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Cap04-02-Graficos.R
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Cap04-02-Graficos.R
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# Gráficos em R - Base Plotting System
# Obs: Caso tenha problemas com a acentuação, consulte este link:
# https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/200532197-Character-Encoding
# Configurando o diretório de trabalho
# Coloque entre aspas o diretório de trabalho que você está usando no seu computador
# Não use diretórios com espaço no nome
setwd("C:/FCD/BigDataRAzure/Cap04")
getwd()
# Lista de pacotes base carregados
search()
# Demo
demo("graphics")
# Plot Básico
x = 5:7
y = 8:10
plot(x,y)
?plot
altura <- c(145, 167, 176, 123, 150)
largura <- c(51, 63, 64, 40, 55)
plot(altura, largura)
# Plotando um Dataframe
?lynx
plot(lynx)
plot(lynx, ylab = "Plots com Dataframes", xlab = "")
plot(lynx, ylab = "Plots com Dataframes", xlab = "Observações")
plot(lynx, main = "Plots com Dataframes", col = 'red')
plot(lynx, main = "Plots com Dataframes", col = 'red', col.main = 52, cex.main = 1.5)
library(datasets)
hist(warpbreaks$breaks)
airquality
transform(airquality, Month = factor(Month))
boxplot(Ozone ~ Month, airquality, xlab = "Month", ylab = "Ozone (ppb)")
# Especificando os parâmetros
# col - cor do plot
# lty - tipo de linha
# lwd - largura de linha
# pch - símbolo no plot
# xlab - label do eixo x
# ylab - label do eixo y
# las - como os labels dos eixos são orientados
# bg - background color
# mfrow - número de plots por linha
# mfcool - número de plots por coluna
# Funções Básicas de Plot
# plot() - scatterplots
# lines() - adiciona linhas ao gráfico
# points() - adiciona pontos ao gráfico
# text() - adiciona label ao gráfico
# title() - adiciona título ao gráfico
# Parâmetros dos Gráficos
?par
par()
par('pch')
par('lty')
x = 2:4
plot(x, pch = "*")
par(mfrow = c(2,2), col.axis = "red")
plot(1:8, las = 0, xlab = "xlab", ylab = "ylab", main = "LAS = 0")
plot(1:8, las = 1, xlab = "xlab", ylab = "ylab", main = "LAS = 1")
plot(1:8, las = 2, xlab = "xlab", ylab = "ylab", main = "LAS = 2")
plot(1:8, las = 3, xlab = "xlab", ylab = "ylab", main = "LAS = 3")
legend("topright", pch = 1, col = c("blue", "red"), legend = c("Var1","Var2"))
par(mfrow = c(1,1))
# Cores disponíveis
colors()
# Salvando os gráficos
# png
png("Grafico1.png", width = 500, height = 500, res = 72)
plot(iris$Sepal.Length, iris$Petal.Length,
col = iris$Species,
main = "Gráfico gerado a partir do Iris")
dev.off()
# pdf
pdf("Grafico2.pdf")
plot(iris$Sepal.Length, iris$Petal.Length,
col = iris$Species,
main = "Gráfico gerado a partir do Iris")
dev.off()
# Estendendo as funções do plot
install.packages('plotrix')
library(plotrix)
?plotrix
par(mfrow = c(1,1), col.axis = "red")
plot(1:6, las = 3, xlab = "lty 1:6", ylab = "", main = "Mais opções ao plot")
ablineclip(v=1, lty=1, col="sienna2", lwd=2)
ablineclip(v=2, lty=1, col="sienna2", lwd=2)
ablineclip(v=3, lty=1, col="sienna2", lwd=2)
ablineclip(v=4, lty=1, col="sienna2", lwd=2)
ablineclip(v=5, lty=1, col="sienna2", lwd=2)
ablineclip(v=6, lty=1, col="sienna2", lwd=2)
ablineclip(v=7, lty=1, col="sienna2", lwd=2)
plot(lynx)
plot(lynx, type="p", main="Type p")
plot(lynx, type="l", main="Type l")
plot(lynx, type="b", main="Type b")
plot(lynx, type="o", main="Type o")
plot(lynx, type="h", main="Type h")
plot(lynx, type="s", main="Type s")
plot(lynx, type="n", main="Type n")
# Dois plots juntos
par(mar=c(4,3,3,3), col.axis="black")
plot(cars$speed, type="s", col="red", bty="n", xlab="Cars ID", ylab="")
text(8, 14, "Velocidade", cex=0.85, col="red")
par(new=T)
plot(cars$dist, type="s", bty="n", ann=F, axes=F, col="darkblue")
axis(side=4)
text(37, 18, "Distância", cex=0.85, col="darkblue")
title(main="Velocidade x Distância")
# Plots a partir de datasets
df <- read.csv('pibpercap.csv', stringsAsFactors = F)
df_1982 <- subset(df, ano == 1982)
plot(expectativa ~ pibpercap, data = df_1982, log = "x")
View(df)
# Nomes paar as colunas
mycol <- c(Asia = "tomato", Europe = "chocolate4", Africa = "dodgerblue2",
Americas = "darkgoldenrod1", Oceania = "green4")
# Plot
plot(expectativa ~ pibpercap, data = df_1982, log = "x", col = mycol[continente])
# Função para a escala
mycex <- function(var, r, f = sqrt){
x = f(var)
x_scaled = (x - min(x))/(max(x) - min(x))
r[1] + x_scaled * (r[2] - r[1])
}
# Plot
plot(expectativa ~ pibpercap, data = df_1982, log = "x",
col = mycol[continente],
cex = mycex(pop, r = c(0.2, 10))
)