Skip to content

[R-es] scale_colour_viridis en ggplot2

3 messages · Javier Gómez Gonzalez, Manuel Spínola, MAURICIO MARDONES

Original
Javier Gómez Gonzalez
# 
Hola a todos:

Alguién me podría explicar cuales son las diferencias entre las diferentes
escalas de viridis en ggplot2, es decir en qué se diferencian
scale-colour_viridis_d de scale_colour_viridis_c, scale_colour_viridis_b.
Y cual es la diferencia entre scale-fiil-viridis_d de scale-fill_viridis_c
y de scale_fill_viridis-b.
He estado buscando la diferencia en internet y no he encontrado nada al
respecto.
El motivo de querer saber las diferencias es que necesito hacer una serie
de gráficos para imprimirlos en blanco y negro.

Gracias

                                      Javier Gómez González
Manuel Spínola
# 
Hola Javier,

d = discrete
c  = continuous
b = binary

Manuel

On Wed, 31 May 2023 at 14:51 Javier Gómez Gonzalez <zaragatan en gmail.com>
wrote:
MAURICIO MARDONES
# 
De acuerdo a Bard;

    ? scale_colour_viridis_d: Esta función utiliza la paleta de colores "viridis" en una escala continua, donde los colores varían de forma suave y continua. Es adecuada para representar datos en los que se desea resaltar las variaciones sutiles en los valores de la variable.

    ? scale_colour_viridis_c: Esta función también utiliza la paleta de colores "viridis", pero en una escala categórica discreta. Los colores se asignan a categorías específicas, como niveles de una variable categórica. Es útil cuando se desea asignar colores diferentes a categorías distintas sin una relación de orden.

    ? scale_colour_viridis_b: Esta función es similar a scale_colour_viridis_d, pero utiliza una versión más brillante de la paleta de colores "viridis". Los colores son más intensos y brillantes en comparación con scale_colour_viridis_d. Puede ser útil cuando se desea resaltar los valores más altos o cuando se busca un efecto visual más llamativo.

En resumen, la diferencia principal radica en el tipo de escala (continua o categórica) y en la intensidad de los colores utilizados en cada función. Debes seleccionar la opción que mejor se ajuste a tus datos y a tus objetivos de representación visual.
Ahora para imprimir en blanco y negro, creo lo mejor sería pensar en `scale_shape`

https://ggplot2.tidyverse.org/reference/scale_shape.html

Saludos

Mauricio Mardones I.
Researcher
Instituto de Fomento Pesquero
PhD Student
Antarctic and SubAntarctic Science
Universidad de Magallanes, Chile
+56 9 66209279
+34 611709287