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Introducción al lenguaje R Sesión 4 / Gráficos en R

Introducción al lenguaje R Sesión 4 / Gráficos en R. Profesor: Noé Becerra Rodríguez 25 de junio 2014. Contenido. plot ( ) barplot ( ) hist ( ) boxplot ( ) pie ( ) accesorios para gráficos. Gráficas en R - plot( ).

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Introducción al lenguaje R Sesión 4 / Gráficos en R

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  1. Introducción al lenguaje RSesión 4 / Gráficos en R Profesor: Noé Becerra Rodríguez 25 de junio 2014

  2. Contenido • plot ( ) • barplot ( ) • hist ( ) • boxplot ( ) • pie ( ) • accesorios para gráficos

  3. Gráficas en R - plot( ) • Pueden ser usadas para diagramas de dispersión de dos dimensiones (X, Y) • Toma dos vectores como datos de entrada x = c(2,4,6,8,10) y = c(1.5,3,7,8,15) plot(y ~ x) plot(y, x) # es equivalente al anterior

  4. Argumentos básicos - plot( ) col = “ ”: color del gráfico pch: tipo de punto (círculo, cuadrado, círculo relleno, etc.) cex: tamaño de la figura (pch) usada en el gráfico type = “ ”: tipo de gráfico (puntos, líneas, etc.) main = “ ”: título del gráfico sub = “ ”: subtítulo del gráfico xlab, ylab = “ ”: etiquetas de los ejes X / Y xlim, ylim = c( mínimo, máximo): rango de los ejes X / Y col.axis, col.lab, col.main, col.sub: colores para los elementos individuales del gráfico

  5. Opciones para pch

  6. Algunos colores disponibles en R colors( ) # muestra todos los colores disponibles en R # Colores básicos en R

  7. Base “datos” para las gráficas ingreso = c(1,4,2,3,2,3,4,3,2,2,3,1,2,2,2) fingreso = factor (ingreso, levels=1:4, labels= c ("bajo", "medio", "alto", "muy-alto")) género = c(2,1,1,2,2,2,1,2,1,1,2,2,1,1,2) fgénero = factor(género, levels=1:2, labels = c("mujer", "hombre")) peso = c(60, 72, 57, 90, 95, 72, 65, 76, 61, 92, 98, 77, 66, 75, 59) altura = c(1.75, 1.80, 1.65, 1.90, 1.74, 1.91, 1.77, 1.83, 1.69, 1.95, 1.78, 1.88,1.73, 1.79, 1.61) datos = data.frame (peso, altura, fgénero, fingreso) datos

  8. Ejemplo de gráficos - plot( ) names(datos) head(datos) ls.str(datos) plot(peso, altura) plot(datos$peso, datos$altura) plot(datos$peso, datos$altura, col="blue", pch=19) plot(datos$peso, datos$altura, col="blue", pch=19, type="p", main="Diagrama de dispersión peso vs altura")

  9. Ejemplos - plot( ) plot(datos$peso, datos$altura, col=“blue”, pch=19, type="p", main="Diagrama de dispersión peso vs altura", sub = "muestra número 1", xlab="peso", ylab="altura") plot(datos$peso, datos$altura, col=“blue”, pch=19, type="p", main="Diagrama de dispersión peso vs altura", sub = "muestra número 1", xlab="peso", ylab="altura", xlim = c(55,100), ylim = c(1.55,2))

  10. ¿preguntas?

  11. Gráficos en R - barplot( ) Genera una gráfica de barras para datos tipo factor Las opciones más comunes que se manejan son: names.arg: etiquetas de las barras, por defecto los toma de la base horiz: hacer la barras horizontales (TRUE/FALSE) main, xlim, xlab ... Argumentos similares al plot ( )

  12. Ejemplos - barplot( ) 1variable ? conteo=table(datos$fingreso) barplot(conteo) barplot(conteo, main="Gráfica de barras del ingreso") barplot (conteo, main="Gráfica de barras del ingreso", xlab = "categoría de ingreso", ylab = "cant. individuos") barplot(conteo, main="Gráfica de barras del ingreso", xlab="categoría de ingreso", ylab="cant. de individuos", col="green") barplot(conteo, main="Gráfica de barras del ingreso", xlab="cant. de individuos", ylab="categoría de ingreso", col="green", horiz=T) Dar zoom a las últimas gráficas

  13. Ejemplos - barplot( ) 2 variables contador = table(datos$fingreso, datos$fgénero) barplot(contador) barplot(contador, main="Gráfico de barras ingreso y género") barplot(contador, main="Gráfico de barras ingreso y género", xlab="género", ylab=“cant. de individuos", col=c("red", "blue", "green", "gray"))

  14. Ejemplos - barplot( ) 2 variables barplot(contador, main="Gráfico de barras ingreso y género", xlab="género", ylab=“cant. de individuos", border="white", col=c("red", "blue", "green", "gray"), legend=rownames(contador)) barplot(contador, main="Gráfico de barras ingreso y género", xlab=“cantidad de individuos", ylab="género", horiz=T, col=c("red", "blue", "green", "gray"), legend=rownames(contador))

  15. ¿preguntas?

  16. Gráficas en R - hist( ) La funciónhist () genera histogramas, la variable debe ser númerica Los argumentos más comunes son: breaks: especifica el número de intervalos main, xlim, xlab etc. funcionancomo en la gráfica plot( )

  17. Gráficas en R - hist( ) data(airquality); head(airquality) hist(airquality$Ozone, breaks="Sturges") hist(airquality$Ozone, breaks="Sturges", col="limegreen", main="Histograma sobre Ozono") hist(airquality$Ozone, breaks="Sturges", col="limegreen", main="Histograma sobre Ozono", border="gray40", xlab="cantidad de Ozono", ylab="frecuencia") hist(airquality$Ozone, breaks="Sturges", col="limegreen", col.sub="gray60", main="Histograma sobre Ozono", border="gray40", sub="Datos: airquality", xlab="cantidad de Ozono", ylab="frecuencia")

  18. Gráficas en R - hist( ) hist(airquality$Ozone, breaks="Sturges", col="limegreen", col.sub="gray60", main="Histograma sobre Ozono", border="gray60", sub="Datos: airquality", xlab="cantidad de Ozono", ylab="frecuencia")

  19. ¿preguntas?

  20. Gráficas en R – boxplot( ) Las gráficas de boxplot ( ) pueden ser creadas para variables individuales o para un grupo de variables. Los argumentos principales son: X~Y : fórmula que indica las variables a graficar data =: indica el dataframe de donde tomar los datos varwidth = TRUE: gráfica proporcionalmente las cajas horiz = TRUE: para invertir la orientación de los ejes outline = TRUE: muestra los ouliers main, xlabel, etc. Funcional igual que la función plot( )

  21. Gráficas en R - boxplot( ) 1 variable # Boxplot para una sola variable data(cars) names(mtcars) boxplot(mtcars$mpg, col="gray", main="Diagrama de caja, millas por galón", col.sub="gray40", sub="Datos de 1984")

  22. Gráficas en R - boxplot( ) 2 variables boxplot(mtcars$mpg ~ mtcars$cyl) boxplot(mtcars$mpg ~ mtcars$cyl, col="green", main="Gráficos de cajas mpg / cilindros") boxplot(mtcars$mpg ~ mtcars$cyl, col="green", main="Gráficos de cajas mpg / cilindros", xlab="número de cilindros", ylab="millas por galón") boxplot(mtcars$mpg ~ mtcars$cyl, col=rainbow(3), main="Gráficos de cajas mpg / cilindros", xlab="número de cilindros", ylab="millas por galón", col.sub="gray40", sub="Datos 1974 Motor Trend US")

  23. Gráficas en R - boxplot( ) 2 variables boxplot(mtcars$mpg ~ mtcars$cyl, col=2:4, main="Gráficos de cajas mpg / cilindros", xlab="número de cilindros", ylab="millas por galón", col.sub="gray40", sub="Datos 1974 Motor Trend US", varwidth=T) boxplot(mtcars$mpg ~ mtcars$cyl, col=c("green", "gray", "blue"), main="Gráficos de cajas mpg / cilindros", xlab="millas por galón", ylab="número de cilindros", col.sub="gray40", sub="Datos 1974 Motor Trend US", varwidth=T, horizontal=T)

  24. ¿preguntas?

  25. Gráficas en R - Pie Las gráficas de pastel no son muy recomendables ya que es más fácil percibir la longitud que el volumen Las opciones de pie( ) incluyen x: vector indicando el área de cada sección labels: vector de cadena para los nombres de las secciones radius: determina el radio del círculo (0.1 a 1) main, col, etc. se apican igual que en la función plot( )

  26. Ejemplos en R - pie( ) Gráficos de Pastel simple datos=c(10,12,4,16,8) etiquetas=c("Italia", "Inglaterra", "Australia", "Alemania", "Francia") pie(datos, etiquetas, main="Gráfico de pastel, PIB Países varios") pie(datos, etiquetas, main="Gráfico de pastel, PIB Países varios", col=rainbow(5), radius=1)

  27. Ejemplos en R - pie( ) Gráfica de pastel con porcentajes datos = c(10, 12, 4, 16, 8) etiqueta = c("EU", "GB", "Australia", "Alemania", "Francia") pc = round(datos/sum(datos)*100) etiqueta = paste(etiqueta, pc) etiqueta = paste(etiqueta,"%",sep=" ") pie(datos,labels = etiqueta, col=rainbow(5), main="Gráfica de pastel, PIB varios países", radius=1)

  28. ¿preguntas?

  29. Accesorios para gráficas – par( ) par(mfrow=c(x,y) modifica el área de gráficos para incluir varios elementos en una pantalla, x indica número de renglones mientras que y son las columnas par(mfrow=c(1,2)) boxplot(airquality$Ozone~airquality$Month, col=2:6, main="boxplot ozono por mes") plot(airquality$Ozone, airquality$Wind, col="blue", pch=19, cex=0.75, main="Gráfico ozono vs viento") par(mfrow=c(1,1)

  30. Accesorios para gráficas – abline( ) abline(x) dibuja una línea horizontal (h) o vertical (v) sobre el gráfico. Acepta otros argumentos que impliquen una línea recta. par(mfrow=c(1,2)) plot(airquality$Ozone, airquality$Wind, col="blue", pch=19, main="ozono vs viento", xlab="", ylab="", cex=0.75) abline(h=10, col="red", lwd=2.5) plot(airquality$Ozone, airquality$Temp, col="red", pch=19, main="zono vs temperatura", xlab="", ylab="", cex=0.75) abline(v=55, col="blue", lwd=2.5)

  31. Accesorios para gráficas – text( ) text (x,y, “texto de gráfica”) permite incluir texto en las gráficas. X e Y son las coordenadas para ubicar la leyenda par(mfrow=c(1,1,)) plot(cars$speed, cars$dist, col="blue", pch=17, xlab="velocidad", ylab="distancia", main="distancia de frenado") text(8,80, "datos de 1920")

  32. Accesorios para gráficas – lines( ) El commando lines( ) permite dibujar líneas en el gráfico que no son necesariamente rectas y permite otros argumentos de objetos generados en R cien=rnorm(1000) hist(cien, col=3, freq=F, main=“histograma cien aleatorios”) lines(density(cien), col=2, lwd=2)

  33. Accesorios para gráficas – legend( ) La función legend ( ) permite incorporar textos en los gráficos de manera más flexible que el comando text () set.seed(123) edad = (rnorm (100, 26, 2.5)) ; exam = floor ( rnorm (100, 7, 1.25)) gen = c(rep (1, 55), rep ( 2, 45)); fgen = factor(gen, levels=1:2, labels=c("mujer", "varón")) data = data.frame(edad, exam, fgen) plot (data$edad, data$exam, col=data$fgen, pch=19, cex=0.5) legend(20,10, legend=c("mujer", "varón"), col=c("black", "red"), pch=c(19), cex=c(0.75))

  34. ¿preguntas?

  35. Tarea Con la información de la base “babies” que se encuentra en el paquete “UsingR”, generar dos gráficos de cada tipo que se revisaron en la sesión Es necesario bajar el paquete “UsingR” y cargarlo en memoria antes de poder acceder a la base “babies” Las variables a usar son: sex – sexo del infante wt– peso al nacer race – raza del madre age– edad de la madre ed – nivel educativo de la madre inc– ingreso familiar smoke – si fuma o no la madre

  36. ¿preguntas? Gracias! berono@hotmail.com http://nbecerrastatistics.wordpress.com/

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