<\/p>\n
Este tutorial explica como criar um mapa de calor em R usando ggplot2.<\/span><\/p>\n Para criar um mapa de calor, usaremos o conjunto de dados R integrado mtcars<\/strong> .<\/span><\/p>\n Atualmente mtcars<\/strong> est\u00e1 em formato amplo, mas precisamos combin\u00e1-lo em um formato longo para criar o mapa de calor.<\/span><\/p>\n Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para criar o mapa de calor no ggplot2:<\/span><\/p>\n Infelizmente, como os valores de disp<\/em> s\u00e3o muito maiores que os valores de todas as outras vari\u00e1veis no quadro de dados, \u00e9 dif\u00edcil ver a varia\u00e7\u00e3o de cores das outras vari\u00e1veis.<\/span><\/p>\n Uma maneira de resolver esse problema \u00e9 redimensionar os valores de cada vari\u00e1vel de 0 para 1 usando a fun\u00e7\u00e3o rescale()<\/strong> no pacote scales() e a fun\u00e7\u00e3o ddply()<\/strong> no pacote plyr():<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos alterar as cores do mapa de calor alterando as cores usadas no argumento scale_fill_gradient():<\/span><\/p>\n Observe que o mapa de calor est\u00e1 atualmente categorizado pelo nome do carro. Em vez disso, poder\u00edamos ordenar o mapa de calor de acordo com os valores de uma das vari\u00e1veis, como mpg,<\/em> usando o seguinte c\u00f3digo:<\/span><\/p>\n Para classificar o mapa de calor aumentando mpg<\/em> , basta usar -mpg<\/strong> no argumento reorder():<\/span><\/p>\n Finalmente, podemos remover os r\u00f3tulos dos eixos xey, bem como a legenda, se n\u00e3o gostarmos da apar\u00eancia usando os argumentos labs() e theme():<\/span><\/p>\n Este tutorial explica como criar um mapa de calor em R usando ggplot2. Exemplo: Criando um Mapa de Calor em R Para criar um mapa de calor, usaremos o conjunto de dados R integrado mtcars . #view first six rows of mtcars head(mtcars) # mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-472","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Exemplo: Criando um Mapa de Calor em R<\/span><\/strong><\/h3>\n
#view first six rows of mtcars\n<\/em><\/span>head(mtcars)\n\n# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb\n#Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4\n#Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4\n#Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1\n#Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1\n#Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2\n#Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1\n<\/strong><\/pre>\n #load reshape2<\/em> package to use melt() function<\/span>\nlibrary(reshape2)\n\n#melt mtcars into long format<\/span>\nmelt_mtcars <- melt(mtcars)\n\n#add column for car name<\/span>\nmelt_mtcars$car <- rep(row.names(mtcars), 11)\n\n#view first six rows of melt_mtcars<\/em><\/span>\nhead(melt_mtcars)\n\n# variable value char\n#1 mpg 21.0 Mazda RX4\n#2 mpg 21.0 Mazda RX4 Wag\n#3 mpg 22.8 Datsun 710\n#4 mpg 21.4 Hornet 4 Drive\n#5 mpg 18.7 Hornet Sportabout\n#6 mpg 18.1 Valiant<\/strong><\/pre>\n library(ggplot2)\n\nggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n geom_tile(aes(fill = value),<\/strong> color = \"white\") +\n scale_fill_gradient(low = \"white\",<\/strong> high = \"red\")<\/strong><\/pre>\n
#load libraries<\/span>\nlibrary(plyr)\nlibrary(scales)\n\n#rescale values for all variables in melted data frame<\/span>\nmelt_mtcars <- ddply(melt_mtcars, .(variable), transform, rescale = rescale(value))\n\n#create heatmap using rescaled values<\/span>\nggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"red\")\n<\/strong><\/pre>\n #create heatmap using blue color scale\n<\/span>ggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"steelblue\")<\/strong><\/pre>\n #define car name as a new column, then order by mpg<\/em> descending\n<\/span>mtcars$car <- row.names(mtcars)\nmtcars$car <- with(mtcars, reorder(car, mpg))\n\n#melt mtcars into long format\n<\/span>melt_mtcars <- melt(mtcars)\n\n#rescale values for all variables in melted data frame\n<\/span>melt_mtcars <- ddply(melt_mtcars, .(variable), transform, rescale = rescale(value))\n\n#create heatmap using rescaled values\n<\/span>ggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"steelblue\")<\/strong><\/pre>\n #define car name as a new column, then order by mpg descending\n<\/span>mtcars$car <- row.names(mtcars)\nmtcars$car <- with(mtcars, reorder(car, -mpg<\/span> ))\n\n#melt mtcars into long format\n<\/span>melt_mtcars <- melt(mtcars)\n\n#rescale values for all variables in melted data frame\n<\/span>melt_mtcars <- ddply(melt_mtcars, .(variable), transform, rescale = rescale(value))\n\n#create heatmap using rescaled values\n<\/span>ggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"steelblue\")<\/strong><\/pre>\n #create heatmap with no axis labels or legend\n<\/span>ggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"steelblue\") +\n labs(x = \"\", y = \"\") +\n theme(legend.position = \"none\")<\/span><\/strong><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"