Weekly Charts
1.35K subscribers
489 photos
8 videos
1 file
290 links
Weekly Charts: еженедельные визуализации c помощью R и Datawrapper на основе разнообразных данных, обзоры на интересные публикации/примеры визуализаций, лайфхаки и полезные материалы по визуализации данных etc.
加入频道
🍫🤖 Визуализация данных по тексту статьи от AI Grok-3

Тестировал возможности БЯМ Grok от xAI Илона Маска.

Промпт:
Создай визуализацию данных из статьи о ДТП с электровелосипедами в 2024 году, используя waffle chart на языке R с пакетами waffle, ggplot2, ggtext и showtext. Визуализация должна отражать распределение пострадавших по категориям: курьеры на электровелосипедах, другие электровелосипедисты, пешеходы, пассажиры, с учетом того, что курьеры входят в категорию электровелосипедистов (общая доля электровелосипедистов). Текст статьи: <текст>


Использовал эту публикацию от ТАСС: В 2024 году в ДТП с курьерами на электровелосипедах погибли 12 человек.

Дополнительно попросил подобрать палитру, написать заголовок и подзаголовок, добавить подпись.
Как вам результат от ИИ?

Код на R доступен на github.

UPDATE: в комментариях "прожарка" визуализации от другого ИИ 😂🙈

#ИИ #AI #grok #ВизуализацияДанных #БЯМ #R #ggplot2 #waffle_chart
🔥82
📚 Справочник по 400+ пакетам расширений для ggplot2

Ранее писал о книге ggplot2 extended от Antti Rask. Он выложил в общий доступ свою заметку в Notion, представляющую собой каталог из 452 расширений для ggplot2, как справочник по пакетам со следующими данными:

- Название пакета

- Краткое описание

- Ссылки (на CRAN, GitHub, документацию, виньетки)

- Количество скачиваний с 2015

- Версия, лицензия и категория

- Дата последнего обновления

Автор как раз использует её как источник для своей книги и визуализаций. R + ggplot2 + расширения — лучший выбор для визуализации данных.

#R #ggplot2 #ВизуализацияДанных
5🔥4
👩‍⚕️ 📈 Воспроизводим в R график из советского учебника

Продолжаем рассматривать графики из учебников времён СССР. Сегодня попробуем ещё воспроизвести график из кн. Зейгарник Б.В. Введение в патопсихологию. М., 1969. С. 41. Это одна из ключевых работ известного советского психолога Блюмы Вульфовны Зейгарник, ученицы Л.С. Выготского и К. Левина. В книге рассматриваются психологические особенности людей с психическими расстройствами, дается анализ методов патопсихологического исследования, включая методы изучения мышления, памяти, внимания и личности у больных с различными нарушениями психики. Книга считается классикой в области патопсихологии и клинической психологии в СССР и России, до сих пор используется в учебных целях в вузах. Код на R.

#linechart #R #ggplot2 #советские_учебники
🔥14👍1
💻 Выполнение кода на R в браузере без установки IDE

В своих постах публикую код графиков на R. Если у вас не установлен R и IDE, то попробовать работу кода проблематично. Можно сделать так — вот ссылка на последний график. Нажмите кнопку "Run" (будьте терпеливы, требуется время для установки и загрузки пакетов) Удобно?

#R #ggplot2 #webr
🔥73
🇬🇧 Барчарт с флагами

У настенька и графики увидел приём создания барчарта через таблицу в Excel. Конечно, захотелось воспроизвести аналогичный в R, используя пакет ggflags, о котором писал ранее.

#R #ggplot2 #ggflags #барчарт #bar_plot

Код на R:
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ggflags)
library(forcats)

# Данные о городах
cities_data <- tibble(
City = c("Bangkok", "Istanbul", "London", "Hong Kong", "Antalya", "Mecca",
"Dubai", "Macau", "Paris", "Kuala Lumpur"),
Arrivals_M = c(32.4, 23, 21.7, 20.5, 19.3, 19.3, 18.2, 18, 17.4, 16.5),
Country_Code = c("TH", "TR", "GB", "HK", "TR", "SA", "AE", "MO", "FR", "MY")
) %>%
mutate(
City = fct_reorder(City, Arrivals_M),
Country_Code = tolower(Country_Code)
)

ggplot(cities_data, aes(x = Arrivals_M, y = City)) +
geom_col(fill = "gray90", width = 0.8) +
geom_flag(aes(x = -10, country = Country_Code), size = 8) +
geom_text(aes(x = -8.5, label = City), hjust = 0, size = 4) +
geom_text(aes(x = 0.25, label = Arrivals_M), hjust = 0, size = 4) +
scale_x_continuous(limits = c(-11, 35), expand = c(0, 0)) +
labs(
title = "Most Visited Cities in the World",
subtitle = "Arrivals, in M",
x = NULL,
y = NULL
) +
theme_minimal(base_size = 14) +
theme(
plot.title.position = "plot",
plot.caption.position = "plot",
panel.grid = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
plot.title = element_text(face = "bold"),
plot.subtitle = element_text(size = 14, color = "gray40"),
plot.margin = margin(10, 10, 10, 10)
)

ggsave("most_visited_cities_ggflags.png", bg = "white", width = 6, height = 6, dpi = 300)
7🔥6
📊 ggdiagram: Объектно-ориентированные диаграммы в R с помощью ggplot2

Хочу рассказать о крутом пакете ggdiagram для R, который позволяет создавать объектно-ориентированные диаграммы на базе ggplot2. Этот пакет вдохновлен возможностями TikZ, но адаптирован под удобство и гибкость R. Он построен на системе классов S7 и интегрируется с другими пакетами вроде ggtext, ggforce и ggarrow.

Что он позволяет делать? Вы можете определять визуальные объекты, такие как круги, прямоугольники или другие формы, размещать их относительно друг друга (например, справа, слева, сверху) и соединять стрелками или линиями. С пакетом ggdiagram вы можете рисовать диаграммы путей (path diagrams). Диаграммы путей используются для визуализации и анализа причинно-следственных связей между различными переменными (path analysis), позволяя исследователям выявлять, как независимые переменные влияют на результат, и насколько эти связи опосредованы другими факторами. Путевая модель, отображаемая на такой диаграмме, представляет собой графическое изображение этих отношений.

Вот простой пример кода, чтобы нарисовать круг и прямоугольник, соединенные стрелкой:

library(ggdiagram)
c1 <- ob_circle(radius = 1 / sqrt(pi))
r2 <- ob_rectangle() |>
place(from = c1,
where = "right",
sep = .5)
ggdiagram() +
c1 +
r2 +
connect(c1, r2, resect = 1)

Это создаст базовую диаграмму с кругом слева и прямоугольником справа, соединенными линией. Попробуйте сами и экспериментируйте!

#R #ggplot2 #ggdiagram #DataVisualization #path_analysis #SEM
🔥72