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#ggplot2

22 posts22 participants3 posts today
Public *
safest_integer

Mapping -diff(y) to linewidth = "light on the upstroke, heavy on the downstroke" = calligraphy

```
library(tidyverse)
library(pracma)
tibble(s = seq(pi, -pi, len = 5000),
x = fresnelS(s), y = fresnelC(s),
wd = c(0, -diff(y))) |>
ggplot() +
geom_path(aes(x=x,y=y, lwd=wd), show.legend=FALSE) +
scale_linewidth_continuous(range=c(.1,2.5)) +
theme_void()
```

#rstats#ggplot2#generativeart
Public
Miki :rstats:

#30DayChartChallenge Día 13: Clusters Animales! 🐾 Explorando la relación Masa Corporal vs Longevidad Máxima. #RelationshipsWeek

Usando un dataset de Kaggle (+170 especies, ¡gracias S. Banerjee!) y tras una divertida limpieza de datos con rangos/unidades mixtas 😅, este scatter plot log-log revela patrones.

Coloreamos por Dieta: 🥩Carnívoro(verde) 🌿Herbívoro(ocre) ❓Omnívoro(azul).
Se ve la tendencia general (más grande = más longevo), pero los clústeres por dieta sugieren distintas **estrategias de historia de vida**. ¿Cómo gestionan su energía y longevidad según lo que comen? 🤔

¡Una visualización para explorar la alometría y la diversidad ecológica!

🛠️ #rstats #ggplot2 y mi nuevo tema #theme_week3_animals.
📂 Código/Viz: t.ly/ehPiu

Scatter plot log-log que muestra la relación entre la Longevidad Máxima (años, eje Y) y la Masa Corporal (kg, eje X) para aproximadamente 170 especies animales. Los puntos están coloreados según la dieta: verde para Carnívoro, naranja/ocre para Herbívoro y azul apagado para Omnívoro. Se observa una tendencia general positiva. Los puntos de diferentes dietas muestran cierta agrupación y solapamiento. El gráfico utiliza un tema con fondo beige claro y textos en marrón. Título: "Relación Masa Corporal vs. Longevidad en Animales". Fuente: Kaggle dataset by Sourav Banerjee.
#Day13#Clusters#dataviz
Public
Miki :rstats:

#30DayChartChallenge Día 12: Gov Data Day! 🏛️ Explorando la distribución del spread 10Y-2Y del Tesoro USA (datos de FRED desde 1976).

Este histograma/densidad va más allá del valor diario: muestra la *probabilidad* histórica de cada nivel del spread. ¡Clave para entender expectativas económicas!

Puntos clave:
* Modo principal > 0 (curva normal es lo más común).
* ¡La inversión (<0, línea discontinua) tiene una probabilidad no trivial! ⚠️ Es la famosa señal pre-recesión. La distribución nos dice cuán "normal" es esa señal en perspectiva histórica.
* La forma general revela info sobre la dinámica de tipos.

Una visualización sobre la estructura probabilística de un indicador líder fundamental.

🛠️ #rstats #ggplot2 #quantmod #grid
📂 Código/Repo: t.ly/0RDmK

Histograma superpuesto con una curva de densidad mostrando la distribución del diferencial diario entre los tipos de interés del Tesoro de EE.UU. a 10 años y 2 años, desde 1976 hasta 2025. El eje X muestra el diferencial en puntos porcentuales, el eje Y muestra la densidad. Las barras del histograma tienen un relleno con degradado vertical azul verdoso. La curva de densidad es de color rosa. Una línea vertical discontinua en x=0 indica la inversión de la curva de tipos, con una etiqueta de texto vertical asociada. El pico principal de la distribución se sitúa alrededor de +1%, con una cola izquierda que se extiende por debajo de cero. Fuente: FRED/U.S. Treasury.
#Day12#Distributions#datagov
Continued thread
Public
Nicola Rennie

There's now an interactive version of this chart where you can select a country, and see how it compares - thanks to Yan Holtz for this suggestion!

📊 Orientation of the chart changed to make it fit on a screen
🛠️ Built entirely in R with {ggiraph} and {htmltools}
🗒️ Still working on some styling and how easy it is to select a point
✍️ Will probably end up as a blog post soon!

Check it out here: nrennie.rbind.io/data-viz-proj

screenshot of interactive chart to explore income inequality
#DataViz#RStats#ggplot2
Public
Miki :rstats:

#30DayChartChallenge Día 10: ¡Buceando en la Distribución del VIX! 🌊

En lugar de solo ver la línea del VIX, hoy analizamos su "distribución de probabilidad" por Presidencia de EE.UU. (Clinton -> Trump 2º). ¡La forma lo es todo!

Usando #rstats y #ggplot2, estas densidades facetadas nos permiten investigar:
* Modos Dominantes: ¿Cuál era el nivel "normal" de VIX (el pico más alto)? ¿Cambió mucho?
* Multi-modalidad: ¿Hay evidencia de múltiples estados de volatilidad (picos secundarios) dentro de un mismo mandato? 🤔
* Riesgo de Cola: ¿Qué tan probable era el "pánico" (VIX > 35)? ¡Compara las colas derechas!

Estos patrones reflejan los distintos regímenes de volatilidad y la percepción del riesgo sistémico. No es solo el nivel, ¡sino la "estructura" de la incertidumbre lo que importa!

Datos: Yahoo Finance via #quantmod.
📂Código: t.ly/kikdo

Gráfico facetado con curvas de densidad mostrando la distribución del nivel diario del Índice VIX para seis periodos presidenciales de EE.UU.: Bill Clinton, George W. Bush, Barack Obama, Donald Trump (1er mandato), Joe Biden y Donald Trump (2º mandato, inicio). Cada faceta corresponde a un presidente. El eje X representa el nivel del VIX y el eje Y la densidad. Las curvas de densidad están coloreadas según el partido: azul para Demócrata, rojo para Republicano. Una línea vertical discontinua marca VIX=20 y una línea vertical punteada marca VIX=35. Fuente: Yahoo Finance.
#Day10#Multimodal#dataviz
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