Universidade Federal Rural do Semi-Árido. Grupo de Pesquisa em Matemática Aplicada Projeto R. Gráficos no R. Mário Jorge Rafael Ferreira

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1 Grupo de Pesquisa em Matemática Aplicada Gráficos no R Mário Jorge Rafael Ferreira 1

2 Gráficos 2D O R é uma poderosa ferramenta no que diz respeito a confecção de gráficos e afins. Na estatística, em especial, ele possibilita a criação de histogramas, ogivas, curvas de distribuição, regressão, dentre outros. Dentro da estatística as ferramentas gráficas nos ajudam a fazer um estudo inicial dos nossos dados, facilitando o entendimento de um problema, pois podemos usualmente identificar as variáveis envolvidas no nosso estudo. 2

3 No R temos diversas funções geradoras de gráficos, sendo elas classificadas como: Funções Gráficas de Alto Nível:Criam novos gráficos na janela definindo eixos, título, etc. Por exemplo: plot, hist, image, contour, persp, etc. Funções Gráficas de Baixo Nível:Permitem adicionar novas informações a gráficos já criados, como novos dados, linhas, etc. Por exemplo: points, lines, abline, polygon, legend, etc. Funções Gráficas Iterativas:Permitem retirar ou adicionar informações aos gráficos já existentes, usando por exemplo o mouse. Por exemplo: locator e identify 3

4 plot( ) O comando plot( ) é uma função genérica para plotagem de objetos no R. Ele inicia um novo gráfico recebendo os valores de x e y. plot(x,y) 4

5 Para modificar o modo de como o gráfico é apresentado, podemos alterar alguns parâmetros no comando que chama o gráfico, por exemplo: Para alterar o padrão dos pontos, adicionamos a linha do comando type = 1. "p" parapontos( points), 2. "l paralinha(lines), 3. "b" paraambos (both), 4. "c" paratracejado, 5. "o paraplotartodossobrepostos( overplotted ), 6. "h paralinhasverticais(semelhantea um historiograma), 7. "s paraa curvaser apresentadaemdegrais(steps), 8. "S paraa curvaser apresentadaemdegrais(steps), 9. "n" para que nenhuma curva seja plotada(no plotting). 5

6 Alterando Padrões dos Pontos Podemos optar por diferentes padrões de pontos, usando o argumento pch=. Por exemplo: plot(x,y,pch=) para utilizar algum símbolo. plot(x,y,pch=0) para utilizar algum símbolo ja existente, indo do 0 ao 14. plot(x,y,pch= * ) para utilizar * como padrão dos pontos, devemos utilizar as aspas, assim como qualquer outro caracter que convenha ser utilizado. 6

7 Alterando as linhas A largura das linhas pode ser alterada com o argumento lwd=(dica: tente decorar as letras pela palavra line width, que signica largura de linha), enquanto os estilos das linhas podem ser modicados com o argumento lty=(dica: tente decorar as letras pela palavra line type, que signica tipo de linha), veja o exemplo abaixo: plot(x,y) lines(x,y,lwd=2) lines(rev(x),y,lty=2) 7

8 Definindo o Intervalo dos Eixos Criamos um gráfico determinando inicialmente o intervalo em cada eixo através do argumento type= n, criando assim, um gráfico em branco, somente com margens e eixos ajustados. Podemos adicionar linhas e pontos comoscomandosjávistospornós. Por exemplo: plot(c(0,20),c(-800,800),type='n') lines(x,y) lines(x,y) 8

9 Adicionando Texto Para adicionarmos textos utilizamos duas funções: title( ) e text( ). Como e sugerido pelo nome do comando, title( ) e utilizado para a criação de títulos para os gráficos e text( ) é utilizado para adicionar um texto em qualquer lugar do gráfico. 9

10 Gráficos Múltiplos Podemos plotar até 6 gráficos numa mesma janela com a função par( ), nela definimos como os gráficos devem se distribuir na janela, sendo definido como uma matriz(nessa analogia a matriz máxima que pode ser fornecida é uma 3x2). Por exemplo: par(mfrow=c(2,2)), para ficar duas colunas e duas linhas, comportando, assim, de uma a quatro janelas. A função par( ) tem diversas outras funcionalidades no que diz respeito a confecção de gráficos, as quais veremos mais adiante. A título de informação, podemos também fazer gráficos múltiplos com a função layout( ). 10

11 contour( ) Cria um gráfico de contorno, ou adiciona linhas de contorno a um gráfico já existente; Utiliza os parâmetros x,y e z, sendo que z deve ser fornecido em forma de matriz com os valores de x e y. 11

12 Mapa Topográfico do Vulcão Maunga Whau rx <-range(x <-10*1:nrow(volcano)) ry <-range(y <-10*1:ncol(volcano)) ry <-ry + c(-1,1) * (diff(rx) -diff(ry))/2 tcol <-terrain.colors(12) par(opar); opar <-par(pty = "s", bg = "lightcyan") plot(x = 0, y = 0,type = "n", xlim = rx, ylim = ry, xlab = "", ylab = "") u <-par("usr") rect(u[1], u[3], u[2], u[4], col = tcol[8], border = "red") contour(x, y, volcano, col = tcol[2], lty = "solid", add = TRUE, vfont = c("sans serif", "plain")) title("a Topographic Map of Maunga Whau", font = 4) abline(h = 200*0:4, v = 200*0:4, col = "lightgray", lty = 2, lwd = 0.1) 12

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14 image( ) Cria uma grade de retângulos coloridos em uma escala de cinza, correspondendo ao valor em z. Pode ser usado para mostrar imagens tridimensionais ou espaciais. As funções heat.colors, terrain.colorse topo.colorscriam um espectro de cores (vermelho ao branco) e um esquema arranjado para dispor de forma ordenada os dados, dando cores ao invés de números. 14

15 # Volcano data visualized as matrix. Need to transpose and flip # matrix horizontally. image(t(volcano)[ncol(volcano):1,]) 15

16 # UMA MELHOR FORMA DE APRESENTAR VULCANO x <-10*(1:nrow(volcano)) y <-10*(1:ncol(volcano)) image(x, y, volcano, col = terrain.colors(100), axes = FALSE) contour(x, y, volcano, levels = seq(90, 200, by = 5), add = TRUE, col = "peru") axis(1, at = seq(100, 800, by = 100)) axis(2, at = seq(100, 600, by = 100)) box() title(main = "Maunga Whau Volcano", font.main = 4) 16

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18 Gráficos 3D O R apresenta diversas ferramentas para gerar superfícies e curvas no espaço, porém a maioria delas devem ser chamadas através dos packages. 18

19 persp( ) Plota superfícies sobre o plano xy, em perspectiva; Interpreta os valores de z como uma matriz que fornece, assim como uma tabela de f(x[ i ],y[ i ]), sendo o eixo x corresponde a linha e o eixo y a coluna.

20 Exemplo: x <-seq(-10, 10, length= 50) y <-x rotsinc <- function(x,y) { sinc<-function(x) { y <-sin(x)/x ; y[is.na(y)] <-1; y } 10 * sinc( sqrt(x^2+y^2) ) } sinc.exp<-expression(z == Sinc(sqrt(x^2 + y^2))) z <-outer(x, y, rotsinc) par(bg= "white",mfrow=c(1,2),mar=rep(1.5,4)) persp(x, y, z, theta= 30, phi= 30, expand= 0.5, col= "lightblue") title(sub=".")## work around persp+plotmath bug title(main= sinc.exp) persp(x, y, z, theta= 30, phi= 30, expand= 0.5, col= "lightblue", ltheta= 120, shade= 0.75, ticktype= "detailed", xlab= "X", ylab= "Y", zlab= "Z") title(sub=".")## work around persp+plotmath bug title(main= sinc.exp) 20

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22 Volcano Gráfico de um vulcão Exemplo: z <-2 * volcano # Exaggerate the relief x <-10 *(1:nrow(z)) # 10 meter spacing (S to N) y <-10 *(1:ncol(z)) # 10 meter spacing (E to W) par(mar=rep(.5,4)) persp(x, y, z, theta = 120, phi = 15, scale = FALSE, axes = FALSE)

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24 Aprimorando o Exemplo The Maunga Whau Volcano. Vamos agora aprimorar nossa superfície, tornandoa mais agradável visualmente. Vamos utilizar verde na superfície(green3), o fundo de azul claro (lightblue) e os lados em cinza(gray). z <-2 * volcano # Exaggerate the relief x <-10 * (1:nrow(z)) # 10 meter spacing (S to N) y <-10 * (1:ncol(z)) # 10 meter spacing (E to W) z0 <-min(z) -20 z <-rbind(z0, cbind(z0, z, z0), z0) x <-c(min(x) -1e-10, x, max(x) + 1e-10) y <-c(min(y) -1e-10, y, max(y) + 1e-10) fill <-matrix("green3", nr = nrow(z)-1, nc = ncol(z)-1) fill[, i2 <-c(1,ncol(fill))] <-"gray" fill[i1 <-c(1,nrow(fill)), ] <-"gray" par(bg = "lightblue",mar=c(.5,.5,2.5,.5)) persp(x, y, z, theta = 120, phi = 15, col = fill, scale = FALSE, axes = FALSE) title(main = "Maunga Whau\nOne of 50 Volcanoes in the Auckland Region.",font.main = 4) 24

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26 Para visualização em perspectiva: z <-2 * volcano # Exaggerate the relief x <-10 * (1:nrow(z)) # 10 meter spacing (S to N) y <-10 * (1:ncol(z)) # 10 meter spacing (E to W) z0 <-min(z) -20 z <-rbind(z0, cbind(z0, z, z0), z0) x <-c(min(x) -1e-10, x, max(x) + 1e-10) y <-c(min(y) -1e-10, y, max(y) + 1e-10) fill <- matrix("green3", nr = nrow(z)-1, nc = ncol(z)-1) fill[, i2 <- c(1,ncol(fill))] <-"gray" fill[i1 <- c(1,nrow(fill)), ] <-"gray" par(bg = "slategray",mar=rep(.5,4)) persp(x, y, z, theta = 135, phi = 30, col = fill, scale = FALSE, ltheta = -120, lphi = 15, shade = 0.65, axes = FALSE) 26

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28 z <-2 * volcano # Exaggerate the relief x <-10 * (1:nrow(z)) # 10 meter spacing (S to N) y <-10 * (1:ncol(z)) # 10 meter spacing (E to W) z0 <-min(z) -20 z <-rbind(z0, cbind(z0, z, z0), z0) x <-c(min(x) -1e-10, x, max(x) + 1e-10) y <-c(min(y) -1e-10, y, max(y) + 1e-10) fill <- matrix("green3", nr = nrow(z)-1, nc = ncol(z)-1) fill[, i2 <- c(1,ncol(fill))] <-"gray" fill[i1 <- c(1,nrow(fill)),] <-"gray" fcol <-fill zi <-volcano[ -1,-1] + volcano[ -1,-61] + + volcano[-87,-1] + volcano[-87,-61] ## / 4 fcol[-i1,-i2] <- terrain.colors(20)[cut(zi, quantile(zi, seq(0,1, len = 21)), include.lowest = TRUE)] par(mar=rep(.5,4)) persp(x, y, 2*z, theta = 110, phi = 40, col = fcol, scale = FALSE, ltheta = -120, shade = 0.4, border = NA, box = FALSE) 28

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30 Lattice e ncdf Com os packages lattice e ncdf, podemos fazer coisas incríveis como o sólido abaixo: Para produzir isso, devemos utilizar o algoritmo do próximo slide 30

31 library(grid) library(lattice) plotmesh.grid<-function(l, z, rot.mat=diag(rep(1,1)), dist = 0.1) ## rot.mat: 4x4 transformation matrix ## dist: controls perspective, 0 = none { x <-ltransform3dto3d(l[,z], rot.mat, dist = dist) id <-seq(length = ncol(x) / 3) ord <-order(x[3, id * 3] + x[3, id * 3-1] + x[3, id * 3-2]) grid.newpage() xscale <-range(x[1,]) yscale <-range(x[2,]) md <-max(diff(xscale), diff(yscale)) pushviewport(viewport(w = 0.9 * diff(xscale) / md, h = 0.9 * diff(yscale) / md, xscale = xscale, yscale = yscale)) id <- as.vector(outer(1:3, (id[ord]-1) * 3, "+")) grid.polygon(x = x[1,id], y = x[2,id], default.units = "native", gp = gpar(fill = "gray"), id = rep(id[ord], each = 3)) } rot.mat <-ltransform3dmatrix(list(y = -30, x = 40)) library(ncdf) teapot<-open.ncdf("teapot.nc") z<-get.var.ncdf(teapot,"tris") l<-get.var.ncdf(teapot,"locations") plotmesh.grid(l, z, rot.mat, dist = 0) 31

32 Fontes: Help do R Apostila GenMelhor -Emanuel Fernando Maia de Souza, Luiz Alexandre Peternelli, Márcio Pupin de Mello 32

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