mtcars$cyl <- factor(mtcars$cyl)
ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = 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()
contagem_cut <- diamonds %>%
count(cut) %>%
arrange(desc(n))
contagem_cut$cut <- factor(contagem_cut$cut, levels = contagem_cut$cut)
ggplot(contagem_cut, aes(x = cut, y = n, fill = cut)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_text(aes(label = n), vjust = -0.3, size = 4) +
labs(title = "Quantidade de Diamantes por Tipo de Corte",
x = "Tipo de Corte",
y = "Quantidade") +
scale_fill_brewer(palette = "Spectral") +
theme_minimal()
ggplot(diamonds, aes(x = cut, y = price, fill = cut)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Distribuição do Preço dos Diamantes por Tipo de Corte",
x = "Tipo de Corte",
y = "Preço (USD)") +
scale_fill_manual(values = c("Fair" = "#d73027",
"Good" = "#fc8d59",
"Very Good" = "#fee08b",
"Premium" = "#91bfdb",
"Ideal" = "#4575b4")) +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 30, hjust = 1)
)
geom_point() e
geom_jitter()O ‘geom_point()’ é utilizado para criar gráficos tradicionais, onde cada observação é representada na posição correspondente aos seus valores nos eixos X e Y. Ele é mais apropriado quando há pouca ou nenhuma sobreposição entre os pontos. O ‘geom_jitter()’ adiciona um pequeno ruído aleatório às posições dos pontos, deslocando-os levemente nos eixos cartesianos. Esse recurso é especialmente útil quando existe sobreposição excessiva de observações (overplotting), situação comum em variáveis discretas ou categóricas. Dessa forma espalha levemente os pontos para melhorar a visualização. —
A Gramática dos Gráficos é um conceito proposto por Leland Wilkinson que descreve a construção de gráficos como a combinação de componentes independentes e reutilizáveis. Seu principal objetivo é associar cada componente do gráfico a uma estrutura gramatical, semelhante a formação de uma frase. Possibilitando a elaboração de diversos gráficos de forma eficiente e elaborada.
No ggplot2, esse conceito é implementado por meio de camadas, como:
Dados (data): conjunto de informações que contém a s
variáveis a serem utilizadas;
Mapeamentos estéticos (aes): Define como as
variáveis serão mapeadas para propriedades visuais do gráfico;
Geometrias (geoms): Determina o que é efetivamente
desenhado no gráfico enquanto objeto visual;
Facetas (facets): Cria uma matriz de subgráficos
onde cada painel mostra um subconjunto dos dados. É útil para visualizar
o comportamento da relação entre variáveis;
Estatísticas (Statistics): Realiza a transformação estatística dos dados antes de plota-los nos gráficos;
Coordenadas (‘Coordinates’): Controla o sistema de corrdenadas dos gráficos, tendo como padrão as coordenadas cartesianas;
Temas (themes): Controla a aparência não relacionada
a dados.