Cómo generar gráficas avanzadas con R

by Francisco Charte.

Combinación de múltiples gráficas

La posibilidad de combinar en una misma imagen múltiples gráficas facilita la comparación visual rápida, por ejemplo entre distintas variables.

plot(iris[ ,-5], col = iris$Species)

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + 
  geom_point() + facet_wrap(~Species)

grafica <- ggplot(diamonds, aes(price)) + 
  geom_histogram(bins=20, color="black", fill="yellow") + 
  scale_x_log10()
  
grafica + facet_wrap(~cut, scales = "free_y")

grafica + facet_grid(color~cut, scales = "free_y")  

Representación de relaciones

Las gráficas circulares conocidas como tipo circos facilitan la visualización de porcentajes y relaciones entre variables:

library(circlize) # Cargamos el paquete necesario para esta gráfica

HairEyeColor # Examinamos el dataset HairEyeColor

## , , Sex = Male
## 
##        Eye
## Hair    Brown Blue Hazel Green
##   Black    32   11    10     3
##   Brown    53   50    25    15
##   Red      10   10     7     7
##   Blond     3   30     5     8
## 
## , , Sex = Female
## 
##        Eye
## Hair    Brown Blue Hazel Green
##   Black    36    9     5     2
##   Brown    66   34    29    14
##   Red      16    7     7     7
##   Blond     4   64     5     8

# Podemos traducir las denominaciones
attr(HairEyeColor,"dimnames")$Eye <- c("Marrones", "Azules", "Avellana", "Verdes")  
attr(HairEyeColor,"dimnames")$Hair <- c("Negro", "Castaño", "Pelirrojo", "Rubio")  

chordDiagram(HairEyeColor[,,2])

Comparación de diferentes alternativas atendiendo a varios criterios

En ocasiones se cuenta con diferentes vías para solucionar un mismo problema y la calidad de cada una de ellas puede evaluarse con distintos criterios, lo cual dificulta el análisis y selección de la mejor opción. La gráfica de tipo radar o spider está pensada para estos casos.

library('fmsb')  # Cargamos el paquete donde está el comando

## Warning: package 'fmsb' was built under R version 3.2.5

dat <- data.frame(    # Simulamos tres métodos con cinco criterios de evaluación
  Prec = runif(3, 0, 1),
  Accu  = runif(3, 0, 1),
  Reca    = runif(3, 0, 1),
  AUC       = runif(3, 0, 1),
  Kapp     = runif(3, 0, 1)
  )
rownames(dat) <- c("SVM", "C4.5", "MLP")

radarchart(dat, maxmin = FALSE) # Dibujamos la gráfica

# Agregamos una leyenda para indicar los criterios
legend("bottomleft", rownames(dat),
       col = c('black', 'green', 'red'),
       lty = 1:3, lwd = 2, ncol = 1)

Alternativamente, también podría utilizarse una gráfica de tipo heatmap. Esta es una matriz en la que se representan todos los posibles valores, asignando un color a cada celdilla en función del valor correspondiente:

heatmap(as.matrix(dat), scale="column", Colv=NA, Rowv=NA)

Representación gráfica de funciones

R es capaz de representar cualquier función matemática, ya sea una función incluida en R o cualquier otra que podamos necesitar siempre que la definamos de forma adecuada. Los siguientes son algunos ejemplos:

# Curva a partir de funciones existentes (sin y cos)
curve(sin, from = -4, to = 4, col = 'blue', lty = 'dotted', lwd = 2,
      ylab='sin(x) vs cos(x)', xname = "Valores de entrada")
curve(cos, from = -4, to = 4, col = 'cyan', lty = 'dashed', lwd = 2, add = TRUE)
legend("topleft", c("sin(x)", "cos(x)"), col = c('blue', 'cyan'),
       lty = c('dotted','dashed'), lwd = 2, ncol = 2)

# Curva del valor absoluto
curve(abs, from = -10, to = 10)

# Curvas a partir de polinomios
curve(x^2 - x, lty = 3, lwd = 2, from = -10, to = 10)
curve(x^3 - x^2 + 1, lty = 2, lwd = 2, from = -10, to = 10, add = TRUE)

# A partir de una función parámetrica definida por el usuario
heart <- function(t) {
  x <- 16 * sin(t)^3
  y <- 13 * cos(t) - 5 * cos(2*t) - 2 * cos(3*t) - cos(4*t)
  c(x,y)
}

mpoints <- matrix(sapply(seq(0,2*pi,0.1), heart), ncol = 2, byrow = TRUE)
plot(mpoints)
lines(mpoints)

Geometría con gráficos de tortuga

Incluso podemos generar gráficos con geometrías definidas algorítmicamente acorde con el lenguaje Logo, conocidos como gráficos de tortuga:

library('TurtleGraphics')

## Warning: package 'TurtleGraphics' was built under R version 3.2.5

## Loading required package: grid

turtle_init()

turtle_do({
  for(j in 1:45) {
    for(i in 1:6) {
      turtle_forward(20)
      turtle_right(360/6)
    }
    turtle_right(360/45)
  }
})