library(ggplot2)
data(mtcars)
ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +
geom_point(size = 3) + labs( title = "Relação entre Peso e Consumo de Combustível", x = "Peso do carro (wt)",
y = "Milhas por galão (mpg)",color = "Cilindros"
) + theme_minimal()
data("diamonds")
ggplot(diamonds, aes(x = cut)) +
geom_bar(fill = "skyblue") + # geom_bar conta automaticamente as ocorrências
labs(title = "Contagem de Diamantes por Corte",
x = "Corte",
y = "Contagem") +
theme_minimal()
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
cores_customizadas <- c("Fair" = "#FF5733",
"Good" = "#33FF57",
"Very Good" = "#3357FF",
"Premium" = "#FF33A8",
"Ideal" = "#A833FF")
ggplot(diamonds, aes(x = cut, y = price, fill = cut)) + # Mapeia 'fill' para 'cut' para usar cores por categoria
geom_boxplot() +
labs(
title = "Distribuição de Preços de Diamantes por Tipo de Corte", # (a) Título em português
x = "Tipo de Corte", # (a) Rótulo do eixo X em português
y = "Preço (USD)" # (a) Rótulo do eixo Y em português
) +
scale_fill_manual(values = cores_customizadas) + # (b) Cores customizadas
theme(
legend.position = "none", # (c) Remove a legenda (é redundante pois o eixo X já mostra a categoria)
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1) # (d) Ajusta o ângulo dos rótulos do eixo X para 45 graus
)
O geom_point plota os pontos exatamente em suas coordenadas (x,y), o que é ideal para dados com pouca sobreposição. Por sua vez, o geom_jitter adiciona um pequeno deslocamento aleatório (ruído) aos pontos, evitando que se sobreponham e revelando a densidade dos dados. Desta forma, é excelente para variáveis discretas ou categóricas onde muitos pontos cairiam no mesmo lugar.
A “Gramática dos Gráficos” é um framework conceitual que define que qualquer visualização estatística pode ser construída a partir da combinação estruturada de componentes básicos, em vez de depender de tipos de gráficos fixos e predefinidos. Assim, é possibilitado aos usuários a criação de uma uma vasta gama de gráficos, inclusive tipos menos comuns ou ainda não concebidos. No ggplot2, a implementação se inicia com a função ggplot, são adicionadas camadas com o operador +, geoms e stats especificam a representação visual.