Script utilizado na aula 3 para demostrar as funções do pacote ggplot2do tidyverse para customização de gráficos.
Nessa aula vamos utilizar o conjunto de dados da aula 1 e da aula 2 para demostrar as funcoes do ggplot2 do tidyverse. O primeiro passo então é carregar o pacote. Confiram a versão e atualizem para versão 2.0.0 usando a função tidyverse_update()!
Para essa aula também vamos usar alguns outros pacotes que deverão ser instalados, caso você não os tenha em sua biblioteca:
library(tidyverse)Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.0.5-- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --v ggplot2 3.4.2 v purrr 1.0.1
v tibble 3.2.1 v dplyr 1.1.2
v tidyr 1.3.0 v stringr 1.5.0
v readr 2.1.4 v forcats 1.0.0-- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
x dplyr::filter() masks stats::filter()
x dplyr::lag() masks stats::lag()# tidyverse_update()Agora vamos determinar o diretório de trabalho e carregar os dados, conforme aprendemos na aula anterior. Vamos usar o conjunto de dados já manipulados, que fizemos na aula anterior e salvamos em.csv
Você deve colocar o diretório de acordo com o seu caminho no computador, e de acordo com a localização dos seus dados.
# setwd("C:/Marina/Pos-doutorado/PNPD_UFPR/Vis Man Dados/Aula 3")
dados <- read.csv("Dados.csv")
#dados <- readr::read_csv('https://raw.githubusercontent.com/scalonmc/VisMan/master/VisManDados/Aula1/Dados_manipulados.csv')
#dados <- dados %>% rename(Phenology = `Phenological group`)Podemos customizar a paleta padrão (default) adicionando mais uma camada!
Podemos modificar a transparência da cor com o atributo alpha.
ggplot(data = dados, aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2)) +
geom_point(alpha=0.5)
ggplot(dados, aes(x=SLA, fill=Phenology)) +
geom_density(alpha=0.5)+
facet_wrap(~Vegetation)Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_density()`).
ggplot(dados, aes(x=Phenology, y=SLA ))+
geom_boxplot(aes(fill=Phenology, alpha = 0.7))+
facet_wrap(~Vegetation)Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
scale_color_hue() também modifica as tonalidades da paleta nos aspetos luminescência (l) cromaticidade (c)
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2))+
scale_color_hue(l=20)
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2))+
scale_color_hue(c=20)
Incluido no ggplot2, a paleta de tons de cinza pode ser usada com uma função própria: scale_fillou color_ gray(). Nesse caso, pode-se escolher o começo e o final especificando start e end:
ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill = Phenology)) + geom_boxplot()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_grey()Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill= Phenology)) +
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_grey(start =0.8, end=0.4)Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
Modificando cores com scale_color_brewer() e scale_fill_brewer() do pacote RColorBrewer
Dentro de uma paleta, você também pode escolher os valores que você deseja começar. Nesse caso, você deve usar a função scale_color or fill_manual()
library(RColorBrewer)Warning: package 'RColorBrewer' was built under R version 4.0.5display.brewer.all()
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2)) +
scale_color_brewer(palette = "PuRd")
my_palette <- brewer.pal(7, name="PuRd")[c(2,4,6)]
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2)) +
scale_color_manual(values=my_palette)
ggplot(dados, aes(x=SLA, fill=Phenology)) +
geom_density()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_brewer(palette="Accent")Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_density()`).
ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill =Phenology)) +
geom_boxplot()+
scale_fill_brewer(palette = "Spectral")+
facet_wrap(~Vegetation)Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
Modificar as cores manualmente com a camada scale_color_manual() ou scale_fill_manual() informando os nomes por extenso (em inglês, entre aspas) ou informando os códigos das cores. Olhar na Tabela de referência.
Para html color codes: https://htmlcolorcodes.com/
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2)) +
scale_color_manual(values = c("red", "green", "orange"))
ggplot(dados, aes(x=SLA, fill=Phenology)) +
geom_density()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_manual(values = c("red", "lightblue", "darkgreen"))Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_density()`).
ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill =Phenology)) +
geom_boxplot()+
scale_fill_manual(values = c("#33CC00", "#33CCFF", "#FF3399"))+
facet_wrap(~Vegetation)Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
minha.paleta <- c("#33CC00", "#33CCFF", "#FF3399")
ggplot(dados, aes(x=SLA, fill=Phenology)) +
geom_density()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_manual(values = minha.paleta)Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_density()`).
library(ggsci)
ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill= Phenology)) +
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_npg()Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
ggplot(dados, aes(x=SLA, fill=Phenology)) +
geom_density()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_simpsons()Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_density()`).
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2)) +
scale_color_lancet()
ggplot(dados, aes(x=N, y=P, color=SLA))+
geom_point()+
scale_color_gradient(high = "black", low="white", na.value=NA)Warning: Removed 3 rows containing missing values (`geom_point()`).
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= SLA, size=2))+
scale_color_gradient2(na.value=NA)Warning: Removed 3 rows containing missing values (`geom_point()`).
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= SLA, size=2))+
scale_color_gradientn(colours = terrain.colors(5), na.value=NA)Warning: Removed 3 rows containing missing values (`geom_point()`).
Para mudar o formato dos símbolos a mesma lógica das cores pode ser usada. Nesse caso, a camada a ser adicionada é scale_shape_manual() e os valores inseridos de acordo com o código do formato.
Shapes e números de referência
No caso dos números 21:25, note que são símbolos preenchidos. Assim, deve-se usar o comando fill no lugar do color
ggplot(data = dados, aes(x=P, y=N, fill= Phenology, shape = Vegetation, size=2)) +
geom_point(alpha=0.5)+
scale_shape_manual(values=c(21,22,23))
Modificar o nome dos eixos adicionando a camada labs()
Usar a função expression (paste) pra símbolos diferentes (alfabeto grego, subescrito, sobescrito). Veja as possibilidades aqui
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2, alpha=0.5)) +
scale_color_lancet()+
labs(x= expression(paste("P"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")), y= expression(paste("N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")))
ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill = Phenology)) + geom_boxplot()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_npg()+
labs(x= "Grupos fenológicos", y= expression(paste("SLA (", cm^2, g^-1, ")")))Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
ggplot(dados, aes(x=SLA, fill=Phenology)) +
geom_density(aes(alpha=0.5))+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_simpsons()+
labs(x= expression(paste("SLA (", cm^2, g^-1, ")")), y="Density", title="Figura 1")Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_density()`).
A diferença entre essas duas funções é que com xlim() ou ylim() os valores que não estão no intervalo definido são excluídos. No coord_cartesian() isso não acontece.
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2, alpha=0.5)) +
scale_color_lancet()+
labs(x= expression(paste("P"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")), y= expression(paste("N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")))+
xlim(0, 0.3) + ylim(0,4) Warning: Removed 6 rows containing missing values (`geom_point()`).
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2, alpha=0.5)) +
scale_color_lancet()+
labs(x= expression(paste("P"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")), y= expression(paste("N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")))+
coord_cartesian(xlim = c(0, 0.3), ylim = c(0, 4))
Para contornar esse default irritante do eixo flutuante, e resolver todos nossos problemas de customização dos eixos, recomendo usar scale_x_continuous() e scale_y_continuous(). Dessa forma, com apenas uma camada, modificamos TUDO relacionado aos eixos: nome, limites, forçar a origem e intervalos (breaks).
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2, alpha=0.5)) +
scale_color_lancet()+
scale_x_continuous(expand = c(0,0), limits = c(0, 0.3), name = expression(paste("P"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")))+
scale_y_continuous(expand = c(0,0), limits = c(0,6), name =expression(paste("N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")), breaks = c(0.5,1.5,2,3,4.5,5.5)) 
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2, alpha=0.5)) +
scale_color_lancet()+
scale_x_continuous(expand = c(0,0), limits = c(0, 0.3), name = expression(paste("P"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")))+
scale_y_continuous(expand = c(0,0), limits = c(0,6), name =expression(paste("N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")), breaks = seq(0,6, by=0.5))
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2, alpha=0.5)) +
scale_color_lancet()+
scale_x_continuous(expand = c(0,0), limits = c(0, 0.3), name = expression(paste("P"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")))+
scale_y_continuous(expand = c(0,0), limits = c(0,6), name =expression(paste("N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")), n.breaks = 10)
Transformações diretas com scale_x ou y_ log10()
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2, alpha=0.5)) +
scale_color_lancet()+
scale_x_log10(name = expression(paste("log P"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")))+
scale_y_log10(name =expression(paste("log N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")"))) 
windowsFonts() para ver os nomes e as fontes disponíveis pra você - caso necessário, carregar extrafont::font_import()
Atenção para a justificação com vjust ou hjust quando modificar o ângulo
Também é usada para remover eixo e marcas!
# windowsFonts()
ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill =Phenology)) +
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_npg()+
labs(x= "Grupos fenológicos", y= expression(paste("SLA (", cm^2, g^-1, ")"))) +
theme (axis.text.x = element_text(family = "serif", face = "italic", color = "red", size = 12, angle = 45, hjust=1))Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill =Phenology)) +
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_npg()+
labs(y= expression(paste("SLA (", cm^2, g^-1, ")"))) +
theme(axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank(), axis.title.x = element_blank())Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
O theme() Também pode ser usado para modificar o fundo, utilizando templates prontos, como theme_classic() ou theme_bw(), ou personalizando todos os aspectos (linhas de grade, cor do background, etc.)
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2, alpha=0.5)) +
scale_color_lancet()+
scale_x_log10(name = expression(paste("log P"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")))+
scale_y_log10(name =expression(paste("log N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")"))) +
theme_classic()
Atenção para conflitos entre as camadas theme() e os templates como theme_classic() -> o template deve vir antes.
ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill =Phenology)) +
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_npg()+
labs(y= expression(paste("SLA (", cm^2, g^-1, ")"))) +
theme_bw()+
theme(axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank(), axis.title.x = element_blank())Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
Para tirar legendas específicas usando guides():
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2, alpha=0.5)) +
scale_color_lancet()+
scale_x_log10(name = expression(paste("log P"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")))+
scale_y_log10(name =expression(paste("log N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")"))) +
theme_classic()+
guides(alpha= "none", size= "none")
Para tirar todas as legendas usando theme(legend.position = “none”):
ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2, alpha=0.5)) +
scale_color_lancet()+
scale_x_log10(name = expression(paste("log P"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")))+
scale_y_log10(name =expression(paste("log N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")"))) +
theme_classic()+
theme(legend.position = "none")
Da mesma forma que nos eixos, dentro de theme() podemos modificar todos os aspectos do texto e título da legenda (cor, tamanho, fonte).
ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill =Phenology)) +
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_npg()+
labs(y= expression(paste("SLA (", cm^2, g^-1, ")"))) +
theme_bw()+
theme(legend.title = element_blank(), legend.text = element_text(size=10, color="red"), axis.text.x=element_blank(), axis.ticks.x = element_blank(), axis.title.x = element_blank())Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
Para modificar os nomes (labels) diretamente no gráfico deve-se fazer na camada de scale(): Mas atenção para não fazer confusão com seus fatores!!! Melhor mudar direto no dataset para garantir que está certo!
ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill =Phenology)) +
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_npg(name= "Grupos fenológicos",labels = c("Decíduas", "Sempre-verdes","Brevidecíduas"))+
labs(y= expression(paste("SLA (", cm^2, g^-1, ")"))) +
theme_bw()+
theme(legend.text = element_text(size=10), axis.text.x=element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank(), axis.title.x = element_blank())Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
Para mudar a posição e o fundo da legenda - tudo dentro de theme()
Mudei a ordem também pra ficar minha versão final de cada plot. Para isso reordenei os fatores direto no dataset final.
dados$Vegetation <-ordered(dados$Vegetation, levels = c("Forest", "Savanna", "Grassland"))
dados$Phenology <- ordered(dados$Phenology, levels = c("Evergreen", "Semideciduous", "Deciduous"))
boxplot<- ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill = Phenology)) +
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_npg(name= "Grupos fenológicos",labels = c("Sempre-verdes","Brevidecíduas","Decíduas"))+
labs(y= expression(paste("SLA (", cm^2, g^-1, ")"))) +
theme_bw()+
theme(legend.position = c(0.85,0.85),legend.text = element_text(size=8), legend.title = element_text(size=8), axis.text.x=element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank(), axis.title.x = element_blank())
boxplotWarning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
pontos <- ggplot(dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2, alpha=0.5)) +
scale_color_npg(labels = c("Sempre-verdes","Brevidecíduas","Decíduas"))+
scale_x_log10(name = expression(paste("log P"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")))+
scale_y_log10(name =expression(paste("log N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")"))) +
theme_classic()+
guides(alpha="none", size="none", shape="none", colour = guide_legend(override.aes = list(size=4)))+ #para mudar o tamanho do símbolo dentro da legenda
theme(legend.position = c(0.85,0.15), legend.title = element_blank(),
legend.background = element_rect(color="black", linetype="solid"))
pontosWarning: Using shapes for an ordinal variable is not advised
densidade <- ggplot(dados, aes(x=SLA, fill=Phenology)) +
geom_density(aes(alpha=0.5))+
scale_fill_npg(labels = c("Sempre-verdes","Brevidecíduas","Decíduas"))+
labs(x= expression(paste("SLA (", cm^2, g^-1, ")")), y="Density")+
guides(alpha="none")+
theme_minimal()+
theme(legend.title= element_blank(), legend.position = c(0.85,0.85))
densidadeWarning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_density()`).
summary(lm(N~P, data=dados)) #R2 = 0.41
Call:
lm(formula = N ~ P, data = dados)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.3127 -0.3589 -0.1391 0.2210 3.3161
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.3044 0.1595 1.909 0.0585 .
P 17.4744 1.8497 9.447 2.29e-16 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.6682 on 127 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.4127, Adjusted R-squared: 0.4081
F-statistic: 89.25 on 1 and 127 DF, p-value: 2.285e-16pontos.final <- pontos + annotate("text", label = (expression(paste(r^2, " = 0.41"))), x=0.04, y=5)
pontos.finalWarning: Using shapes for an ordinal variable is not advisedWarning in is.na(x): is.na() applied to non-(list or vector) of type
'expression'
ano.box <- aov(SLA~Phenology*Vegetation, dados)
summary(ano.box) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Phenology 2 16625 8313 19.613 4.51e-08 ***
Vegetation 2 11705 5853 13.809 4.13e-06 ***
Phenology:Vegetation 4 749 187 0.442 0.778
Residuals 117 49587 424
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
3 observations deleted due to missingnessTukeyHSD(ano.box, "Phenology") Tukey multiple comparisons of means
95% family-wise confidence level
Fit: aov(formula = SLA ~ Phenology * Vegetation, data = dados)
$Phenology
diff lwr upr p adj
Semideciduous-Evergreen 26.796086 16.06035 37.53183 0.0000001
Deciduous-Evergreen 21.732511 10.99677 32.46825 0.0000137
Deciduous-Semideciduous -5.063575 -15.60351 5.47636 0.4912441boxplot.final <- boxplot + stat_summary(geom = "text", label = c("a", "b", "b", "a", "b", "b", "a", "b", "b"), fun=max, vjust=-1)+ ylim(20,160)
boxplot.finalWarning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_summary()`).
densidade <- ggplot(dados, aes(x=SLA, fill=Phenology)) +
geom_density(aes(alpha=0.5))+
scale_fill_npg(labels = c("Sempre-verdes","Brevidecíduas","Decíduas"))+
labs(x= expression(paste("SLA (", cm^2, g^-1, ")")), y="Density")+
guides(alpha="none")+
theme_minimal()+
theme(legend.title= element_blank(), legend.position = "none")
densidadeWarning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_density()`).
pal_npg("nrc")(3) #para ver o número exato das 3 primeiras cores da paleta[1] "#E64B35FF" "#4DBBD5FF" "#00A087FF"densidade.final <- densidade +
geom_label(aes(x=40, y=0.015, label="Evergreen"), fill="#E64B35FF") +
geom_label(aes(x=130, y=0.01, label="Semideciduous"), fill="#4DBBD5FF") +
geom_label(aes(x=80, y=0.016, label="Deciduous"), fill="#00A087FF")
densidade.finalWarning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_density()`).
Você pode inserir um elemento gráfico externo, como tabelas ou gráficos, utilizando a função annotation_custom()
Nesse exemplo, vamos inserir um boxplot mostrando as diferenças entre os grupos funcionais dentro do gráfico de pontos.
pontos1 <- ggplot(data = dados) +
geom_point(aes(x=P, y=N, color= Phenology, shape = Vegetation, size=2, alpha=0.5)) +
scale_color_npg(labels = c("Evergreen","Semideciduous", "Deciduous"))+
labs(x = expression(paste("P"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")")), y= expression(paste("N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")"))) +
theme_classic()+
guides(alpha="none", size="none", shape="none", colour = guide_legend(override.aes = list(size=4)))+ #para mudar o tamanho do símbolo dentro da legenda
theme(legend.position = "top", legend.title = element_blank(),
legend.background = element_rect(color="black", linetype="solid"))
pontos1Warning: Using shapes for an ordinal variable is not advised
boxplot.grob<- ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = N, fill = Phenology)) +geom_boxplot()+
scale_fill_npg()+
labs(y= expression(paste("N"[leaf], " (mg ", kg^-1, ")"))) +
theme_classic()+ guides(fill="none")+
theme(axis.text.x=element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank(), axis.title.x = element_blank())
boxplot.grob
plot<- pontos1 + annotation_custom(ggplotGrob(boxplot.grob), xmin= 0.16, xmax = 0.23, ymin=0.5, ymax=2)
plotWarning: Using shapes for an ordinal variable is not advised
Vários pacotes servem para isso, mas um dos jeitos mais fáceis é usando annotation.raster(). Vamos usar o pacote png para ler a figura.
Para mais opções veja os pacotes ggimage e cowplot
library(png)
cerrado <- readPNG("CERRADO.png")
fig1 <- pontos1 + annotation_raster(cerrado, xmin=0.16, xmax = 0.23, ymin=0.5, ymax=2)
fig1Warning: Using shapes for an ordinal variable is not advised
Em pdf: ggsave(“Figura1.pdf”, boxplot.final)
Em jpg deve ser especificado a resolução - o dpi: ggsave(“Figura1.jpg”, boxplot.final, dpi=100)
Especificando o tamanho em pdf: ggsave(“Figura2.pdf”, boxplot.final, width = 10, height= 10)
library(gridExtra)
Attaching package: 'gridExtra'The following object is masked from 'package:dplyr':
combinepainel <- grid.arrange(boxplot.final, fig1, densidade.final, ncol=1)Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_summary()`).Warning: Using shapes for an ordinal variable is not advisedWarning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_density()`).
Para salvar em jpg: ggsave(“Painel.jpg”, painel, dpi=300, height= 15, width=7) Para salvar em pdf: ggsave(“Painel.pdf”, painel, height= 15, width=7)
painel2 <- grid.arrange(fig1, arrangeGrob(boxplot, densidade), ncol = 2)Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_density()`).Warning: Using shapes for an ordinal variable is not advised
Vários pacotes estão disponíveis para fazer combinações de figuras montando painéis com ênfase no design. Aqui vou demostrar algumas funcionalidades do pacote patchwork() para combinar gráficos e ggtext(), que permite inserir elementos de markdown no gráfico. Veja as fontes disponíveis com o comando windowsFonts()
library(patchwork)
library(ggtext)
boxplot.markdown <- ggplot(dados, aes(x=Phenology, y = SLA, fill = Phenology)) +
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Vegetation)+
scale_fill_npg(name= "Grupos fenológicos",labels = c("Sempre-verdes","Brevidecíduas","Decíduas"))+
labs(y= expression(paste("SLA (", cm^2, g^-1, ")"))) +
theme(legend.position = c(0.85,0.85),legend.text = element_text(size=8), legend.title = element_text(size=8), legend.background = element_rect(fill="pink", linetype = "blank"), axis.text.x=element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank(), axis.title.x = element_blank(), plot.background = element_rect(fill="seashell", color=NA), strip.background=element_rect(fill="plum1"), panel.background = element_rect(fill="pink"), panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank())
boxplot.markdownWarning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
windowsFonts()$serif
[1] "TT Times New Roman"
$sans
[1] "TT Arial"
$mono
[1] "TT Courier New"#library(extrafont)
#font_import()
final <- boxplot.markdown + plot_annotation(
title = 'Diferences between phenological groups',
subtitle = 'Specific leaf area for **Cerrado** species',
caption = '*SLA calculated as the ratio between fresh leaf area and dry leaf mass ',
theme = theme(plot.title = element_markdown(size=20,family="Arial",face="italic",margin=margin(0,0,0,0.5,"cm"), colour = "purple"),
plot.subtitle = element_markdown(size=15,hjust=0,family="Palatino",margin=margin(0,0,0.5,0.5,"cm"), color = "purple"),
plot.caption = element_markdown(size=10,hjust=0,family="Courier"),
plot.background = element_rect(fill="plum1", color=NA)))
finalWarning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, : font
family not found in Windows font databaseWarning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Para salvar:
ggsave(“Figura_rosa.pdf”, final, width = 10, height = 8, unit = “cm”)