Todo o script é apresentado com base na interface R-Studio, no entando o mesmo pode ser executado em outras interfaces; Caracteres precedidos por “#” são apenas comentários e não são levados em consideração pelo console do R; Para a execução de cada linha do script, basta posicionar o cursor na respectiva linha e pressionar CTRL + ENTER; Para a execução de um trecho inteiro do script, basta selecionar o mesmo, seguido por CTRL + ENTER. Contato: “”

Gráficos Simples

função plot

x = rnorm(100) #Criando um objeto com 100 numeros que seguem a Dist.Normal
y = rnorm(100) #Criando outro objeto com 100 numeros que seguem a Dist.Normal

Função “plot”:

Scatter plot - Gráfico de espalhamento

Simples

plot(x, y)

Melhor

plot(x, y,
     xlab="100 números",
     ylab="Outros 100 números",
     xlim=c(-2,3),
     ylim=c(-3,2),
     col="red",
     pch=22,
     bg="yellow",
     tcl=0.4,
     las=1,
     cex=1.5,
     bty="l")

Gráfico de Barras:

barplot(x)

barplot(x, main="Gráfico Personalizado", xlab="Valores", ylab="Probabilidades", 
        col="lightblue", 
        border="white", 
        adj=0, 
        col.axis="red")

Histograma:

x2 <- rnorm(50000,0,1) #Criando um objeto com 50000 numeros que seguem a Dist.Normal com media 0 e desvio padrao 1.
hist(x2,freq=FALSE,xlab="",ylab="",main="")

BoxPlot

data(PlantGrowth) #Carregando arquivo de dados "PlantGrowth"
plant = PlantGrowth # Armazenando "PlantGrowth" no objeto "plant"
boxplot(plant$weight~plant$group) # Boxplot simples

Função “par” (Divide a janela de gráficos no numero desejado de linhas e colunas):

#Carregando arquivo de dados “Orange”

par(mfrow=c(2,3)) # Cria uma janela gráfica 2x3 (6 gráficos)
data(Orange)
attach(Orange)
plot(age[Tree==1],circumference[Tree==1],xlab="idade",ylab="circumferência",
     sub="árvore1") #Grafico da arvore 1

plot(age[Tree==2],circumference[Tree==2],xlab="idade",ylab="circumferência",
     sub="árvore2") #Grafico da arvore 2

plot(age[Tree==3],circumference[Tree==3],xlab="idade",ylab="circumferência",
     sub="árvore3") #Grafico da arvore 3

plot(age[Tree==4],circumference[Tree==4],xlab="idade",ylab="circumferência",
     sub="árvore4") #Grafico da arvore 4

plot(age[Tree==5],circumference[Tree==5],xlab="idade",ylab="circumferência",
     sub="árvore5") #Grafico da arvore 5

plot(age,circumference,xlab="idade",ylab="circumferência",
     sub="árvores") #Grafico de todas as arvores

GGPLOT - Gráficos mais complexos

Pacote “ggplot2” e “reshape2”

Carrega “ggplot2” e “reshape2”

library(UsingR)
library(ggplot2)
library(reshape2)

Remoldando o arquivo de dados com a função “melt” (pacote “reshape2”):

data(galton)
galton_histograma = melt(galton) #Cria arquivos novo objeto com colunas e linhas reformuladas

Gráfico com a função “ggplot” (pacote “ggplot2”):

g = ggplot(galton_histograma, aes(x = value, fill = variable)) #Cria o grafico e salva no objeto "g"
g = g + geom_histogram(colour = "black") #Parâmetros para as linhas do histograma
g = g + facet_grid(.~ variable) # Divide em "grids" de acordo com as variaveis do arquivo
g # Plota o Gráfico completo

Gráfico de áreas (Pontos determinam as áreas e densidade)

Simulando dados

a <- data.frame( x=rnorm(20000, 10, 1.9), y=rnorm(20000, 10, 1.2) )
b <- data.frame( x=rnorm(20000, 14.5, 1.9), y=rnorm(20000, 14.5, 1.9) )
c <- data.frame( x=rnorm(20000, 9.5, 1.9), y=rnorm(20000, 15.5, 1.9) )

data <- rbind(a,b,c)

1)

ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_point()

2)

ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_bin2d() +
  theme_bw()

3)

ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_bin2d(bins = 70) +
  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
  theme_bw()

4)

ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_density_2d()

ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  stat_density_2d(aes(fill = ..level..), geom = "polygon")+
  theme_bw()

ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  stat_density_2d(aes(fill = ..level..), geom = "polygon", colour="white")+
  theme_bw()

Grafico de Bolhas - muitas variáveis em um só gráfico

library(ggplot2)

Simulando arquivo de dados:

Altura <- c(abs(rnorm(70, 10, 2)),
            abs(rnorm(60, 20, 5)),
             abs(rnorm(60, 20, 5)),
                    abs(rnorm(60, 30, 5)))

Peso <- c(abs(rnorm(130, 410, 5)),
          abs(rnorm(60, 420, 5)),
          abs(rnorm(60, 430, 10)))

Populacao <- c(abs(rnorm(70, 2500, 50)),
               abs(rnorm(60, 2200, 50)),
               abs(rnorm(60, 1000, 800)),
               abs(rnorm(60, 80, 30)))

Especies <- c(rep("Callithrix aurita", 70), rep("Callithrix jacchus", 60),
             rep("Callithrix penicillata", 60), rep("Callithrix flaviceps", 60))

dataframe <- data.frame(Altura, Peso, Populacao, Especies)

Plotando o gráfico:

ggplot(dataframe, aes(x = Peso, y = Altura,
                      size = Populacao,
                      color = Especies))+
  geom_point(alpha = 0.7)+
  scale_size(range = c(0.1, 10), name = "População")+
  ggtitle("Idade e Peso de 4 espécies")+
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))

MAPAS

Pacotes necessários: “grid” e “ggmap”

library(grid)
library(ggmap)

REgistro na plataforma google:

Plotando o mapa de fundo e os pontos dos locais escolhidos:

basemap <- get_map("Brazil", zoom = 4)
ggmap(basemap)

basemap <- get_map("Brazil", zoom = 4,maptype = "toner-lite")
ggmap(basemap)

basemap <- get_map("Universidade Federal Rural da Amazônia", zoom = 15)
ggmap(basemap)

basemap <- get_map("Universidade Federal Rural da Amazônia", zoom = 17, maptype = "satellite")
ggmap(basemap)

Inserindo pontos

lat = -1.46
lon = -48.434

pc = data.frame(local = "Predio Central", lat=lat,lon = lon)

Plotando Gráfico com pontos determinados:

map <-
  ggmap(
    get_map("Universidade Federal Rural da Amazônia", zoom = 15, maptype = "roadmap")
  ) +
  geom_point(data=pc, x=pc$lon, y=pc$lat, color="red", size = 4)
map