Задание №1

library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.4     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

Линейный график: используйте geom_line(). Например, чтобы построить линейный график для переменных mpg и wt из набора данных mtcars, код будет выглядеть так:

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_line() +
  ggtitle("Линейный график MPG против веса") +
  xlab("Вес") +
  ylab("Мили на галлон")

Боксплот: используйте geom_boxplot(). Например, для создания боксплота по переменной mpg в наборе данных mtcars:

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
ggtitle("Боксплот MPG по количеству цилиндров") +
  xlab("Количество цилиндров") +
  ylab("Мили на галлон")

Гистограмма: используйте geom_histogram(). Для создания гистограммы переменной mpg:

ggplot(data = mtcars, mapping = aes(x = mpg)) +
  geom_histogram(binwidth = 2) +
  ggtitle("Гистограмма MPG") +
  xlab("Мили на галлон") +
  ylab("Частота")

Диаграмма с областями (area chart): используйте geom_area(). Пример для создания диаграммы с областями:

mpg_sum <- mpg %>%
  group_by(year, class) %>%
  summarise(n = n(), .groups = 'drop')
ggplot(mpg_sum, aes(x = year, y = n, fill = class)) +
  geom_area(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Количество автомобилей каждого класса по годам",
       x = "Год выпуска",
       y = "Количество автомобилей",
       fill = "Класс автомобиля") +
  theme_minimal()

Задание №2

ggplot(data = mpg) +
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, size = 1, colour = drv )) +
  geom_smooth(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv),se = FALSE)
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'

ggplot(data = mpg) +
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, size = 1, colour = drv )) +
  geom_smooth(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv, linetype = drv),se = FALSE)
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'

Задание №3

bar <- ggplot(data = diamonds) +
  geom_bar(
    mapping = aes(x = clarity, fill = clarity),
    show.legend = FALSE,
    width = 1
  ) +
  theme(aspect.ratio = 1) +
  labs(x = NULL, y = NULL)

bar + coord_flip()

bar + coord_polar()