Atividades
VADeaths
dados <- VADeaths
cores <- c("red", "blue", "green", "orange", "purple")
op <- par(mar = c(8, 5, 4, 2))
barplot(
dados,
beside = TRUE,
col = cores,
main = "Taxas de mortalidade - VADeaths",
xlab = "Categorias",
ylab = "Taxa de mortalidade",
names.arg = colnames(dados),
las = 2,
ylim = c(0, max(dados) + 20)
)
legend(
"topright",
legend = rownames(dados),
fill = cores,
title = "Faixa etária",
cex = 0.8
)

par(op)
ClassificaçãoDoença
doenca <- c(
"moderado", "leve", "leve", "severo",
"leve", "moderado", "moderado", "moderado",
"leve", "leve", "severo", "leve",
"moderado", "moderado", "leve", "severo",
"moderado", "moderado", "moderado", "leve"
)
contagem <- table(doenca)
porcentagem <- round(contagem / sum(contagem) * 100, 1)
rotulos <- paste0(names(contagem), "\n", porcentagem, "%")
cores <- c("lightblue", "orange", "red")
pie(
contagem,
labels = rotulos,
col = cores,
main = "Classificação da Doença"
)
legend(
"topright",
legend = names(contagem),
fill = cores,
title = "Estágio"
)

USArrests
dados <- USArrests
dados$City <- rownames(dados)
top5 <- dados[order(dados$Murder, decreasing = TRUE), ][1:5, ]
fig <- plot_ly(top5, x = ~City) %>%
add_bars(
y = ~Murder,
name = "Murder",
marker = list(color = "#1f77b4")
) %>%
add_bars(
y = ~Rape,
name = "Rape",
marker = list(color = "#ff7f0e")
) %>%
add_bars(
y = ~Assault,
name = "Assault",
marker = list(color = "#2ca02c")
) %>%
layout(
title = list(
text = "5 estados mais violentos (EUA, 1973)",
x = 0.5
),
barmode = "group",
xaxis = list(title = "Estado"),
yaxis = list(title = "Ocorrências"),
legend = list(title = list(text = ""))
)
fig
Orange
dados <- Orange
fig <- plot_ly(
data = dados,
x = ~age,
y = ~circumference,
color = ~Tree,
type = "scatter",
mode = "lines+markers",
text = ~paste0(
"Árvore ", Tree,
" — idade: ", age, " dias",
" — circ.: ", circumference, " mm"
),
hoverinfo = "text"
) %>%
layout(
title = "Crescimento das laranjeiras",
xaxis = list(title = "Idade em dias"),
yaxis = list(title = "Circunferência em mm"),
legend = list(title = list(text = "Árvore"))
)
fig