Gráficos

El problema fue sugerido por Eloy Ortiz en un mensaje a r-help-es. Quería saber cómo muestrear aleatoriamente (i.e., uniformemente) puntos sobre una región de la superficie terrestre delimitada por su bounding box (i.e., las coordenadas que definen un rectángulo sobre la esfera).

Obviamente, no vale con muestrear latitud y longitud uniformemente: el área comprendida entre dos meridianos cerca del ecuador es mayor que la comprendida entre otros dos más próximos al polo. Los husos se estrechan lejos del ecuador.

Hoy, mirando

y tratando de comparar Uruguay y España no he podido dejar de acordarme de

Óscar Perpiñán es alguien a quien tenéis que conocer necesariamente si os interesan, entre otras cosas, temas como la visualización de datos espaciotemporales. Y tiene un blog muy recomendable.

Recientemente me ha dado permiso para reproducir aquí una respuesta suya en un hilo planteado en r-help-es sobre los distintos mecanismos existentes en R para generar gráficos. Lo hago a continuación con mínimos retoques tipográficos:

La ventaja esencial de los gráficos grid (lattice y ggplot2) frente a los gráficos base es su mayor flexibilidad para añadir o modificar el contenido. Un gráfico grid es un objeto más en R y, como tal, puede ser manipulado con los métodos que cada paquete define. Existen dos librerías fundamentales en el mundo grid, lattice y ggplot2.

Buscando una versión pirata del libro Show Me the Numbers de Stephen Few di con un curso homónimo del mismo del que rescato y aprovecho para divulgar la respuesta a una pregunta que no me había planteado antes: ¿dónde van los ejes?

Y la respuesta, sin palabras:

Cuando me preguntan por Vizzuality siempre digo lo mismo: juegan en otra liga. Y no, no me han pagado jamás una cena. Solo los he seguido por las redes sociales, me los he tropezado en charlas, etc. Y se nota.

Aparte de servicios, han creado productos. Y uno de los más conocidos (y útiles) es CartoDB para la creación de mapas en línea. Tiene como motor PostGIS y Vizzuality le ha añadido capas adicionales para la representación de mapas e información sobre ellos. Hay que probarlo.

Los árboles (o árboles de inferencia condicional) valen fundamentalmente para hacerse una idea de cómo y en qué grado opera una variable en un modelo controlando por el efecto del resto. Su valor reside fundamentalmente en la interpretabilidad.

No obstante lo cual, no es infrecuente construir árboles muy grandes. Y el tamaño dificulta censar qué variables y en qué manera aparecen. Por eso me vi obligado recientemente a crear un pequeño prototipo para extraer el peso de las variables de un árbol.

Dicen que para realizar gráficos de dispersión con muchos datos no es desaconsejable usar celosías hexagonales. Por motivos que no vienen al caso, me interesa poder realizarlas en paralelo.

El código disponible en R (hexBinning de fMultivar o el de geom_hex de ggplot2) es feo, ininteligible y, en particular, no es paralelizable (o mapreducible). No lo es porque cada hilo, por diseño del algoritmo, crea hexágonos excéntricos.

Así que he desarrollado un algoritmo para crear celosías hexagonales paralelizable. Además, creo que es algo más inteligible que los dos mencionados y, me temo, igual de feo. Pero vectorizado, eso sí (es decir, sin un maldito bucle). Es así:

Protesta eldiario.es esta imagen capturada de un informativo de TVE:

El motivo es el habitual debate sobre los ejes truncados (que, todoy hay que decirlo, usan tirios para escándalo de troyanos y, luego, troyanos para escándalo de tirios).

Propone eldiario.es y dibuja Belén Picazo este artefacto alternativo:

Y uno se pregunta: ¿así deberían hacerse las cosas? Por ejemplo, el mismo día en que TVE publicó eso (y el anterior, y el suguiente), en otro medio aparecía este otro gráfico:

Hace casi precisamente un año escribí sobre El Arte Funcional, un libro muy recomendable de Alberto Cairo.

Hice una crítica sobre una de las secciones del libro:

La sección dedicada a la cognición transita desde la morfología y fisiología del ojo (y del cerebro) hasta cuestiones sicológicas relativas a la percepción. Al final, las formas y colores de los gráficos son alimento estos órganos que, aunque de una asombrosa capacidad, incurren en ocasiones en errores de bulto. El que cierto tipo de representaciones gráficas (como estas) engañen al ojo no se debe a que los datos subyacentes mientan ladinamente. Se debe a que la combinación de formas y colores confunde al cerebro por causas que solo cabe buscar dentro de él.

Seamos honestos: en representaciones gráficas de grafos similares a

no vemos/entendemos un carajo. Al menos yo.

Es cierto que de vez en cuando los fabrico. Y que aquellos a quienes se los enseño con la cara muy seria, asienten (o, incluso aplauden) por algún motivo. Sospecho que porque piensan que el emperador está vestido (y no en porretas, como parece que les da pudor reconocer).

Afortunadamente, hay quienes han asumido el problema (de la falta de interpretabilidad, consecuencia del exceso de información irrelevante de ese tipo de representaciones) y están proponiendo soluciones. El vídeo

No paro de decir para mis adentros “¿y?” según hojeo el recién publicado Atlas de mortalidad en municipios y unidades censales de España.

En el prefacio del estudio se lee:

En sus páginas encontrará los reflejos de las construcciones sociales que condicionan las oportunidades de salud y bienestar de las personas, mostrando que el espacio para políticas de reducción de desigualdades sociales en salud es amplio.

Pues no, no encuentro reflejos de construcciones sociales. Lo que encuentro son áreas administrativas. Las construcciones sociales que ocurren dentro de dichas áreas administrativas brillan, si acaso, por su ausencia.

Quien haya recorrido Teruel, Orense, Palencia, la zona de Almadén y otras partes del interior de España abandonadas a su suerte desde hace siglos no habrá visto demasiado crío. Me acabo de enterar que a lo que se conoce como operar de vegetaciones recibe el nombre de adenoidectomía. Y he visto el mapa

en Nada es Gratis.

Me ha dado por pensar si los autores (del gráfico) estuvieron atentos a mi bitácora cuando escribí esto.

Es la cosa más friqui que he visto en tiempos. “Esto va intravenoso al blog”, me he dicho. Es esto.

Se trata de un paquete de R de Emilio Torres Manzanera con el que se pueden construir gráficos como

al más puro estilo xkcd. Para probarlo,

library(xkcd)
vignette(“xkcd-intro”)

¡Disfrutad!