываться. Вы можете уменьшить размер шрифта, используя параметр cex.names = . Значения меньше единицы уменьшат размер этикетки. Кроме того, вы можете использовать графические параметры, такие как следующие, чтобы увеличить интервал между текстом:

# Fitting Labels
par (las = 2) # сделайте текст метки перпендикулярным оси
par (mar = c (5,8,4,2)) # увеличьте поле оси Y.

counts <- table (mtcars $ gear)
barplot (counts, main = "Car Distribution", horizon = TRUE, names.arg = c ("3 Gears", "4 Gears", "5 Gears"), cex.names = 0,8)

нажмите для просмотра

Преобразование таблицы в горизонтальную гистограмму с помощью ggplot2

Таблица в этом примере взята из: ГРИН, К., ПИНДЕР-ГРОВЕР, Т., & МИЛЛУНЧИК, Дж. (2012). Влияние технологии скринкастов: соединение восприятия полезности и реальности производительности.Журнал инженерного образования, 101 (4), 717-737.

В таблице 3 в статье собраны ответы на обзор стратегий использования двух типов скринкастов: скринкасты решения домашних заданий и скринкасты мини-лекций.

Получение данных в R

Для работы с данными в R сначала создайте таблицу в Excel и сохраните как файл .csv.

Созданная мною таблица включает только проценты, но не количество ответов. Основная цель таблицы заключалась в том, чтобы сравнить стратегии для каждого типа скринкастов, поэтому наиболее важны проценты, а не количество.Общее количество респондентов для каждого типа скринкаста по-прежнему будет включено в окончательный график, что позволит рассчитать количество ответов, не загромождая график.

Это таблица Excel, которую я создал:

Задайте рабочий каталог в R Studio, перейдя по меню: Сессия> Установить рабочий каталог> Выбрать каталог , затем выбрать папку, в которой вы сохранили свои данные.

Прочтите файл .csv в R с помощью

  screencastOriginal <- читать.csv ("hw1 data.csv")
  

Посмотрите на таблицу, чтобы убедиться, что она прочитана правильно.

  screencast Оригинал
  

  ## Причина
## 1 Просмотрено все видео от начала до конца
## 2 Повторно просмотрел определенные сегменты на основе ответов в домашнем задании.
## 3 Перешли к конкретным пунктам для проверки
## 4 Просмотр больших кусков информации в поисках информации
## 5 Просмотрено
##   Домашнее задание.решение Мини. лекция
## 1 33 66
## 2 26 5
## 3 19 12
## 4 14 9
## 5 9 8
  

Это матрица 5x3 с метками столбцов Reason , Homework.solution и Mini.lecture . Подумайте, правильно ли отформатирована эта таблица для гистограммы. Причина будет одной осью, но нам понадобятся и Homework.solution, и Mini.лекция процентов по другой оси. Хотя исходная таблица представлена ​​одним способом, нам нужно немного изменить формат для наших целей.

Используя Excel, я создал второе представление таблицы, матрицу 10x3 со столбцами Причина , Процент и Тип и сохранил ее как .csv. Тип имеет значения 0 и 1, представляющие Homework.solution и Mini.lecture соответственно. Теперь, когда мы строим график, Причина будет на одной оси, Процент будет на другой оси, и каждый Тип будет иметь свою собственную полосу.

Это вторая созданная мной таблица Excel:

Прочтите и просмотрите новую таблицу, используя

  скринкаст <- read.csv ("hw1 data2.csv")
скринкаст
  

  ## Причина в процентах
## 1 Просмотрено все видео от начала до конца 33
## 2 Повторно просмотрел определенные сегменты на основе ответов в домашнем задании 26
## 3 Перешли к конкретным пунктам для проверки 19
## 4 Просмотр больших кусков информации в поисках информации 14
## 5 Просмотрено около 9
## 6 Просмотрено все видео от начала до конца 66
## 7 Повторно просмотрел определенные сегменты на основе ответов в домашнем задании 5
## 8 Перешли к конкретным пунктам для проверки 12
## 9 Просмотр больших кусков информации в поисках информации 9
## 10 Просмотрено около 8
##    Тип
## 1 0
## 2 0
## 3 0
## 4 0
## 5 0
## 6 1
## 7 1
## 8 1
## 9 1
## 10 1
  

Создание базового графика

Мы будем использовать пакеты ggplot2 и scale для создания графика.Загрузите их, используя

 Библиотека  (ggplot2)
библиотека (весы)
  

Мы будем использовать ggplot () в качестве основы и добавлять слои для настройки нашего графика. Мы настроим график, как описано выше: Причина будет на оси x, Процент будет на оси y, и данные будут разделены на Тип . Обратите внимание, что Тип должен использоваться как коэффициент (Тип) , потому что R считывает записи 0,1 как целые числа, а не категории.

  # Первый шаг - определение базовой формы графика
ggplot (data = screencast, aes (x = Reason, y = Percentage, fill = factor (Type)))
  

Затем добавьте гистограмму, используя слой geom_bar () с аргументами stat = "identity" , чтобы использовать данные в качестве высоты столбцов, и position = "dodge" , чтобы две полосы не перекрывали друг друга. разное. Слой corre_flip () будет переворачивать оси x и y, создавая горизонтальную гистограмму вместо вертикальной.Слой ggtitle () будет озаглавить график.

Теперь код и график выглядят так:

  ggplot (data = screencast, aes (x = Reason, y = Percentage, fill = factor (Type))) +
  geom_bar (position = "dodge", stat = "identity") +
  corre_flip () +
  ggtitle («Стратегии использования домашних заданий и скринкастов мини-лекций»)
  

Доработка участка

Базовая структура графа создана, но еще многое предстоит сделать, чтобы очистить ее.

Цвет

Добавление слоев scale_fill_grey () и theme_bw () изменит цветовую схему на черно-белую, чтобы ее можно было легко распечатать.

  ggplot (data = screencast, aes (x = Reason, y = Percentage, fill = factor (Type))) +
  geom_bar (position = "dodge", stat = "identity") +
  corre_flip () +
  ggtitle («Стратегии использования домашних заданий и скринкастов мини-лекций») +
  scale_fill_grey () +
  theme_bw ()
  

Заказ и этикетки категорий

Вы могли заметить, что порядок категорий изменился по сравнению с исходной таблицей.R автоматически разместил их в алфавитном порядке. Категории можно переупорядочить, используя аргумент , ограничивает в слое scale_x_discrete () . Здесь мы ссылаемся на ось x, потому что Причина изначально была назначена как x. Только при использовании corre_flip () Reason теперь отображается на оси Y.

  масштаб_x_дискретный (
  limits = c («Просмотрел», «Просмотр больших фрагментов в поисках информации», «Перешел к определенным моментам для проверки», «Повторно просмотрел определенные сегменты на основе ответов в домашнем задании», «Просмотрел все видео от начала до конца»)
  )
  

Элементы перечислены в порядке, обратном таблице, потому что они назначаются оси по мере ее увеличения.

Некоторые причины длинные, и каждая занимает свою строку. В тексте нет разрывов строки. Мы можем использовать аргумент метки в scale_x_discrete () , чтобы изменить метки, чтобы график не занимал больше места, чем необходимо, добавив аргумент метки . Напишите свои ярлыки и используйте \ n везде, где хотите добавить разрыв строки.

  масштаб_x_дискретный (
  limits = c («Просмотрел», «Просмотр больших фрагментов в поисках информации», «Перешел к определенным моментам для проверки», «Повторно просмотрел определенные сегменты на основе ответов в домашнем задании», «Просмотрел все видео от начала до конца») ,
  label = c («Просмотрел», «Просмотрел большие фрагменты в поиске \ n информации», «Перешел к определенным моментам для проверки», «Повторно просмотрел определенные сегменты на основе \ n моих ответов в домашнем задании», «С самого начала просмотрел все видео. \ n до конца ")
    )
  

После внесения всех этих изменений наш график стал лучше.Вот полный код и график:

  ggplot (data = screencast, aes (x = Reason, y = Percentage, fill = factor (Type))) +
  geom_bar (position = "dodge", stat = "identity") +
  corre_flip () +
  ggtitle («Стратегии использования домашних заданий и скринкастов мини-лекций») +
  scale_fill_grey () +
  theme_bw () +
  масштаб_x_дискретный (
    limits = c («Просмотрел», «Просмотр больших фрагментов в поисках информации», «Перешел к определенным моментам для проверки», «Повторно просмотрел определенные сегменты на основе ответов в домашнем задании», «Просмотрел все видео от начала до конца») ,
    label = c («Просмотрел», «Просмотрел большие фрагменты в поиске \ n информации», «Перешел к определенным моментам для проверки», «Повторно просмотрел определенные сегменты на основе \ n моих ответов в домашнем задании», «С самого начала просмотрел все видео. \ n до конца ")
    )
  

Легенда

Легенда нуждается в доработке.Дополнительные аргументы могут быть добавлены в пределах scale_fill_grey () для корректировки легенды. Порядок элементов в легенде не соответствует порядку столбцов, а метки не имеют смысла. Мы можем решить обе эти проблемы с помощью аргумента , который прерывает и метки .

  scale_fill_grey (
  breaks = c (1,0), # изменяет порядок элементов на указанный
  label = c ("Скринкаст мини-лекции, n = 196", "Скринкаст домашнего задания, n = 209") # меняет метки элементов в их соответствующем порядке
  )
  

Поскольку исходная таблица давала общий размер выборки, я включаю эти данные в легенду, чтобы информация не терялась.

Аргументы в теме слоя () также влияют на легенду. Вы можете удалить заголовок легенды и переместить легенду, используя:

  тема (
  legend.title = element_blank (), # удаляет заголовок легенды
  legend.position = c (.73, .7), # меняет положение легенды
  )
  

При размещении легенды на графике представьте, что поверх нее лежит первый квадрант системы координат. Нижний левый угол - (0,0), а верхний правый - (1,1).Выберите координаты легенды в этом диапазоне. Я выбрал координаты (0,73, 0,7).

Наш код и график теперь выглядят так:

  ggplot (data = screencast, aes (x = Reason, y = Percentage, fill = factor (Type))) +
  geom_bar (position = "dodge", stat = "identity") +
  corre_flip () +
  ggtitle («Стратегии использования домашних заданий и скринкастов мини-лекций») +
  scale_fill_grey (
    разрывы = c (1,0),
    label = c ("Скринкаст мини-лекции, n = 196", "Скринкаст домашнего задания, n = 209")
    ) +
  theme_bw () +
  масштаб_x_дискретный (
    limits = c («Просмотрел», «Просмотр больших фрагментов в поисках информации», «Перешел к определенным моментам для проверки», «Повторно просмотрел определенные сегменты на основе ответов в домашнем задании», «Просмотрел все видео от начала до конца») ,
    label = c («Просмотрел», «Просмотрел большие фрагменты в поиске \ n информации», «Перешел к определенным моментам для проверки», «Повторно просмотрел определенные сегменты на основе \ n моих ответов в домашнем задании», «С самого начала просмотрел все видео. \ n до конца ")
    ) +
  тема(
    легенда.title = element_blank (),
    legend.position = c (.73, .7)
    )
  

Текст

Последняя тема, которую следует рассмотреть, - это текст на графике. Сюда входят метки осей, текст оси, заголовок, шрифт, размер и т. Д. Все эти эстетические изменения производятся с использованием аргументов в слое theme () .

Ось Y не нужно помечать «Причина», поскольку категории записаны. Это легко получить с помощью аргумента axis.title.y .

  тема (
  ось.title.y = element_blank (), # удаляет метку оси Y
  )
  

Мы можем изменить шрифт на всем графике, используя текст .

  тема (
  axis.title.y = element_blank (), # удаляет метку оси Y
  text = element_text (family = "serif", size = 20) # изменяет семейство шрифтов и размер текста на всем графике
  )
  

Наконец, мы можем внести изменения в заголовок, используя plot.title .

  тема (
  axis.title.y = element_blank (), # удаляет метку оси Y
  text = element_text (family = "serif"), # изменяет шрифт на всем графике
  участок.title = element_text (face = "bold", hjust = c (0,0)) # меняет начертание и расположение шрифта для заголовка графика
  )
  

Итак, наш окончательный код и график заканчиваются как:

  ggplot (data = screencast, aes (x = Reason, y = Percentage, fill = factor (Type))) +
 geom_bar (position = "dodge", stat = "identity") +
 corre_flip () +
 ggtitle («Стратегии использования домашних заданий и скринкастов мини-лекций») +
 scale_fill_grey (
 разрывы = c (1,0),
 label = c ("Скринкаст мини-лекции, n = 196", "Скринкаст домашнего задания, n = 209")
 ) +
 theme_bw () +
 масштаб_x_дискретный (
 limits = c («Просмотрел», «Просмотр больших фрагментов в поисках информации», «Перешел к определенным моментам для проверки», «Повторно просмотрел определенные сегменты на основе ответов в домашнем задании», «Просмотрел все видео от начала до конца») ,
 label = c («Просмотрел», «Просмотрел большие фрагменты в поиске \ n информации», «Перешел к определенным моментам для проверки», «Повторно просмотрел определенные сегменты на основе \ n моих ответов в домашнем задании», «С самого начала просмотрел все видео.
No related posts.