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Programación y Desarrollo SIG SIG

Cómo crear gráficos básicos con R sin paquetes adicionales

09/12/2021 Deja un comentario

Como hemos visto en otras ocasiones, R es un entorno muy potente para la implementación y uso de funciones para el cálculo estadístico, pero, además, permite la creación de gráficos.

En R se pueden crear multitud de gráficos, además, si instalamos algunos paquetes, la capacidad de R en cuanto a la generación y visualización de estos va a ser mayor.

En este post nos vamos a centrar en la creación de gráficos de: puntos, líneas y barras con las herramientas que R ofrece por defecto.

Contenidos ocultar
Conceptos generales
Gráficos de puntos
Gráficos de líneas
Histogramas

Conceptos generales

Antes de comenzar, es importante tener claro los siguientes conceptos a la hora de generar estos gráficos con R.  

Todos los gráficos van a requerir siempre un objeto que contenga los datos que se desean representar. Este objeto, los especificaremos en el primer argumento de la función que corresponde a cada gráfico. Además, podremos especificar los títulos de los ejes y el color con el que queremos representar los elementos.

  • main=“Titulo del gráfico”: añade un título al gráfico
  • ylab=“Eje Y”: rótulo del eje x
  • xlab=“Eje X”: rótulo de eje y
  • Col= “red”; se pintará de color rojo.

Gráficos de puntos

Este tipo de gráficos es el más sencillo que podemos crear. Se asemeja mucho a los diagramas de dispersión solo que la diferencia radica en que, en este gráfico de puntos, en el eje de las x vamos a representar el valor y en el eje de las y la categoría.

Curso de análisis espacial con R

Para su generación utilizaremos la función plot().

Por ejemplo, para unos datos sobre incendios, debemos primero llamar a la tabla y posteriormente generar el gráfico. Y si queremos cambiar de color, como hemos visto, utilizaremos Col(). Para generar el gráfico pondremos:

> plot(incendios, col=’red’)
Creación de gráficos con R

Hay que recordar que a este gráfico le faltaría el título y el nombre de los ejes, para lo que usaremos la función main() y xlab(), ylab():

> plot(incendios, col="red", bg="red", main="Número de incendios", ylab="Nº incendios", xlab="")

Gráficos de líneas

Este gráfico de puntos, podemos convertirlo en gráfico de líneas que nos unan estos puntos creados, para ello, utilizaremos el argumento Type= ‘I’

> plot(incendios, type="l", col="red", main="Número de incendios", ylab="Nº", xlab="")
Creación de gráficos con R

Histogramas

Los histogramas o diagramas de barras, nos van a permitir representar un número de elementos de una muestra que podemos encontrar dentro de un intervalo determinado de valores.

Para dibujar este tipo de gráficos con R, utilizaremos la función hist(). Para utilziarlo, es necesario utilizar como argumento obligatorio un vector o columna con datos.

en este caso, también podremos utilizar los argumentos main, xlab e ylab para determinar el nombre de los ejes y del propio gráfico que vamos a representar.

En este caso, vamos a utilizar otro tipo de información que nos permita generar este tipo de gráficos, para ello, vamos a utilizar una tabla con información sobre precipitación. En este caso cambiaremos el color de las barras del histograma y las pondremos azul, asimismo, le diremos que queremos que el borde de estas barras, será blanco:

>hist(precipitacion, main=»Precipitacion Total», ylab=»», xlab=»precipitación mm», col=»blue», border=»white»)

>hist(precipitacion, main="Precipitacion Total", ylab="", xlab="precipitación mm", col="blue", border="white")
Creación de gráficos con R

¿Cómo podemos cambiar el número de barras o intervalos e incluso, como podemos cambiar los límites de los ejes?

Es muy sencillo. Únicamente tendemos que indicar el rango deseado en X e y con la función xlim() o ylin()

>hist(precipitacion, main="Precipitacion Total", ylab="", xlab="precipitación mm", col="blue", border="white", ylim=c(0,40), xlim=c(0,2000))

Si quieres profundizar en el uso de R te recomendamos nuestro curso de análisis espacial con R.

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RemOT Technologies es una empresa colaboradora de Geoinnova, especialista en desarrollo de aplicaciones GIS para la web, cartografía y análisis espaciales automatizados. Desarrolla visores web cartográficos, aplicaciones basadas en geolocalización y plugins y personalizaciones de QGIS para resolver problemas de distintos ámbitos, como por ejemplo la gestión de parcelas o la gestión de redes. RemOT ya ha trabajado en varios proyectos de desarrollo de la mano de Geoinnova y, además, también ha participado, entre otros proyectos como en el desarrollo del Atlas Nacional de España. Ha sido reconocida como una de las 100 mejores empresas geoespaciales del mundo en el año 2019 por Geoawesomeness, una de las 50 Startup españolas de futuro por la revista Emprendedores y posee el sello Pyme Innovadora del Ministerio de Ciencia Innovación y Universidades. En la parte dedicada a formación, Lucía Martínez, Marcos Gimeno y Miquel Febrer, imparten diversos cursos en la plataforma de Geoinnova.

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