¿Cómo cambiar las escalas de los ejes en los gráficos R?

En este artículo, aprenderemos cómo cambiar las escalas del eje en el lenguaje de programación R.

Método 1: cambiar las escalas del eje en la base R

Para cambiar las escalas de los ejes en un gráfico en lenguaje base R, podemos usar las funciones xlim() e ylim(). Las funciones xlim() e ylim() son funciones de conveniencia que establecen el límite del eje x y el eje y respectivamente. Esta función toma como argumento un vector que contiene los valores del límite inferior del eje y el límite superior del eje.

Sintaxis: plot( df$xaxis, df$yaxis, xlim, ylim)

dónde,

• df: determina el marco de datos en uso.
• xaxis y yaxis: determinan las variables del eje para el trazado.
• xlim: determina el vector que contiene los límites del eje x.
• ylim: determina el vector que contiene los límites del eje y.

Ejemplo: ejemplo básico en el que los límites del eje de trazado se establecen de 0 a 2 para el eje x y de 18 a 20 para el eje y.

# create sample data frame
sample_data <- data.frame(x=rnorm(100),
                          y=rnorm(100)+20)
  
# create plot with custom axis scales
plot(sample_data$x, sample_data$y, xlim=c(0,2),
     ylim=c(18,20))

Producción:

Producción

Convierta escalas de eje a escala logarítmica:

Para convertir la escala logarítmica de la escala del eje en la gráfica base R, usamos el argumento log de la función plot(). El argumento log convierte el eje dado en su alternativa de escala logarítmica. Esto nos ayuda a visualizar los marcos de datos sesgados.

Sintaxis: plot( df$xaxis, df$yaxis, log)

dónde,

• df: determina el marco de datos en uso.
• xaxis y yaxis: determinan las variables del eje para el trazado.
• log: determina el eje que debe convertirse en escala logarítmica.

Ejemplo: ejemplo básico en el que el eje x se ha convertido a su alternativa de escala logarítmica.

# create sample data frame
sample_data <- data.frame(x=rnorm(100),
                          y=rnorm(100)+20)
  
# create plot with log x-axis scale
plot(sample_data$x, sample_data$y, log='x')

Producción:

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Método 2: cambiar escalas de ejes en ggplot2

Para cambiar las escalas de los ejes en un gráfico hecho con el paquete ggplot2 en el lenguaje R, podemos usar las funciones xlim() e ylim(). Estas funciones se pueden usar junto con la función ggplot() al agregarlas usando el símbolo más (+). Las funciones xlim() y ylim() son funciones convenientes que establecen el límite del eje x y el eje y respectivamente. Esta función toma como argumento un vector que contiene los valores del límite inferior del eje y el límite superior del eje.

Sintaxis:

ggplot() + xlim() +ylim()

dónde,

xlim(): toma dos valores como entrada que son el límite inferior del eje x y el límite superior del eje x.

ylim(): toma dos valores como entrada que son el límite inferior del eje y y el límite superior del eje y.

Ejemplo:

Este es un ejemplo básico de un diagrama ggplot2 donde los límites del eje del diagrama se establecen de 0 a 2 para el eje x y de 18 a 20 para el eje y.

# load library ggplot2
library(ggplot2)
  
# create sample data frame
sample_data <- data.frame(x=rnorm(100),
                          y=rnorm(100)+20)
  
# create plot with custom axis scales
ggplot(sample_data, aes(x=x, y=y))+
        geom_point()+
        xlim(0,2)+
        ylim(18,20)

Producción:

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Convierta escalas de eje a escala logarítmica:

Para convertir la escala logarítmica de la escala del eje en el gráfico R creado con el paquete ggplot2, usamos las funciones scale_y_continuous() y scale_y_continuous() junto con el argumento trans para la transformación del eje x y el eje y, respectivamente. El argumento trans toma un identificador logarítmico como argumento y luego convierte el eje en la alternativa de escala logarítmica dada. Esto nos ayuda a visualizar los marcos de datos sesgados.

Sintaxis: plot + scale_x_continuous( trans ) + scale_y_continuous( trans )

donde, trans: determina la escala logarítmica exacta para la transformación

Ejemplo: ejemplo básico de un diagrama ggplot2 donde el eje x se ha convertido a su alternativa de escala logarítmica.

# load library ggplot2
library(ggplot2)
  
# create sample data frame
sample_data <- data.frame(x=rnorm(100),
                          y=rnorm(100)+20)
  
# create plot with log x-axis sclae
ggplot(sample_data, aes(x=x, y=y))+
        geom_point()+
        scale_x_continuous( trans= 'log10')

Producción:

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