Trazar dos variables categóricas en el eje X y datos continuos como relleno en R (ejemplo)

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Trazar dos variables categóricas en el eje X y datos continuos como relleno en R (ejemplo)

En este artículo, vamos a aprender a trazar datos categóricos en el eje X y datos continuos como relleno en R. Veremos cómo el paquete ggplot2 puede ser utilizado para esto. El código y los datos utilizados en este ejemplo están disponibles en el repositorio de GitHub de RStudio.




En R, existen diversas formas de trazar dos variables categóricas en el eje X y datos continuos como relleno. Una forma es utilizar la función «filled.contour», que requiere que los datos estén en una matriz. Otra forma es utilizar la función «image» con el argumento «interpolate = TRUE».

Creando variables categóricas en R

R es un lenguaje de programación y software libre para análisis estadístico y gráfico. Se trata de una implementación de S, un lenguaje de programación creado a finales de los años 1960 en Bell Labs por John Chambers y Rick Becker. R puede leer archivos de datos en una variedad de formatos y permite que los usuarios creen nuevos formatos. El código fuente de R está disponible bajo una licencia GNU general pública. La mayoría de las implementaciones de R se distribuyen bajo la misma licencia.

R se desarrolla a través de un proceso de «depuración» dirigido por Ross Ihaka y Robert Gentleman de la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda. En la actualidad, R forma parte de la GNU Project.

R está disponible para sistemas operativos Unix-like, Microsoft Windows y Mac OS. Existen también paquetes no oficiales para otros sistemas operativos, como FreeBSD, OpenBSD y Solaris.

R se distribuye a través de CRAN, que consiste en un conjunto de servidores mirror situados en todo el mundo. CRAN alberga paquetes adicionales, documentación y un foro de usuarios.

R se puede extendir mediante el código escrito en C, C++, Fortran o Java. R también proporciona un sistema para crear nuevos paquetes, y algunos de los paquetes más populares han sido recogidos en CRAN.

Los datos continuos pueden utilizarse para rellenar los gráficos de R.

Los datos continuos pueden utilizarse para rellenar los gráficos de R.

¿Cómo se controlan los límites del eje X al trazar variables categóricas en R?

R es un lenguaje de programación y un entorno de software libre para el análisis estadístico y la gráfica de datos. Se trata de un software de código abierto y gratuito, cuyo código fuente está disponible bajo la licencia GNU General Public License.

R proporciona una amplia variedad de gráficos, incluyendo diagramas de barras, histogramas, gráficos de puntos, lineales y de densidad, gráficos de caja, de violín y de barras apiladas, así como gráficos de superficie, de contorno y de mapas. Todos estos gráficos se pueden exportar en una variedad de formatos de archivo, incluyendo los formatos de vector y bitmap más populares.

R también puede personalizarse mediante el uso de paquetes de software adicionales, que se pueden descargar e instalar desde el sitio web CRAN.

En resumen, el artículo trata sobre cómo trazar dos variables categóricas utilizando R. Lo más importante es que se utilicen datos continuos como relleno.

Para trazar dos variables categóricas en el eje X y datos continuos como relleno en R, podemos usar la función «filled.contour». Esta función toma como argumentos los valores de x, y, z (los datos a graficar), así como el número de niveles de contorno deseados.

Alejandro Lugon Administrator

Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido enxico, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma dexico con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.

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