Paquete de visualización de datos para R
ggplot2 y valores predeterminados de gráficos básicos para una imagen de diagrama de dispersión simple
ggplot2 es un paquete de visualización de datos de código abierto para el lenguaje de programación estadística R. Creado por Hadley Wickham en 2005, ggplot2 es una implementación de la Gramática de Gráficos de Leland Wilkinson , un esquema general para la visualización de datos que divide los gráficos en componentes semánticos como escalas y capas. ggplot2 puede servir como reemplazo de los gráficos básicos en R y contiene una serie de valores predeterminados para la visualización web e impresa de escalas comunes. Desde 2005, ggplot2 ha crecido en uso hasta convertirse en uno de los paquetes R más populares. [2] [3] [4]
Actualizaciones
El 2 de marzo de 2012, se lanzó la versión 0.9.0 de ggplot2 con numerosos cambios en la organización interna, la construcción de escalas y las capas. [5]
El 25 de febrero de 2014, Hadley Wickham anunció formalmente que "ggplot2 está pasando al modo de mantenimiento. Esto significa que ya no agregaremos nuevas funciones, pero continuaremos corrigiendo errores importantes y consideraremos las nuevas funciones enviadas como solicitudes de incorporación de cambios. En reconocimiento de este importante hito, la próxima versión de ggplot2 será la 1.0.0". [6]
El 21 de diciembre de 2015 se lanzó ggplot 2.0.0. En el anuncio se afirmó que "ggplot2 ahora tiene un mecanismo de extensión oficial. Esto significa que otros pueden ahora crear fácilmente sus propias estadísticas, geoms y posiciones, y proporcionarlas en otros paquetes". [7]
Comparación con gráficos básicos y otros paquetes
A diferencia de los gráficos básicos de R, ggplot2 permite al usuario agregar, eliminar o alterar componentes en un gráfico con un alto nivel de abstracción. [8] Esta abstracción tiene un costo, ya que ggplot2 es más lento que los gráficos en red. [9]
La creación de un gráfico diferente para varios subconjuntos de datos requiere bucles for y gestión manual en gráficos R básicos, mientras que ggplot2 simplifica ese proceso con una colección de funciones de "faceta" para elegir. [10]
Una limitación potencial de los gráficos básicos de R es el "modelo de lápiz y papel" utilizado para llenar el dispositivo de trazado. [11] La salida gráfica del intérprete se agrega directamente al dispositivo o ventana de trazado, en lugar de hacerlo por separado para cada elemento distinto de un gráfico. [12] En este sentido, es similar al paquete lattice, aunque Wickham sostiene que ggplot2 hereda un modelo más formal de gráficos de Wilkinson. [13] Como tal, permite un alto grado de modularidad; los mismos datos subyacentes pueden transformarse mediante muchas escalas o capas diferentes. [14] [15]
Se pueden crear gráficos a través de la función de conveniencia qplot()donde los argumentos y los valores predeterminados deben ser similares a plot()la función base de R. [16] [17] Hay disponible una capacidad de gráficos más compleja ggplot()que expone al usuario a elementos más explícitos de la gramática. [18]
Proyectos relacionados
- ggpy, ggplot para Python, [19] pero no se ha actualizado desde 2016-11-20
- plotnine [20] comenzó como un esfuerzo por mejorar la escalabilidad de ggplot para Python y es en gran medida compatible con la sintaxis de ggplot2.
- Plotly - Gráficos ggplot2 interactivos en línea [21]
- gramm, una clase de gráficos para MATLAB inspirada en ggplot2 [22]
- gadfly, un sistema de representación gráfica y visualización escrito en Julia , basado en gran medida en ggplot2 [23]
- Chart::GGPlot - puerto ggplot2 en Perl [24]
- La biblioteca Lets-Plot para Python incluye un backend nativo y una API de Python , que se basó principalmente en el paquete ggplot2, bien conocido por los científicos de datos que usan R. [25]
- Lets-Plot Kotlin API es una biblioteca de gráficos de código abierto para datos estadísticos implementada utilizando el lenguaje de programación Kotlin , y está construida sobre los principios de gráficos en capas descritos por primera vez en el trabajo de Leland Wilkinson The Grammar of Graphics . [26]
- ggplotnim, biblioteca de gráficos que utiliza el lenguaje de programación Nim inspirado en ggplot2. [27]
Referencias
- ^ "Versión 3.5.1". 23 de abril de 2024. Consultado el 23 de mayo de 2024 .
- ^ Wickham, Hadley (julio de 2010). "ggplot2: Gráficos elegantes para el análisis de datos". Journal of Statistical Software . 35 (1).
- ^ Wilkinson, Leland (junio de 2011). "ggplot2: Gráficos elegantes para análisis de datos por WICKHAM, H". Biometrics . 67 (2): 678–679. doi :10.1111/j.1541-0420.2011.01616.x.
- ^ "CRAN - Paquete ggplot2". 12 de octubre de 2023.
- ^ Equipo de desarrollo de ggplot2. «Cambios y adiciones a ggplot2-0.9.0» (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 26 de enero de 2015. Consultado el 31 de octubre de 2017 .
{{cite web}}: CS1 maint: numeric names: authors list (link) - ^ Wickham, Hadley. «ggplot2 development». Grupo de Google ggplot2 . Consultado el 26 de febrero de 2014 .
- ^ "ggplot 2.0.0". 21 de diciembre de 2015. Archivado desde el original el 7 de febrero de 2021 . Consultado el 21 de junio de 2021 .
- ^ Smith, David. "Cree gráficos estadísticos atractivos con ggplot2". Revolutions . Revolution Analytics . Consultado el 11 de julio de 2011 .
- ^ "Versión ggplot2 de las figuras en "Lattice: Visualización de datos multivariados con R" (parte final)". 25 de agosto de 2009.
- ^ Yau, Nathan (22 de marzo de 2016). "Comparación de gráficos ggplot2 y R Base". FlowingData . Consultado el 17 de abril de 2022 .
- ^ Wickham, Hadley (2009). ggplot2: Gráficos elegantes para el análisis de datos . Springer. p. 5. ISBN. 978-0-387-98140-6.
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- ^ Sarkar, Deepayan (2008). Lattice: visualización de datos multivariados con R. Springer. pp. xi. ISBN. 978-0-387-75968-5.
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- ^ Muenchen, Robert A.; Hilbe, Joseph M (2010). "Gráficos con ggplot2". R para usuarios de Stata . Estadística y computación. Springer. págs. 385–452. doi :10.1007/978-1-4419-1318-0_16. ISBN 978-1-4419-1317-3.
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- ^ "ggplotnim". GitHub . Vindaar . Consultado el 1 de agosto de 2023 .
Lectura adicional
- Wilkinson, Leland (2005). La gramática de los gráficos . Springer. ISBN 978-0-387-98774-3.
- Wickham, Hadley (2017). R para la ciencia de datos. O'Reilly Media. ISBN 978-1491910399.
- Wickham, Hadley (6 de junio de 2011). Análisis de datos de ingeniería (con R y ggplot2). Google Tech Talks.
Enlaces externos
- Sitio web oficial
- ggplot2 en GitHub
