Основы графики

class: center, middle, inverse, title-slide

.title[
# Основы графики
]
.subtitle[
## Программирование и анализ данных
]
.author[
### Тимофей Самсонов
]
.institute[
### МГУ имени Ломоносова, Географический факультет
]
.date[
### 2024-10-01
]

---

# Исходные данные

__Исходные данные:__ экспорт/импорт продукции по регионам России (млн долл. США):

```
## # A tibble: 12 × 5
##    Регион               ПродЭкспорт ПродИмпорт ТЭКЭкспорт ТЭКИмпорт
##    <chr>                      <dbl>      <dbl>      <dbl>     <dbl>
##  1 Белгородская область       222.       614.        64.7      24.1
##  2 Брянская область            28.5      650.         5        20.5
##  3 Владимирская область       178.       454.         0.9      16.7
##  4 Воронежская область        374.       182.        38.9      38  
##  5 Ивановская область           3.1      106.         0.1       0.1
##  6 Калужская область           20.9      185.        14        57.9
##  7 Костромская область          0.7        6.8        0        NA  
##  8 Курская область            140.       219.        NA        17.7
##  9 Липецкая область           162.       301         49.8     108. 
## 10 Московская область         774.      3830.      1400.      156. 
## 11 Орловская область           46        117.        NA        12.1
## 12 Рязанская область            7.9      101.        33.7      23.9
```

---

# Диаграммы рассеяния

.pull-left[

Диаграмма расеяния показывает соотношение двух переменных на точечном графике
.code-small[

``` r
plot(sub$МетЭкспорт, 
     sub$МетИмпорт,
     col="red", 
     xlab="Экспорт, млн. долл. США", 
     ylab = "Импорт, млн. долл. США", 
     main = "Экспорт/импорт металлов и 
     изделий из них по субъектам РФ")
```
]]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/select-out-1.png)
]

---

# Диаграммы рассеяния

.pull-left[
Если показатели однородны, то целесообразно установить одинаковый масштаб по осям через параметр `asp`:
.code-small[

``` r
plot(sub$МетЭкспорт, 
     sub$МетИмпорт, 
     col="red", 
     xlab="Экспорт, млн. долл. США", 
     ylab = "Импорт, млн. долл. США", 
     main = "Экспорт/импорт металлов и 
     изделий из них по субъектам РФ", 
*    asp = 1)
```
]
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/select-out-1.png)
]

---

# Диаграммы рассеяния

_Размер и тип значка_ можно изменить, используя параметры `pch =` и `cex =`:

.left-60[
.code-small[

``` r
plot(sub$МетЭкспорт, sub$МетИмпорт, col="red", xlab="Экспорт, млн. долл. США", ylab = "Импорт, млн. долл. США", main = "Экспорт/импорт металлов и изделий из них по субъектам РФ", asp = 1,
*    pch = 18, cex = 4)
```

<img src="05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png" width="60%" />
]
]

.right-40[
<img src="img/pch.jpg" width="65%" />
]

---

# Линейные графики

Данные по объему сброса загрязненных сточных вод по морям России (млрд куб. м):

```
## ℹ Using "','" as decimal and "'.'" as grouping mark. Use `read_delim()` for more control.
## # A tibble: 22 × 9
##      Год Всего Балтийское Черное Азовское Каспийское Карское Белое Прочие
##    <dbl> <dbl>      <dbl>  <dbl>    <dbl>      <dbl>   <dbl> <dbl>  <dbl>
##  1  1993  27.2        2.5    0.4      4.3       12.1     5.3   1      1.6
##  2  1994  24.6        2.3    0.4      3.2       11       5     0.9    1.8
##  3  1995  24.5        2.3    0.4      3.5       10.4     5.2   0.9    1.8
##  4  1996  22.4        2.2    0.3      3.1        9.8     4.7   0.8    1.5
##  5  1997  23          2.2    0.3      3.8        9.8     4.4   0.8    1.7
##  6  1998  22          2.2    0.3      3.2        9.5     4.2   0.8    1.8
##  7  1999  20.7        2.2    0.3      2.5        9.1     4.1   0.8    1.7
##  8  2000  20.3        2.2    0.3      2          9.2     4.2   0.9    1.5
##  9  2001  19.8        2.1    0.3      1.9        8.9     4.2   0.9    1.5
## 10  2002  19.8        2      0.2      2          9.2     4.1   0.8    1.5
## # ℹ 12 more rows
```

---

# Линейные графики

Тип графика определяется через параметр `type`

.pull-left[
.code-small[

``` r
plot(tab$Год, tab$Каспийское, type="l")
```

<img src="05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-5-1.png" width="80%" />
]
]

.pull-right[
.code-small[

``` r
plot(tab$Год, tab$Каспийское, type="b")
```

<img src="05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png" width="80%" />
]
]

---

# Линейные графики

Толщина и тип устанавливаются через параметры `lwd` и `lty`:

.pull-left[
.code-small[

``` r
plot(tab$Год, tab$Каспийское, 
     type="l", lwd = 3, lty = 1)
```

<img src="05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-7-1.png" width="80%" />
]
]

.pull-right[
.code-small[

``` r
plot(tab$Год, tab$Каспийское, 
     type="l", lwd = 6, lty = 3)
```

<img src="05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-8-1.png" width="80%" />
]
]

---

# Совмещение графиков

.pull-left[

``` r
plot(tab$Год, 
     tab$Азовское, 
     pch=20, 
     type="o", 
     col="red3")

# Добавим теперь на существующий 
# график новый ряд данных,  
# используя points() и lines():

points(tab$Год, tab$Карское,
       pch=20, col="forestgreen")

lines(tab$Год, tab$Карское,
      pch=20, col="forestgreen")
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/combine-out-1.png)
]

---

# Совмещение графиков

Заранее вычислить диапазон по осям можно через `range`

.pull-left[
.code-small[

``` r
*xrange = range(tab$Год)
*yrange = range(tab$Каспийское,
*              tab$Карское,
*              tab$Азовское)
# n означает, что ряд данных 
# рисоваться не будет
*plot(xrange, yrange,
*    type = "n",
     main="Объем сброса загрязненных сточных вод", xlab="Год", ylab="млрд.куб.м", )

points(tab$Год, tab$Азовское, pch=20, col="red3")
lines(tab$Год, tab$Азовское, pch=20, col="red3")

points(tab$Год, tab$Карское, pch=20, col="forestgreen")
lines(tab$Год, tab$Карское, pch=20, col="forestgreen")

points(tab$Год, tab$Каспийское, pch=20, col="steelblue")
lines(tab$Год, tab$Каспийское, pch=20, col="steelblue")
```
]
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/combine2-out-1.png)
]

---

# Функциональные параметры

Графические параметры могут быть _функцией_ данных:

.pull-left[
.code-small[

``` r
plot(okr$МетЭкспорт, 
     okr$МетИмпорт, 
     col=rgb(1,0,0,0.5), 
     xlab="Экспорт, млн. долл. США", 
     ylab = "Импорт, млн. долл. США", 
     main = "Экспорт/импорт металлов и 
     изделий из них по ФО РФ (2013 г.)", 
     asp = 1,
     pch = 20, 
*    cex = 4 * log(2 + sub$МетИмпорт/
*                  sub$МетЭкспорт))
```
]
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/funcpar-out-1.png)
]

---

# Гистограммы

.large[Гистограммы распределения строятся с помощью функции `hist()`.]

.pull-left[
<br>
Ширину кармана (столбца) гистограммы можно поменять через параметры `breaks` и `col`:

``` r
hist(sub$ПродЭкспорт, 
     breaks = seq(0, 3000, 200), 
     col="olivedrab3")
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/hist-out-1.png)
]

---

# Гистограммы

.large[Гистограммы распределения строятся с помощью функции `hist()`.]

.pull-left[
<br>
Перед построением гистограммы часто выполняют логарифмирование:

``` r
hist(log(sub$ПродЭкспорт), 
     col = "olivedrab3")
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/histlog-out-1.png)
]

---

# Столбчатые графики

.left-40[
По умолчанию:

``` r
barplot(okr$ХимЭкспорт)
```

![](05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-9-1.png)
]

.right-60[
Горизонтально с подписями:

``` r
margins.default = par("mar")
par(mar = c(5, 10, 0, 2))
barplot(okr$ХимЭкспорт, 
        names.arg=sub('федеральный округ', 
                      '', okr$Регион), 
        horiz = TRUE, las = 1)
```

![](05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-10-1.png)
]

---

# Столбчатые графики

С заголовком и установленным диапазоном по оси Х:
.pull-left[

``` r
par(mar = c(5, 10, 2, 2))
names = sub('федеральный округ', 
            '', okr$Регион)
barplot(
  okr$ХимЭкспорт, 
  names.arg = names,
  main = "Экспорт продукции 
  химической промышленности", 
  xlab = "млн долл. США", 
  horiz = TRUE, 
  las = 1, 
  xlim = c(0,12000)
)
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/barfull-out-1.png)
]

---

# Круговые (секторные) диаграммы

.pull-left[
Круговые диаграммы (англ. _piechart_) строятся с помощью функции `pie()`:

``` r
par(mar = c(10,3,0,2))
pie(okr$ХимЭкспорт)
```

![](05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-11-1.png)
]

.pull-right[
Вместо номеров можно использовать подписи секторов, добавив второй параметр:

``` r
pie(okr$ХимЭкспорт, names)
```

<img src="05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-12-1.png" width="80%" />
]

---

# Круговые (секторные) диаграммы

Заголовок, подписи процентов и отсчет по часовой стрелке:
.code-small[

``` r
title = "Доля федеральных округов в экспорте\nпродукции химической промышленности"
```
]

.pull-left[
.code-small[

``` r
library(glue)

percentage = round(
  100 * okr$ХимЭкспорт / 
    sum(okr$ХимЭкспорт), 1)

names2 = glue('{names} ({percentage}%)')

par(mar = c(6,5,2,5))

pie(okr$ХимЭкспорт, 
    names2, 
    clockwise = TRUE,
    main = title)
```
]
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/piefull-out-1.png)
]

---

# Цвет и прозрачность

.pull-left[
Список называний цветов можно посмотреть, вызвав функцию `colors()`:

``` r
colors()[1:20]
```

[1] "white"         "aliceblue"     "antiquewhite"  "antiquewhite1"
 [5] "antiquewhite2" "antiquewhite3" "antiquewhite4" "aquamarine"   
 [9] "aquamarine1"   "aquamarine2"   "aquamarine3"   "aquamarine4"  
[13] "azure"         "azure1"        "azure2"        "azure3"       
[17] "azure4"        "beige"         "bisque"        "bisque1"      
]

.pull-right[
[Палитра](https://www.stat.auckland.ac.nz/~ihaka/downloads/R-colours-a4.pdf) предопределенных цветов:
<iframe src="https://www.stat.auckland.ac.nz/~ihaka/downloads/R-colours-a4.pdf" width="100%" height="400px" data-external="1"></iframe>
.small[https://www.stat.auckland.ac.nz/~ihaka/downloads/R-colours-a4.pdf]
]

---

# Цвет

.pull-left[
Основной цвет задается параметром `col`:

``` r
par(mar = c(5, 10, 4, 2))
barplot(okr$ХимЭкспорт, 
        names.arg = names, 
        main = "Экспорт продукции химической промышленности", 
        xlab = "млн долл. США", 
        horiz = TRUE, 
        las = 1, 
        xlim = c(0,12000), 
*       col = "orangered")
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/col1-out-1.png)
]

---

# Цвет

.pull-left[
Также можно цвет задать в заданном цветовом пространстве:

``` r
barplot(okr$ХимЭкспорт, 
        names.arg = names, 
        main = "Экспорт продукции химической промышленности", 
        xlab = "млн долл. США", 
        horiz = TRUE, 
        las = 1, 
        xlim = c(0,12000), 
*       col = rgb(0.4, 0, 0.6))
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/col2-out-1.png)
]

---

# Цвет

.pull-left[
Каждому столбику можно задать свой цвет:

``` r
colors = c(
  "red", "green", "blue", 
  "orange", "yellow", 
  "pink", "white","black"
)

barplot(okr$ХимЭкспорт, 
        names.arg = names, 
        main = "Экспорт продукции химической промышленности", 
        xlab = "млн долл. США", 
        horiz = TRUE, 
        las = 1, 
        xlim = c(0,12000), 
        col = colors)
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/col3-out-1.png)
]

---

# Цвет

.pull-left[
Или выделить особым цветом нужные. Например, 2 лидера:

``` r
colors = rep("gray", 8) 
ord = order(okr$ХимЭкспорт,
            decreasing = T)
colors[ord[1:2]] = "orangered"

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/col4-out-1.png)
]

---

# Прозрачность

.pull-left[
Полупрозрачность можно создать путем модификации существующего цвета через `adjustcolor` или определения компоненты `alpha` при создании:

``` r
barplot(
  okr$ХимЭкспорт, 
  names.arg = names, 
  main = "Экспорт продукции химической промышленности", 
  xlab = "млн долл. США", 
  horiz = TRUE, 
  las = 1, 
  xlim = c(0,12000), 
* col = adjustcolor('violet',
*                   alpha = 0.5),
* border = rgb(0, 1, 0, 0.5)
)
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/transp-out-1.png)
]

---

# Цветовые палитры

``` r
*palet = colorRampPalette(c("steelblue","white","purple4"))
```

.pull-left[

``` r
barplot(okr$ХимЭкспорт, 
        names.arg = names, 
        main = "Экспорт продукции химической промышленности", 
        xlab = "млн долл. США", 
        horiz = TRUE, 
        las = 1, 
        xlim = c(0, 12000), 
*       col = palet(nrow(okr)))
```
`colorRampPalette()` является __функциональной фабрикой__, т.е. функцией, создающей другую функцию. 
]

.pull-right[
<img src="05_Graphics_files/figure-html/pal-out-1.png" width="90%" />
]

---

# Цветовые палитры

.pull-left[
В __R__ cуществует множество стандартных цветовых палитр:

* `colors()`
* `gray()`
* `rainbow()`
* `heat.colors()`
* `topo.colors()`
* `terrain.colors()`

``` r
pie(
  okr$ХимЭкспорт, names2, 
  main = "Доля федеральных округов в экспорте \n продукции химической промышленности", 
* col = rainbow(nrow(okr))
)
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/piepal-out-1.png)
]

---

# Цветовые палитры

.pull-left[
В __R__ cуществует множество стандартных цветовых палитр:

* `colors()`
* `gray()`
* `rainbow()`
* `heat.colors()`
* `topo.colors()`
* `terrain.colors()`

``` r
pie(
  okr$ХимЭкспорт, names2, 
  main = "Доля федеральных округов в экспорте \n продукции химической промышленности", 
*col = sample(colors(), nrow(okr))
)
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/piepal2-out-1.png)
]

---

# Color Brewer

Широко используемый ресурс для построения цветовых палитр

---

# Color Brewer

.pull-left[
Палитры ColorBrewer доступны через пакет `RColorBrewer`

``` r
par(mar = c(0, 2.5, 0, 2.5))
*display.brewer.all()
```

К каждой палитре можно обратиться по имени:

``` r
library(RColorBrewer)
colors = brewer.pal(nrow(okr), 
                    "Set1")
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/brew-out-1.png)
]

---

# Color Brewer

.pull-left[
.code-small[

``` r
pie(okr$ХимЭкспорт, names2, main = "Доля федеральных округов в экспорте \n продукции химической промышленности", 
*   col = brewer.pal(nrow(okr), "Set1"))
```

![](05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-20-1.png)
]
]

.pull-right[
.code-small[

``` r
pie(okr$ХимЭкспорт, names2, main = "Доля федеральных округов в экспорте \n продукции химической промышленности", 
*   col = brewer.pal(nrow(okr), "Set2"))
```

![](05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-21-1.png)
]
]

---

# Графические параметры

Изменять __размеры элементов графика__ можно независимо друг от друга, используя следующие параметры:

* `cex` — общий масштаб элементов на графике
* `cex.axis` — масштаб подписей координат на оси
* `cex.lab` —	масштаб подписей названий осей
* `cex.main` —	масштаб заголовка графика
* `cex.sub` —	масштаб подзаголовка графика
* `cex.names` — масштаб подписей факторов (для некоторых типов диаграмм)

---

# Графические параметры

.pull-left[
Настройка размеров:

``` r
plot(tab$Год, tab$Каспийское, pch=20, type="o", ylim = c(0,12), col="red3", main="Объем сброса загрязненных сточных вод", xlab="Год", ylab="млрд.куб.м",
*    cex.axis = 0.8,
*    cex.lab = 0.7,
*    cex.main = 0.9,
*    cex = 0.8)

points(tab$Год, tab$Карское, pch=20, col="forestgreen",
*      cex = 0.8)

lines(tab$Год, tab$Карское, pch=20, col="forestgreen")

points(tab$Год, tab$Азовское, pch=20, col="steelblue",
*      cex = 0.8)

lines(tab$Год, tab$Азовское, pch=20, col="steelblue")
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/cex-out-1.png)
]

---

# Графические параметры

.pull-left[
Настройка размеров:

``` r
plot(tab$Год, tab$Каспийское, pch=20, type="o", ylim = c(0,12), col="red3", main="Объем сброса загрязненных сточных вод", xlab="Год", ylab="млрд.куб.м",
*    cex.axis = 1.8,
*    cex.lab = 1.7,
*    cex.main = 1.9,
*    cex = 1.8)

points(tab$Год, tab$Карское, pch=20, col="forestgreen",
*      cex = 1.8)

lines(tab$Год, tab$Карское, pch=20, col="forestgreen")

points(tab$Год, tab$Азовское, pch=20, col="steelblue",
*      cex = 1.8)

lines(tab$Год, tab$Азовское, pch=20, col="steelblue")
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/cex2-out-1.png)
]

---

# Графические параметры

Аналогично происходит тонкая настройка __цвета__:

* `col`       — цвет графика
* `col.axis`	— цвет подписей координат
* `col.lab`   — цвет названий осей
* `col.main`	— цвет заголовка
* `col.sub`   — цвет подзаголовка
* `fg`        — цвет элементов переднего плана (оси, рамка и т.д.)
* `bg`        — цвет фона графика (background)

---

# Графические параметры

.pull-left[
Настройка цвета:

``` r
plot(tab$Год, tab$Каспийское, pch=20, type="o", ylim = c(0,12), col="red3", main="Объем сброса загрязненных сточных вод", xlab="Год", ylab="млрд.куб.м", cex.axis=1.8, cex.lab=1.7, cex.main=1.9, 
*    col.lab = "grey50",
*    fg = "grey20")

points(tab$Год, tab$Карское, pch=20, 
*      col="forestgreen")

lines(tab$Год, tab$Карское, pch=20, 
*     col="forestgreen")

points(tab$Год, tab$Азовское, pch=20, 
*      col="steelblue")

lines(tab$Год, tab$Азовское, pch=20, 
*     col="steelblue")
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/colplot-out-1.png)
]

---

# Разметка осей, рамка

.pull-left[

``` r
plot(tab$Год, 
     tab$Каспийское,
     type = "l",
*    axes = FALSE)
axis(side = 1, 
     at = seq(min(tab$Год), max(tab$Год), 1),
     tck = -0.02,
*    labels = FALSE)
axis(side = 1, 
     at = seq(min(tab$Год), max(tab$Год), 3),
     tck = 0) 
axis(side = 2, 
     at = seq(floor(min(tab$Каспийское)), ceiling(max(tab$Каспийское)), 1),
     tck = -0.02) 
grid() # сетка
box() # рамка
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/manual-out-1.png)
]

---

# Разметка осей, рамка

.pull-left[
Ручное формирование:
.code-small[

``` r
library(scales)
*xlines = fullseq(range(tab$Год), 1)
*ylines=fullseq(range(tab$Каспийское),1)
plot(tab$Год, tab$Каспийское, 
     cex.axis = 1.8, cex.lab = 1.7, cex.main = 1.9, cex = 1.8,
*    type = "n")
abline(h = ylines, v = xlines, 
       col = "lightgray")
lines(tab$Год, 
     tab$Каспийское, 
     col = "red3")
points(tab$Год, 
     tab$Каспийское,
     pch = 20,
     col = "red3")
abline(h = 10, col = "blue", lwd = 2)
box()
```
]
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/manualaxes-out-1.png)
]

---

# Аннотации данных (текст на графике)

.pull-left[
Аннотации размещаются через `text`:

``` r
text(tab$Год, 
     tab$Каспийское,
*    labels = tab$Каспийское,
     cex = 1.2,
     pos = 3)
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-22-1.png)
]

---

## Легенда

.pull-left[
Легенда к графику размещается с помощью функции `legend()`:

``` r
main = "Море"
labels = c("Каспийское", 
           "Карское", 
           "Азовское")
colors = c("red3", 
           "forestgreen", 
           "steelblue")
legend(
  "topright", 
  labels, 
  cex = 1.5,
  title = main, 
* fill = colors # плашки!
) 
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-23-1.png)
]

---

## Легенда

.pull-left[
Чтобы поменять плашки на точки, надо определить соответствующие параметры:

``` r
pts = c(20, 20, 20)
lns = c(1, 1, 1)

# теперь посмотрим на легенду (она нарисуется поверх старой)
legend(
  'topright', 
  labels, 
  cex = 1.5,
  title = main, 
  col = colors, 
* pch = pts,  # точки!
* lwd = lns   # линии!
)
```
]

.pull-right[
![](05_Graphics_files/figure-html/unnamed-chunk-24-1.png)
]