Este es un ejercicio que busca implementar herramientas que hemos aprendido durante la lección de hoy.
Algunos animales con los que he trabajado son Danaus plexippus y Duellmanohyla rufioculis.
Forma #1 #al parecer no pone el titulo de la
figura
Forma #2
library(knitr)
include_graphics("drufioculis.jpeg")
Para visualizar u ocultar el código
Visualizar
1 + 1
## [1] 2
Ocultar Esto también funciona para no ver el codigo de un grafico pero si el grafico
## [1] 2
Si quiero ver el código sin correrlo
Evaluar
1 + 1
## [1] 2
No evaluar.
1 + 1
Si quiero correr codigo de fondo sin verlo.
Puedo llamarlo después y sí existe
a
## [1] 2
3.1 Utilice los argumentos eval, collapse con diferentes valores (TRUE o FALSE) en un segmento donde corre head(iris). ¿Cómo afectan el resultado?
Forma #1
head(iris)
print("Texto")
## [1] "Texto"
1+1
## [1] 2
Forma #2
head(iris)
print("Texto")
## [1] "Texto"
1+1
## [1] 2
Forma #3
head(iris)
print("Texto")
1+1
3.2 Haga lo mismo con los argumentos out.width, fig.width,dpi y fig.height en un segmento que cree un gráfico. ¿Cómo afecta esta vez?
1
boxplot(iris$Petal.Length ~ iris$Species, col = "red", ylab = "Sepal length", xlab = "Species")
2
boxplot(iris$Petal.Length ~ iris$Species, col = "red", ylab = "Sepal length", xlab = "Species")
3
boxplot(iris$Petal.Length ~ iris$Species, col = "red", ylab = "Sepal length", xlab = "Species")
boxplot(iris$Petal.Length ~ iris$Species, col = "red", ylab = "Sepal length", xlab = "Species")
boxplot(iris$Petal.Length ~ iris$Species, col = "red", ylab = "Sepal length", xlab = "Species")
fig.width y fig.height define el tamaño de la imagen guardada
out.width y out.height siempre son en porcentajes y define como se incrusta en el HTML, es el mas conveniente de usar.
boxplot(iris$Petal.Length ~ iris$Species, col = "red", ylab = "Sepal length", xlab = "Species")
Forma 1 sin evaluar
El promedio de el largo del sépalo es
mean (iris$Sepal.Length)
Sys.Date()
Forma 2 evaluando, dejamos una r al inicio con un espacio
El promedio de el largo del sépalo es 5.8433333
2023-09-28
remotes::install_github("hadley/emo")
## Skipping install of 'emo' from a github remote, the SHA1 (3f03b114) has not changed since last install.
## Use `force = TRUE` to force installation
library(emo)
emo::ji("haha")
## 😆
knitr::kable(iris[1:10, ])
| Sepal.Length | Sepal.Width | Petal.Length | Petal.Width | Species |
|---|---|---|---|---|
| 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | setosa |
| 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | setosa |
| 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | setosa |
| 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | setosa |
| 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | setosa |
| 5.4 | 3.9 | 1.7 | 0.4 | setosa |
| 4.6 | 3.4 | 1.4 | 0.3 | setosa |
| 5.0 | 3.4 | 1.5 | 0.2 | setosa |
| 4.4 | 2.9 | 1.4 | 0.2 | setosa |
| 4.9 | 3.1 | 1.5 | 0.1 | setosa |
El paquete kableExtra complementa esta función con muchas herramientas para personalizar el formato de las tablas en reportes dinámicos en R.
library(leaflet)
ll_map <- leaflet()
ll_map <- addTiles(map = ll_map)
ll_map <-
setView(
map = ll_map,
lat = 5.527448,
lng = -87.057245,
zoom = 13
)
addPopups( # podriamos poner las observaciones
map = ll_map,
lat = 5.527448,
lng = -87.057245,
popup = 'Isla del Coco'
)