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Gráficos em R (R na Prática – Parte 18)

1.1  Partição do dispositivo gráfico

Pode-se fazer a partição da área do dispositivo gráfico para visualização simultânea de múltiplos gráficos. Trata-se de um recurso bastante útil para a representação de vários resultados ou diferentes tipos de gráficos em um único dispositivo gráfico. O Script P18.1 mostra a divisão do dispositivo gráfico em 4 partes iguais (baseado em Paradis, 2005, p. 38).

Nesse caso, fez-se uso do dispositivo jpeg() que permite gerar um arquivo jpeg (Figura P18.1). Doravante, os arquivos gráficos serão salvos na resolução de 300 dpi, que fornece uma boa resolução gráfica na impressão. Um exemplo para demonstrar a partição em 3 partes se encontra no Script P18.2 (baseado em Paradis, 2005, p. 38). Observe-se que se gera uma matriz de quatro posições, com os seguintes valores: 1, 2, 3, 3. Assim sendo, a subdivisão é feita em 3 partes, pois o valor 3 ocorre duas vezes, como ilustra a Figura P18.2.

Quando se fizer a partição do dispositivo gráfico, esta configuração é mantida na memória, de tal modo que se for fazer outra aplicação, o desenho será mostrado conforme a partição aplicada anteriormente. Para evitar isso, pode-se salvar os parâmetros originais (default) – linha 1 (Scripts P18.1 e P18.2) e depois retornar para a definição inicial – linha 8 (Scripts P18.1 e P18.2). Esses comandos foram sugeridos em scripts disponíveis no site https://www.rdocumentation.org/, que é a melhor fonte de referência para a linguagem R.

1.2  Sistemas gráficos

 A linguagem R é conhecida pelos inúmeros recursos gráficos que oferece. Vale ressaltar que na comunicação e visualização de resultados, os gráficos têm um papel importante na sua assimilação e compreensão. Segundo Murrel (2012, p. xxi), há dois sistemas gráficos no R: tradicional e o grid (Figura P18.3, gerada no Script P18.3).

Antes de prosseguir com a descrição dos sistemas gráficos, vale comentar o código escrito para gerar a Figura P18.3. Ao Leitor, recomenda-se fazer a plotagem em papel milimetrado das coordenadas dos retângulos (linhas 6-10, com valores em centímetros) para melhor visualização da construção desse gráfico. O objeto corRGB contém os valores RGB para cada retângulo.

Por exemplo, o retângulo 1 (Gráfico no R) tem os valores rgb: 253, 185 e 83. Mas no R, os valores devem ser normalizados no intervalo [0,1]. Assim, divide-se tudo por 255, que é feito na linha 15 (vide a operação feita sobre o vetor corRGB). Em seguida, há duas funções: segmentos() e setas() que fazem o trabalho repetitivo de desenhar os retângulos e as setas. Doravante, todas as figuras deste capítulo serão elaboradas por meio de scripts na linguagem R.

Com a intenção de cobrir todo o espectro de possibilidades, os dois sistemas são apresentados e descritos neste capítulo. Ao usar apenas o sistema tradicional, embora seja suficiente para os fins didáticos deste livro, corre-se o risco de não contemplar todas as possibilidades de geração de gráficos, pois muitos scripts publicados fazem uso do lattice, assim como do conhecido ggplot2. O sistema grid é mais poderoso que o sistema tradicional (Murrel, 2012, p. xxi). Os pacotes lattice e ggplot2 são baseados no sistema grid, mas este por si é também um pacote gráfico (Murrel, 2012, p. xxi-xxii).

Referências bibliográficas

Murrell, P. 2012. R graphics. Boca Raton, CRC Press. 505p.

Paradis, E. 2005. R for beginners. Montpellier, Institut des Sciences de l´Évolution. 72p. https://cran.r-project.org/doc/contrib/Paradis-rdebuts_en.pdf. Acessado em 03/04/2020.

Próximo artigo

O próximo artigo introduzirá o sistema gráfico tradicional e as funções gráficas de alto nível mais importantes.

Jorge Kazuo Yamamoto

Escrito por Jorge Kazuo Yamamoto

Prof. Dr. Jorge Kazuo Yamamoto, fundador da Geokrigagem, é geólogo, foi pesquisador do IPT e docente do Instituto de Geociências da USP, onde se aposentou como Professor Titular do Departamento de Geologia Sedimentar e Ambiental. Atualmente, atua como Professor Sênior do Departamento de Engenharia de Minas e de Petróleo – Escola Politécnica – USP. É responsável pela disciplina “Métodos geoestatísticos” na Pós-Graduação do IPT – Investigação do subsolo: Geotecnia e Meio Ambiente. Dedica-se ao ensino de geoestatística, com ênfase no desenvolvimento de algoritmos e pesquisa de novas aplicações, tais como: variância de interpolação, cálculo da variância global de depósitos minerais e correção do efeito de suavização da krigagem. Ultimamente, seu interesse está voltado para o ensino e divulgação da linguagem R.

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Script – Parte 18 (Série R na Prática)

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