29°
Batalhão da Polícia Militar de Minas Gerais
ggplot(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()
ggplot(diamonds, aes(x = reorder(cut, -table(cut)[cut]), fill = cut)) +
geom_bar() +
geom_text(
stat = "count",
aes(label = after_stat(count)),
vjust = -0.5
) +
scale_fill_brewer(palette = "Spectral") +
labs(
title = "Quantidade de Diamantes por Tipo de Corte",
x = "Tipo de Corte",
y = "Quantidade"
) +
theme_minimal()
ggplot(diamonds, aes(x = cut, y = price, fill = cut)) +
geom_boxplot() +
scale_fill_manual(values = c(
"Fair" = "#E41A1C",
"Good" = "#377EB8",
"Very Good" = "#4DAF4A",
"Premium" = "#984EA3",
"Ideal" = "#FF7F00"
)) +
labs(
title = "Distribuição de Preços dos Diamantes por Tipo de Corte",
x = "Tipo de Corte",
y = "Preço"
) +
theme_minimal() +
theme(
legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)
)
O geom_point() representa cada observação exatamente na posição original dos dados, funcionando melhor quando os pontos não ficam muito concentrados uns sobre os outros. Já o geom_jitter() aplica um leve espalhamento aleatório nos pontos, o que ajuda a reduzir a sobreposição e torna a distribuição dos dados mais fácil de interpretar quando há muitos valores iguais ou muito próximos.
A Gramática dos Gráficos parte da ideia de que uma visualização é formada pela combinação de diferentes elementos, como o conjunto de dados, os atributos visuais, os tipos de gráficos, as escalas e o estilo. No ggplot2, essa abordagem aparece na criação de gráficos em camadas, o que facilita a organização e permite maior controle e personalização da visualização.