Parâmetros gráficos

Você pode personalizar muitos recursos dos gráficos (fontes, cores, eixos, títulos) por meio das opções de gráfico.

Uma maneira de especificar essas opções é por meio da função par( ). Se você definir valores de parâmetros aqui, as alterações entrarão em vigor pelo resto da sessão ou até que você as altere novamente. O formato é par(optionname=value , optionname= value ,...)

# Set a graphical parameter using par()

par()              # view current settings
opar <- par()      # make a copy of current settings
par(col.lab="red") # red x and y labels
hist(mtcars$mpg)   # create a plot with these new settings
par(opar)          # restore original settingsTecnologia

Uma segunda maneira de especificar parâmetros gráficos é fornecer os pares _nome da opção _=valor diretamente a uma função de plotagem de alto nível. Nesse caso, as opções são válidas apenas para esse gráfico específico.

# Set a graphical parameter within the plotting function
hist(mtcars$mpg, col.lab="red")Tecnologia

Consulte a ajuda de uma função específica de plotagem de alto nível (por exemplo, plot, hist, boxplot) para determinar quais parâmetros gráficos podem ser definidos dessa forma.

O restante desta seção descreve alguns dos parâmetros gráficos mais importantes que você pode definir.

Tamanho do texto e do símbolo

As opções a seguir podem ser usadas para controlar o tamanho do texto e dos símbolos nos gráficos.

Plotagem de símbolos

Use a opção pch= para especificar os símbolos a serem usados na plotagem de pontos. Para os símbolos 21 a 25, especifique a cor da borda (col=) e a cor de preenchimento (bg=).

Linhas

Você pode alterar as linhas usando as seguintes opções. Isso é particularmente útil para linhas de referência, eixos e linhas de ajuste.

Cores

As opções que especificam cores incluem o seguinte.

Você pode especificar cores no R por índice, nome, hexadecimal ou RGB. Por exemplo, col=1, col="white" e col="#FFFFFF" são equivalentes.

O gráfico a seguir foi produzido com o código desenvolvido por Earl F. Glynn. Consulte o Color Chart</a > dele para obter todos os detalhes que você precisa sobre o uso de cores no R .

Você também pode criar um vetor de n cores contíguas usando as funções rainbow(n), heat.colors(n), terrain.colors(n), topo.colors(n) e cm.colors(n).

colors() retorna todos os nomes de cores disponíveis.

Fontes

Você pode definir facilmente o tamanho e o estilo da fonte, mas a família da fonte é um pouco mais complicada.

No Windows, o mono é mapeado para "TT Courier New", a serifa é mapeada para "TT Times New Roman", a sans é mapeada para "TT Arial", o mono é mapeado para "TT Courier New" e o símbolo é mapeado para "TT Symbol" (TT=True Type). Você pode adicionar seus próprios mapeamentos.

# Type family examples - creating new mappings
plot(1:10,1:10,type="n")
windowsFonts(
  A=windowsFont("Arial Black"),
  B=windowsFont("Bookman Old Style"),
  C=windowsFont("Comic Sans MS"),
  D=windowsFont("Symbol")
)
text(3,3,"Hello World Default")
text(4,4,family="A","Hello World from Arial Black")
text(5,5,family="B","Hello World from Bookman Old Style")
text(6,6,family="C","Hello World from Comic Sans MS")
text(7,7,family="D", "Hello World from Symbol")Tecnologia

Margens e tamanho do gráfico

Você pode controlar o tamanho da margem usando os seguintes parâmetros.

Para obter informações completas sobre margens, consulte o tutorial de margens de Earl F. Glynn</a > .

Indo além

Consulte help(par) para obter mais informações sobre parâmetros gráficos.

Para praticar

Experimente este curso sobre como criar gráficos no R.</a >

Lotes da associação

Para produzir um gráfico de associação estendido, use assoc(x, row_vars, col_vars), em que x é uma tabela de contingência, row_vars é um vetor de números inteiros que fornece os índices das variáveis a serem usadas nas linhas e col_vars é um vetor de números inteiros que fornece os índices das variáveis a serem usadas nas colunas do gráfico de associação.

# Association Plot Example
library(vcd)
assoc(HairEyeColor, shade=TRUE)Tecnologia

Indo além

Ambas as funções são complexas e oferecem várias opções de entrada e saída. Consulte help(mosaic) e help(assoc) para obter mais detalhes.

Para praticar

Para praticar a plotagem em R, experimente este curso sobre visualização de dados com R</a > .