# complete la ruta al directorio en ...
datos <- read.table(".../cyclop.txt", header = TRUE)
# UNA VARIABLE
plot(datos$nectario) # gráfico tipo Cleveland
plot(~datos$nectario)# Stripchart
# con los datos ordenados de menor a mayor
plot(sort(datos$nectario))
# cambiando el tipo de gráfico
# probar los diferentes "type": p, l, b, o, h, s, S
plot(sort(datos$nectario), type = "h")
# agregamos una línea horizontal señalando la posición de la media
# usando la función de bajo nivel abline
m.nec <- mean(datos$nectario, na.rm = TRUE)
abline(h = m.nec)
# DOS VARIABLES
plot(datos$nectario, datos$pol.exp) # forma plot(x,y)
plot(pol.exp ~ nectario, data=datos) # forma plot(y~x)
# manipulación de los PARAMETROS GRÁFICOS
plot(datos$nectario, datos$pol.exp,
pch= 16, # tipo de símbolo
col= "blue2", # color del símbolo
xlab= "profundidad del nectario", # nombre eje x
ylab= "polinios exportados") # nombre eje y
# agregando una línea de regresión
fit<-lm(datos$pol.exp ~ datos$nectario)
summary(fit)
abline(fit, lty = 3, lwd = 2)Colocando ?Devices obtenemos la lista de formatos
gráficos disponibles en R. No todos los formatos son accesibles en todos
los sistemas.
Los gráficos pueden guardarse utilizando Export en RStudio. Lo mismo
puede hacerse utilizando comandos (veremos los principales) con la
ventaja de un control más fino sobre la forma final del gráfico.
?Devices
# revisar donde se guardaran los gráficos
getwd()
# puede cambiarse con setwd()
# JPG
jpeg(file = "mi_grafico.jpg",
width = 12, height = 10, # ancho y alto en lo que indique units
units = "cm", # unidades (pixeles por defecto)
quality = 95, # grado de no-compresión
res = 300) # resolución en puntos por pulgada
plot(pol.exp ~ nectario, data=datos) # comandos gráficos
dev.off() # cerrar el gráfico (importante!!)
# PDF
pdf(file = "mi_grafico.pdf",
width = 7, height = 6,# ancho y alto en pulgadas (=2.54cm)
paper = "a4") # tamaño del papel, por defecto igual al gráfico
plot(pol.exp ~ nectario, data=datos) # comandos gráficos
dev.off() # cerrar el gráfico
# EPS
postscript(file = "mi_grafico.eps",
width = 7, height = 6,# ancho y alto en pulgadas (=2.54cm)
paper = "a4", # tamaño del papel, por defecto igual al gráfico
horiz = TRUE) # horizontal (FALSE) o vertical (TRUE)
plot(pol.exp ~ nectario, data=datos) # comandos gráficos
dev.off() # cerrar el gráfico
# SVG
svg(file = "mi_grafico.svg",
width = 7, height = 6) # ancho y alto en pulgadas (=2.54cm)
plot(pol.exp ~ nectario, data=datos) # comandos gráficos
dev.off() # cerrar el gráfico# histogramas
hist(datos$nectario, col = "orange1", main= "histograma",
xlab = "nectario", ylab = "frecuencia")
# QQplots
qqnorm(datos$nectario)# Básica con la función layout
layout(matrix(1:4, 2, 2))
hist(datos$nectario, col= "#CAFF70")
hist(datos$flores, col= "#BCEE68")
hist(datos$frutos, col= "#A2CD5A")
hist(datos$pol.exp, col= "#6E8B3D")
layout (1)
# Por defecto, layout() divide el dispositivo en dimensiones regulares:
# esto se puede modificar con las opciones widths y heights.
m <- matrix(1:4, 2, 2)
layout(m, widths=c(1, 2),
heights = c(2, 1))
layout.show(4)
hist(datos$nectario, col = "#CAFF70")
hist(datos$flores, col = "#BCEE68")
hist(datos$frutos, col = "#A2CD5A")
hist(datos$pol.exp, col = "#6E8B3D")
layout(1)
# división de la ventana usando las opciones de par
par(mfrow = c(2, 2))
hist(datos$nectario, col = "#CAFF70")
hist(datos$flores, col = "#BCEE68")
hist(datos$frutos, col = "#A2CD5A")
hist(datos$pol.exp, col = "#6E8B3D")
par(mfcol = c(1, 4))
hist(datos$nectario, col = "#CAFF70")
hist(datos$flores, col = "#BCEE68")
hist(datos$frutos, col = "#A2CD5A")
hist(datos$pol.exp, col = "#6E8B3D")
# cerrar la ventana gráfica para desactivar par o
par(mfcol=c(1,1)) # deshacer lo anterior
# revisar las opciones gráficas de par
?par# complete la ruta al directorio en ...
peces <- read.table(".../peces.txt", header = TRUE)
peces$Species <- as.factor(peces$Species)
# dos formas alternativas de hacer box-plots
plot(peces$Species, peces$Weight)
boxplot(Weight ~ Species, data = peces, col = "light blue")# complete la ruta al directorio en ...
bival <- read.table(".../bivalvos.txt", header = TRUE)
# modelo
fit <- lm(huevos ~ densidad*estacion, data = bival)
anova(fit)
library(sciplot)
# GRÁFICOS DE BARRAS
bargraph.CI(x.factor = densidad, # factor (eje x)
response = huevos, # respuesta (eje y)
group = estacion, # factor optativo (distintos colores)
legend = TRUE,
data = bival)
# GRAFICOS DE INTERACCIÓN
lineplot.CI(x.factor = densidad, response = huevos, group = estacion,
data = bival, legend = TRUE,
col = c("red", "black"), # modificación de varios parámetros
pch = c(1,20),
xlab = "densidad",
ylab = "número de huevos")# complete la ruta al directorio en ...
datos <- read.table(".../cyclop.txt", header = TRUE)
fit.c <- lm(pol.exp ~ flores + I(flores^2), data = datos)
summary(fit.c)
# A partir de los coeficientes
B <- coef(fit.c)
o <- order(datos$flores) # obtenemos el orden de x
Y1 <- B[1] + B[2]*datos$flores[o] + B[3]*datos$flores[o]^2
plot(datos$flores, datos$pol.exp)
points(datos$flores[o], Y1, type = "l")
# A partir de los predichos.
Y2 <- predict(fit.c, datos[o, ])# los datos originales pueden reemplazarse
plot(datos$flores, datos$pol.exp)
points(datos$flores[o], Y2, type = "l")
# A partir de los predichos, con un set de datos nuevo y "suave"
FLO2<-seq(min(datos$flores, na.rm = TRUE), # desde el mínimo
max(datos$flores, na.rm = TRUE), # hasta el máximo
length.out = 200) # nueva longitud
Y3 <- predict(fit.c, newdata = data.frame(flores=FLO2))
plot(datos$flores, datos$pol.exp)
points(FLO2, Y3, type = "l")Se necesitan datos uniformemente espaciados para construir superficies. Existen alternativas no paramétricas que “suavizan” los datos para darnos una idea mejor de la forma “real” de una superficie, en este caso lo haremos “a mano” usando un modelo lineal.
# complete la ruta al directorio en ...
datos <- read.table(".../cyclop.txt", header = TRUE)
fit <- lm(formula = pol.exp ~ flores * nectario + I(flores^2) + I(nectario^2), data = datos)
r.nec <- range(datos$nectario, na.rm = TRUE)
NEC <- seq(r.nec[1], r.nec[2], length.out = 100)
r.flo <- range(datos$flores, na.rm=T)
FLO <- seq(r.flo[1], r.flo[2], length.out = 100)
# Construcción de una grilla
grilla <- expand.grid(flores=FLO, nectario=NEC)
# predicción del eje Z
Z1<-predict(fit, newdata = grilla)
Z2<-matrix(Z1, 100, 100)
# GRAFICOS 3 D: DISTINTAS OPCIONES
# 2D, con curvas de nivel (tipo "mapa topografico")
contour(x=FLO, y=NEC, z=Z2, col = "Black")
# 2D, con un gradiente de color y curvas de nivel
filled.contour(x=FLO, y=NEC, z=Z2, color = rainbow)
# crear paletas de color
grises <- grey(seq(0, 1, 0.1)) # 10 tonos de gris
varios <- rainbow(10, start=0.1, end=0.5)
# 2D, con un gradiente de color y sin curvas de nivel
image(x = FLO, y = NEC, z = Z2, col = grises)
# Superposición de image, contour y points
image(x=FLO, y=NEC, z=Z2, col = varios, xlab = "número de flores", ylab = "nectario")
contour(x = FLO, y = NEC, z = Z2, col = "red", add = TRUE)
points(x = datos$flores, y = datos$nectario, col = "red", pch = 19)
# 3D, con rejilla y en perspectiva
persp(x = FLO, y = NEC, z = Z2)
# manejo de los parámetros gráficos (sólo algunos)
persp(x = FLO, y = NEC, z = Z2,
border = "slateblue4", # border: color de la rejilla
col = "aquamarine2", # col: color de la superficie
xlab = "número de flores", # xlab, ylab, zlab: etiquetas ejes
ylab = "nectario",
zlab = "polinarios",
theta = -45, # theta: ángulo de giro horizontal
phi = 20, # phi: ángulo de rotación vertical
ticktype = "detailed" # para que ponga el valor de los ejes
) -> res # guardo la "forma" del gráfico
# agregar de los puntos observados con la funcion trans3d
pru<-trans3d(x = datos$flores, y = datos$nectario, z = datos$pol.exp, pmat = res)
points(pru, col = "royalblue4", pch = 20)Usar los datos de s_poly.txt para hacer gráficos bivariados, utilizar comandos gráficos de bajo nivel para darle colores y cambiar los símbolos y agregar una recta de regresión. Guarde el gráfico obtenido como pdf.
Represente gráficamente el resultado del ejercicio 2 del práctico 2: Determinar si existen diferencias en el peso de pecaríes según el mes de su captura: febrero, mayo, agosto y noviembre, con los datos del archivo pecaries.txt. Utilice gráficos de barras.
Utilizar los datos de Bahamas2.txt para construir una superficie en la cual el logaritmo de la densidad del pez loro (Parrot) se encuentre en función de la riqueza de especies de coral (CoralRichness) y de la cobertura de coral (CoralTotal).
¿Tiene datos disponibles? Es el momento de usarlos. Construya el gráfico más feo posible, manipulando comandos gráficos básicos de color, tamaño, tipo y grosos de línea, etc.
Para este práctico mostré diferentes reference cards (listados de funciones y opciones útiles en R) y también páginas útiles para realizar gŕaficos. Dejo aća los links.