I managed in a very complicated way, if someone knows how to simplify it will be very welcome:
# função que separa os pontos de um círculo de acordo com a proporção
# definida pelo parametro p
df_bubble_prop <- function(r, p, cx = 0, cy = 0, n = 100000){
df <- data.frame(
x = cx + r*cos(seq(0, 2*pi, length.out = n)),
y = cy + r*sin(seq(0, 2*pi, length.out = n))
)
df$cor <- ifelse(df$x <= cx - r + (1-p)*2*r, "azul", "vermelho")
return(df)
}
# função que une vários círculos em um único dataset.
# ela precisa dos raios, proporções e centros dos círculos
transformar_em_df <- function(df){
l <- lapply(1:nrow(df), function(i){
df2 <- df_bubble_prop(r = df$raios[i], p = df$props[i], cx = df$cx[i], cy = df$cy[i])
df2$palavra <- as.character(df$palavra[i])
df2
})
bind_rows(l)
}
# função apenas para definir a escala dos raios. Eles serão sempre um
# número entre 10 e 110.
escala <- function(x, f = sqrt, minimo = 10, maximo = 100) {
y <- f(x)
y <- (y - min(y))/max(y)*maximo + minimo
return(y)
}
# função que dado o centro e o raio de um círculo, retorna os pontos que estão
# em sua borda.
# o n define a quantidade de pontos da borda.
pontos_borda <- function(cx, cy, r, n = 100000){
data_frame(
x = cx + r*cos(seq(0, 2*pi, length.out = n)),
y = cy + r*sin(seq(0, 2*pi, length.out = n))
)
}
# função que dada uma lista de pontos e um círculo (definido pelo seu centro
# e raio) retira os pontos da lista que estão dentro deste círculo.
retirar_pontos_circulo <- function(df, cx, cy, r){
df[(df$x - cx)^2 + (df$y - cy)^2 >= r^2, ]
}
# dada uma lista de pontos e um ponto, esta função encontra o ponto da lista
# que possui a menor distância do ponto dado
menor_distancia <- function(pontos, ponto, px = 1, py = 2){
pontos$distancia <- px*(pontos$x - ponto[1])^2 + py*(pontos$y - ponto[2])^2
pontos <- pontos[pontos$distancia == min(pontos$distancia), c(1,2)]
pontos[1,]
}
# função gerada p/ criar os centros das bolhas, de forma que elas não tenham
# intersecção e que se posicionem de acordo com a proporção ente qt1 e qt2.
gerar_centros <- function(palavra, qt1, qt2, tamanho = 1000, espacamento = 1){
df <- data_frame(
palavra = palavra,
qt1 = qt1,
qt2 = qt2,
raios = escala(qt1 + qt2),
props = qt1/(qt1 + qt2),
props2 = 100*props + ((tamanho - 100)/2)
) %>%
arrange(abs(props - 0.5))
df$cx[1] <- df$props2[1]
df$cy[1] <- tamanho/2
for (i in 2:nrow(df)){
# criar pontos das bordas + espacamento
pontos <- lapply(1:(i - 1), function(j){
pontos_borda(df$cx[j], df$cy[j], df$raios[i] + df$raios[j] + espacamento)
}) %>% bind_rows()
# retirando pontos que já estão dentro de algum círculo
for(j in 1:(i-1)){
pontos <- retirar_pontos_circulo(pontos, df$cx[j], df$cy[j], df$raios[i] + df$raios[j] + espacamento)
}
# obtendo o ponto com mínima proximidade do meu centro preferido
centro <- menor_distancia(pontos, c(df$props2[i], tamanho/2))
df$cx[i] <- centro$x[1]
df$cy[i] <- centro$y[1]
}
df
}
# plotar grafico
grafico_de_bolhas <- function(df){
df <- gerar_centros(df$palavra, df$qt1, df$qt2)
aux <- transformar_em_df(df)
tema_em_branco <- theme(axis.line=element_blank(),axis.text.x=element_blank(),
axis.text.y=element_blank(),axis.ticks=element_blank(),
axis.title.x=element_blank(),
axis.title.y=element_blank(),legend.position="none",
panel.background=element_blank(),panel.border=element_blank(),panel.grid.major=element_blank(),
panel.grid.minor=element_blank(),plot.background=element_blank())
ggplot(aux %>% filter(cor == "azul"), aes(x = x, y = y, group = palavra)) +
geom_vline(xintercept = 500, linetype = "dashed", alpha = 0.3) +
geom_polygon(fill = "blue", alpha = 0.4) +
geom_polygon(data = aux %>% filter(cor == "vermelho"), fill = "red", alpha = 0.4) +
geom_text(data = df, aes(x = cx, y = cy, label = palavra)) +
tema_em_branco
}
After all this, with the following example, I get the following chart:
df <- data_frame(
qt1 = 1:10 + rbinom(10,10,0.5),
qt2 = 10:1 + rbinom(10,10,0.5),
palavra = letters[1:10]
)
grafico_de_bolhas(df)
I think the fastest solution would be to wrapper the R to generate the JS code from the chart. But I’m curious to see an implementation based on R and ggplot2.
– Carlos Cinelli
@Carloscinelli tried to do this but could not :(The code is too long and I am very bad of javascript!
– Daniel Falbel