¿Cómo hacer Flipbooks?Con flipbookr y xaringanCarlos A. Ar.Última edición 06 de septiembre del 20211 / 51

¿Qué es un flipbook?Es una forma de presentar información de manera paulatina.
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¿Qué es un flipbook?

Es una forma de presentar información de manera paulatina.
Los datos así presentados pueden:

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¿Qué es un flipbook?

Es una forma de presentar información de manera paulatina.
Los datos así presentados pueden:
- Genearar ideas de información más eficiente que al ver una consola de código.

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¿Qué es un flipbook?

Es una forma de presentar información de manera paulatina.
Los datos así presentados pueden:
- Genearar ideas de información más eficiente que al ver una consola de código.
- Dar a entender los cambios que se reflejan con el código, ya sea:

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¿Qué es un flipbook?

Es una forma de presentar información de manera paulatina.
Los datos así presentados pueden:
- Genearar ideas de información más eficiente que al ver una consola de código.
- Dar a entender los cambios que se reflejan con el código, ya sea:
  1. Manejo de datos.
  2. Visualización de datos.
  3. Análisis de datos.

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¿Qué es un flipbook?

Es una forma de presentar información de manera paulatina.
Los datos así presentados pueden:
- Genearar ideas de información más eficiente que al ver una consola de código.
- Dar a entender los cambios que se reflejan con el código, ya sea:
  1. Manejo de datos.
  2. Visualización de datos.
  3. Análisis de datos.

Salvar a tu audiencia de un desmayo por aburrimiento.

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¿Qué es un flipbook?

Es una forma de presentar información de manera paulatina.
Los datos así presentados pueden:
- Genearar ideas de información más eficiente que al ver una consola de código.
- Dar a entender los cambios que se reflejan con el código, ya sea:
  1. Manejo de datos.
  2. Visualización de datos.
  3. Análisis de datos.

Salvar a tu audiencia de un desmayo por aburrimiento.

Un paso a la vez.

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¿Qué es `flipbookr`?

Un paquete de R que sirve para hacer un flipbook.
La maravillosa herramineta que permite convertir...

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¿Qué es `flipbookr`?

Un paquete de R que sirve para hacer un flipbook.
La maravillosa herramineta que permite convertir...

Esto

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¿Qué es `flipbookr`?

Un paquete de R que sirve para hacer un flipbook.
La maravillosa herramineta que permite convertir...

Esto

En esto

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Comentatrios de las creadoras de flipbookr

flipbookr se actualiza para mejorar su funcionalidad

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Comentatrios de las creadoras de flipbookr

flipbookr se actualiza para mejorar su funcionalidad

Puedes contribur en su construcción en el repositorioo de Eva: https://github.com/EvaMaeRey/flipbookr!

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Crea tu flipbook5 / 51

Crea tu flipbookPrerequisitos5 / 51

Crea tu flipbookPrerequisitosTener ganas de compartir datos y su "Transformación" de manera accesible.
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Crea tu flipbook

Prerequisitos

Tener ganas de compartir datos y su "Transformación" de manera accesible.
Crear una presentación de Xaringan

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Crea tu flipbook

Prerequisitos

Tener ganas de compartir datos y su "Transformación" de manera accesible.
Crear una presentación de Xaringan
Enseñar de manera incremental la creación de gráficas o cambio en los datos.

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Crea tu flipbook

Prerequisitos

Tener ganas de compartir datos y su "Transformación" de manera accesible.
Crear una presentación de Xaringan
Enseñar de manera incremental la creación de gráficas o cambio en los datos.

Extra

Puedes hacer un solo chunk de código y a partir de una función se logra partir en secciones para presentar la evolución de un proceso.
Recomiendo que el chunk de código donde se encuentra lo que quieres presentar tenga en su encabezado el comando include = F, es para que no se vea toda la información de código. Más detalles aquí

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Ahora sí6 / 51

Ahora síUsa el comando remotes::install_github("EvaMaeRey/flipbookr")
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Ahora sí

Usa el comando remotes::install_github("EvaMaeRey/flipbookr")
Mandar a llamar la librería en el chunk inicial library(flipbookr)

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Ahora sí

Usa el comando remotes::install_github("EvaMaeRey/flipbookr")
Mandar a llamar la librería en el chunk inicial library(flipbookr)
Usar la función chunk_reveal() para entender las distintas formas de dar a conocer el código de algún chunk.

La función no se usa dentro del chunk, sino FUERA del chunk. Usa el formato 'r chunk_reveal()'

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Ahora sí

Usa el comando remotes::install_github("EvaMaeRey/flipbookr")
Mandar a llamar la librería en el chunk inicial library(flipbookr)
Usar la función chunk_reveal() para entender las distintas formas de dar a conocer el código de algún chunk.

La función no se usa dentro del chunk, sino FUERA del chunk. Usa el formato 'r chunk_reveal()'
Dar formato de diseño con la función anterior.

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Ahora sí

Usa el comando remotes::install_github("EvaMaeRey/flipbookr")
Mandar a llamar la librería en el chunk inicial library(flipbookr)
Usar la función chunk_reveal() para entender las distintas formas de dar a conocer el código de algún chunk.

La función no se usa dentro del chunk, sino FUERA del chunk. Usa el formato 'r chunk_reveal()'
Dar formato de diseño con la función anterior.
¡Disfruta el resultado!

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Ejemplo. Pinguinos

Para demostrar cómo funciona flipbookr, usaremos datos sobre pinguinos.

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Ejemplo a trabajar

Con el propósito de entender mejor la forma de crear un flipbook con R, usaré la información vertida sobre los pinguinos. Puedes aprender más de los datos.

#Instalar el paquete con los datos
remotes::install_github("allisonhorst/palmerpenguins")
#Mandar a llamar los datos
library(palmerpenguins)

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Ejemplo a trabajar

Con el propósito de entender mejor la forma de crear un flipbook con R, usaré la información vertida sobre los pinguinos. Puedes aprender más de los datos.

#Instalar el paquete con los datos
remotes::install_github("allisonhorst/palmerpenguins")
#Mandar a llamar los datos
library(palmerpenguins)

Demos un vistazo a la información.

str(penguins)

tibble [344 x 8] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ species          : Factor w/ 3 levels "Adelie","Chinstrap",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ island           : Factor w/ 3 levels "Biscoe","Dream",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
 $ bill_length_mm   : num [1:344] 39.1 39.5 40.3 NA 36.7 39.3 38.9 39.2 34.1 42 ...
 $ bill_depth_mm    : num [1:344] 18.7 17.4 18 NA 19.3 20.6 17.8 19.6 18.1 20.2 ...
 $ flipper_length_mm: int [1:344] 181 186 195 NA 193 190 181 195 193 190 ...
 $ body_mass_g      : int [1:344] 3750 3800 3250 NA 3450 3650 3625 4675 3475 4250 ...
 $ sex              : Factor w/ 2 levels "female","male": 2 1 1 NA 1 2 1 2 NA NA ...
 $ year             : int [1:344] 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 ...

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head(penguins_raw)

# A tibble: 6 x 17
  studyName `Sample Number` Species       Region Island  Stage   `Individual ID`
  <chr>               <dbl> <chr>         <chr>  <chr>   <chr>   <chr>          
1 PAL0708                 1 Adelie Pengu~ Anvers Torger~ Adult,~ N1A1           
2 PAL0708                 2 Adelie Pengu~ Anvers Torger~ Adult,~ N1A2           
3 PAL0708                 3 Adelie Pengu~ Anvers Torger~ Adult,~ N2A1           
4 PAL0708                 4 Adelie Pengu~ Anvers Torger~ Adult,~ N2A2           
5 PAL0708                 5 Adelie Pengu~ Anvers Torger~ Adult,~ N3A1           
6 PAL0708                 6 Adelie Pengu~ Anvers Torger~ Adult,~ N3A2           
# ... with 10 more variables: Clutch Completion <chr>, Date Egg <date>,
#   Culmen Length (mm) <dbl>, Culmen Depth (mm) <dbl>,
#   Flipper Length (mm) <dbl>, Body Mass (g) <dbl>, Sex <chr>,
#   Delta 15 N (o/oo) <dbl>, Delta 13 C (o/oo) <dbl>, Comments <chr>
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head(penguins_raw)

# A tibble: 6 x 17
  studyName `Sample Number` Species       Region Island  Stage   `Individual ID`
  <chr>               <dbl> <chr>         <chr>  <chr>   <chr>   <chr>          
1 PAL0708                 1 Adelie Pengu~ Anvers Torger~ Adult,~ N1A1           
2 PAL0708                 2 Adelie Pengu~ Anvers Torger~ Adult,~ N1A2           
3 PAL0708                 3 Adelie Pengu~ Anvers Torger~ Adult,~ N2A1           
4 PAL0708                 4 Adelie Pengu~ Anvers Torger~ Adult,~ N2A2           
5 PAL0708                 5 Adelie Pengu~ Anvers Torger~ Adult,~ N3A1           
6 PAL0708                 6 Adelie Pengu~ Anvers Torger~ Adult,~ N3A2           
# ... with 10 more variables: Clutch Completion <chr>, Date Egg <date>,
#   Culmen Length (mm) <dbl>, Culmen Depth (mm) <dbl>,
#   Flipper Length (mm) <dbl>, Body Mass (g) <dbl>, Sex <chr>,
#   Delta 15 N (o/oo) <dbl>, Delta 13 C (o/oo) <dbl>, Comments <chr>

Ambos conjuntos de datos contienen datos de 344 pingüinos, sin smbargo el primero tiene menos variables que el segundo.

Hay 3 especies diferentes de pingüinos en este conjunto de datos, recopilados en 3 islas del archipiélago de Palmer, en la Antártida.

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Con este gráfico y otros estaremos trabajando los flipbooks.

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Flipbook muestrapenguins

# A tibble: 344 x 8
   species island    bill_length_mm bill_depth_mm flipper_length_mm body_mass_g
   <fct>   <fct>              <dbl>         <dbl>             <int>       <int>
 1 Adelie  Torgersen           39.1          18.7               181        3750
 2 Adelie  Torgersen           39.5          17.4               186        3800
 3 Adelie  Torgersen           40.3          18                 195        3250
 4 Adelie  Torgersen           NA            NA                  NA          NA
 5 Adelie  Torgersen           36.7          19.3               193        3450
 6 Adelie  Torgersen           39.3          20.6               190        3650
 7 Adelie  Torgersen           38.9          17.8               181        3625
 8 Adelie  Torgersen           39.2          19.6               195        4675
 9 Adelie  Torgersen           34.1          18.1               193        3475
10 Adelie  Torgersen           42            20.2               190        4250
# ... with 334 more rows, and 2 more variables: sex <fct>, year <int>
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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot()

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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm)

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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm)

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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species)

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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8)

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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species)

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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species)

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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species)

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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal()

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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17"))

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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) +
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos",
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER",
       x = "Longitud (mm)",
       y = "Profundidad (mm)",
       color = "Especie de pinguino",
       shape = "Especie de pinguino")

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Flipbook muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) +
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos",
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER",
       x = "Longitud (mm)",
       y = "Profundidad (mm)",
       color = "Especie de pinguino",
       shape = "Especie de pinguino") +
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15),
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
         plot.title.position = "plot",
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"),
         plot.caption.position = "plot")

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La función importante `chunk_reveal()`

La función chunk_reveal() sirve para hacer los chunks de código legibles por partes de tal forma que el entendimiento del código sea correcto. En la presentación de Xaringan se vería:

`r chunk_reveal(chunk_name = "cars", break_type = "user")`

Existen muchas formas de mostrar en modo "flipbook" tu código, lo cual veremos a continuación con los...

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Parámetros

`r chunk_reveal(chunk_name = "cars", break_type = "user")`

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Parámetros

`r chunk_reveal(chunk_name = "cars", break_type = "user")`

Los siguientes parámetros son fundamentales para entender la función:

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Parámetros

`r chunk_reveal(chunk_name = "cars", break_type = "user")`

Los siguientes parámetros son fundamentales para entender la función:

chunk_name se le asigna el nombre del chunk de código, del ejemplo "cars". Para asignar el nombre a un chunk de código, solo es necesario escribirlo al lado de la letra r:

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Parámetros

`r chunk_reveal(chunk_name = "cars", break_type = "user")`

Los siguientes parámetros son fundamentales para entender la función:

chunk_name se le asigna el nombre del chunk de código, del ejemplo "cars". Para asignar el nombre a un chunk de código, solo es necesario escribirlo al lado de la letra r:

break_type indica qué linea del código del chunk se revelará y en qué momento. Por defecto el parámetro tiene la asignación "auto". Es decir, sino especificas su valor, entonces el valor por defecto será "auto".

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Parámetros

`r chunk_reveal(chunk_name = "cars", break_type = "user")`

Los siguientes parámetros son fundamentales para entender la función:

chunk_name se le asigna el nombre del chunk de código, del ejemplo "cars". Para asignar el nombre a un chunk de código, solo es necesario escribirlo al lado de la letra r:

break_type indica qué linea del código del chunk se revelará y en qué momento. Por defecto el parámetro tiene la asignación "auto". Es decir, sino especificas su valor, entonces el valor por defecto será "auto".
display_type indica si se desea que "se vea" en la presentación el codigo, el resultado del código o ambos. Por defecto display_type="both".

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Parámetros

`r chunk_reveal(chunk_name = "cars", break_type = "user")`

Los siguientes parámetros son fundamentales para entender la función:

chunk_name se le asigna el nombre del chunk de código, del ejemplo "cars". Para asignar el nombre a un chunk de código, solo es necesario escribirlo al lado de la letra r:

break_type indica qué linea del código del chunk se revelará y en qué momento. Por defecto el parámetro tiene la asignación "auto". Es decir, sino especificas su valor, entonces el valor por defecto será "auto".
display_type indica si se desea que "se vea" en la presentación el codigo, el resultado del código o ambos. Por defecto display_type="both".
left_assign Cuando left_assign = TRUE, el primer objeto creado se imprime al final del chunk de código.

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Veremos en esta presentación las diferentes formas de usar estos parámetros así como sus resultados.

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break_type15 / 51

break_type

Este parámetro de la función chunk_reveal() ayuda a distinguir cuándo aparece el código o resultado del que queremos hacer un flipbook

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`break_type`

Las opciones de este parámetro son:

auto
user
non_seq
rotate
n (algún número natural)

Recordemos que este parámetro permite que quien crea el flipbook decida cuál parte del código desea que aparezca primero, depués, etc.

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`break_type`

Las opciones de este parámetro son:

auto
user
non_seq
rotate
n (algún número natural)

Recordemos que este parámetro permite que quien crea el flipbook decida cuál parte del código desea que aparezca primero, depués, etc.

Veremos con los datos de los pinguinos cómo funcionan estas opciones.

penguins %>% 
  ggplot() + 
    aes(x = bill_length_mm) + 
    aes(y = bill_depth_mm) + 
    aes(group = species) + 
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) + #BREAK
    aes(color = species) + 
    aes(shape = species) + #BREAK3
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + 
    aes(color = species) + 
  theme_minimal() + #BREAK
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) + #BREAK2
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos", 
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER", 
       x = "Longitud (mm)", 
       y = "Profundidad (mm)", #BREAK4
       color = "Especie de pinguino", 
       shape = "Especie de pinguino") + #BREAK
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15), 
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA), 
         plot.title.position = "plot", 
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"), 
         plot.caption.position = "plot") #BREAK

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`break_type = "auto"`

El valor "auto" del parámetro break_type se da por defecto sino se especifica otra opción. La forma en que chunk_reveal() decide cómo mostrar las partes del código es por orden de aparición de los paréntesis o pipes (%>%).

penguins %>% 
  ggplot() + 
    aes(x = bill_length_mm) + 
    aes(y = bill_depth_mm) + 
    aes(group = species) + 
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) + #BREAK
    aes(color = species) + 
    aes(shape = species) + #BREAK3
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + 
    aes(color = species) + 
  theme_minimal() + #BREAK
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) + #BREAK2
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos", 
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER", 
       x = "Longitud (mm)", 
       y = "Profundidad (mm)", #BREAK4
       color = "Especie de pinguino", 
       shape = "Especie de pinguino") + #BREAK
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15), 
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA), 
         plot.title.position = "plot", 
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"), 
         plot.caption.position = "plot") #BREAK

17 / 51

break_type = autopenguins

# A tibble: 344 x 8
   species island    bill_length_mm bill_depth_mm flipper_length_mm body_mass_g
   <fct>   <fct>              <dbl>         <dbl>             <int>       <int>
 1 Adelie  Torgersen           39.1          18.7               181        3750
 2 Adelie  Torgersen           39.5          17.4               186        3800
 3 Adelie  Torgersen           40.3          18                 195        3250
 4 Adelie  Torgersen           NA            NA                  NA          NA
 5 Adelie  Torgersen           36.7          19.3               193        3450
 6 Adelie  Torgersen           39.3          20.6               190        3650
 7 Adelie  Torgersen           38.9          17.8               181        3625
 8 Adelie  Torgersen           39.2          19.6               195        4675
 9 Adelie  Torgersen           34.1          18.1               193        3475
10 Adelie  Torgersen           42            20.2               190        4250
# ... with 334 more rows, and 2 more variables: sex <fct>, year <int>
17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot()

17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm)

17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm)

17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species)

17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8)

17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species)

17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species)

17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species)

17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal()

17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17"))

17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) +
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos",
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER",
       x = "Longitud (mm)",
       y = "Profundidad (mm)",
       color = "Especie de pinguino",
       shape = "Especie de pinguino")

17 / 51

break_type = auto

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) +
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos",
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER",
       x = "Longitud (mm)",
       y = "Profundidad (mm)",
       color = "Especie de pinguino",
       shape = "Especie de pinguino") +
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15),
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
         plot.title.position = "plot",
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"),
         plot.caption.position = "plot")

17 / 51

`break_type = "user"`, con #BREAK

Tú puedes decidir cómo quieres que aparezcan las partes del código, esto se hace con la opción "user" y #BREAK.

En donde aparezca #BREAK se detendrá la aparición del código (se observan los resultados del código hasta el BREAK). Si hay más de un #BREAK, entonces el código aparecerá en ese orden.

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`break_type = "user"`, con #BREAK

Tú puedes decidir cómo quieres que aparezcan las partes del código, esto se hace con la opción "user" y #BREAK.

En donde aparezca #BREAK se detendrá la aparición del código (se observan los resultados del código hasta el BREAK). Si hay más de un #BREAK, entonces el código aparecerá en ese orden.

penguins %>% 
  ggplot() + 
    aes(x = bill_length_mm) + 
    aes(y = bill_depth_mm) + 
    aes(group = species) + 
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) + #BREAK
    aes(color = species) + 
    aes(shape = species) + #BREAK3
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + 
    aes(color = species) + 
  theme_minimal() + #BREAK
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) + #BREAK2
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos", 
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER", 
       x = "Longitud (mm)", 
       y = "Profundidad (mm)", #BREAK4
       color = "Especie de pinguino", 
       shape = "Especie de pinguino") + #BREAK
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15), 
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA), 
         plot.title.position = "plot", 
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"), 
         plot.caption.position = "plot") #BREAK

18 / 51

break_type = user

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8)

18 / 51

break_type = user

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal()

18 / 51

break_type = user

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) +
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos",
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER",
       x = "Longitud (mm)",
       y = "Profundidad (mm)",
       color = "Especie de pinguino",
       shape = "Especie de pinguino")

18 / 51

break_type = user

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) +
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos",
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER",
       x = "Longitud (mm)",
       y = "Profundidad (mm)",
       color = "Especie de pinguino",
       shape = "Especie de pinguino") +
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15),
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
         plot.title.position = "plot",
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"),
         plot.caption.position = "plot")

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`break_type = "non_seq"`, con #BREAK2, #BREAK3

Es parecido a la opción anterior pero es necesario el uso de números después del #BREAK.

El número indica el momento en que aparecerá y se ejecutará esa línea de código.

Primero aparecerá todo lo que no tenga #BREAK N y luego aparecerá la línea donde N = 2, luego N = 3 y así en lo sucesivo.

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`break_type = "non_seq"`, con #BREAK2, #BREAK3

Es parecido a la opción anterior pero es necesario el uso de números después del #BREAK.

El número indica el momento en que aparecerá y se ejecutará esa línea de código.

Primero aparecerá todo lo que no tenga #BREAK N y luego aparecerá la línea donde N = 2, luego N = 3 y así en lo sucesivo.

penguins %>% 
  ggplot() + 
    aes(x = bill_length_mm) + 
    aes(y = bill_depth_mm) + 
    aes(group = species) + 
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) + #BREAK
    aes(color = species) + 
    aes(shape = species) + #BREAK3
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + 
    aes(color = species) + 
  theme_minimal() + #BREAK
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) + #BREAK2
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos", 
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER", 
       x = "Longitud (mm)", 
       y = "Profundidad (mm)", #BREAK4
       color = "Especie de pinguino", 
       shape = "Especie de pinguino") + #BREAK
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15), 
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA), 
         plot.title.position = "plot", 
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"), 
         plot.caption.position = "plot") #BREAK

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break_type = non_seq

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos",
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER",
       x = "Longitud (mm)",
       color = "Especie de pinguino",
       shape = "Especie de pinguino") +
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15),
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
         plot.title.position = "plot",
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"),
         plot.caption.position = "plot")

19 / 51

break_type = non_seq

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) +
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos",
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER",
       x = "Longitud (mm)",
       color = "Especie de pinguino",
       shape = "Especie de pinguino") +
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15),
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
         plot.title.position = "plot",
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"),
         plot.caption.position = "plot")

19 / 51

break_type = non_seq

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) +
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos",
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER",
       x = "Longitud (mm)",
       color = "Especie de pinguino",
       shape = "Especie de pinguino") +
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15),
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
         plot.title.position = "plot",
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"),
         plot.caption.position = "plot")

19 / 51

break_type = non_seq

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) +
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos",
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER",
       x = "Longitud (mm)",
       y = "Profundidad (mm)",
       color = "Especie de pinguino",
       shape = "Especie de pinguino") +
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15),
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
         plot.title.position = "plot",
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"),
         plot.caption.position = "plot")

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`break_type = "rotate"`

Si queremos dar "varias opciones" a la audiencia sobre las formas en que pueden tratar su código, usamos este tipo de aparición con la palabra #ROTATE posterior a la línea de código que deseamos de esa forma presentar.

Dado que en el chunk de código aparecerán las opciones de la misma idea de codficación, éste no se desea evaluar pues aparecería un error. Para solucionar esto, usamos echo = FALSE.

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`break_type = "rotate"`

Dado que en el chunk de código aparecerán las opciones de la misma idea de codficación, éste no se desea evaluar pues aparecería un error. Para solucionar esto, usamos echo = FALSE.

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Flipper length (mm)",
       y = "Frequency",
       title = "Penguin flipper lengths") + 
  scale_fill_manual(values = c("darkorange","purple","cyan4")) + #ROTATE
  scale_fill_manual(values = c("#09A901","#337D2F","#67F11D")) + #ROTATE
  scale_fill_manual(values = c("#F11D94","#6A3401","#F3F185")) #ROTATE

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break_type = rotate

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Flipper length (mm)",
       y = "Frequency",
       title = "Penguin flipper lengths") +
  scale_fill_manual(values = c("darkorange","purple","cyan4"))

20 / 51

break_type = rotate

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Flipper length (mm)",
       y = "Frequency",
       title = "Penguin flipper lengths") +
  scale_fill_manual(values = c("#09A901","#337D2F","#67F11D"))

20 / 51

break_type = rotate

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Flipper length (mm)",
       y = "Frequency",
       title = "Penguin flipper lengths") +
  scale_fill_manual(values = c("#F11D94","#6A3401","#F3F185"))

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Posibles combinaciones

Si deseas que aparezca el código paulatinamente y además se cambie una sección particular del código, solo es necesario añadir el parámetro omit dentro de la función chunk_reveal() con el valor "#ROTATE".

Escribimos r chunk_reveal("omit", omit = "#ROTATE", break_type = "auto") en la "diapositiva" donde queremos que aparezca la combinación.
En la diapositiva posterior escribimos r chunk_reveal("omit", omit = "#ROTATE", break_type = "auto") para que se de la "rotación".

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Posibles combinaciones

Escribimos r chunk_reveal("omit", omit = "#ROTATE", break_type = "auto") en la "diapositiva" donde queremos que aparezca la combinación.
En la diapositiva posterior escribimos r chunk_reveal("omit", omit = "#ROTATE", break_type = "auto") para que se de la "rotación".

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("#FF7400","#944300","#341800")) + #OMIT
  scale_fill_manual(values = c("darkorange","purple","cyan4")) + #ROTATE
  scale_fill_manual(values = c("#09A901","#337D2F","#67F11D")) + #ROTATE
  scale_fill_manual(values = c("#F11D94","#6A3401","#F3F185")) + #ROTATE
  theme_minimal() +
  labs(x = "Flipper length (mm)") +
  labs(y = "Frequency") +
  labs(title = "Penguin flipper lengths")

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Combinaciones rotate-incremental

ggplot(data = penguins)

21 / 51

Combinaciones rotate-incremental

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm)

21 / 51

Combinaciones rotate-incremental

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity")

21 / 51

Combinaciones rotate-incremental

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("#FF7400","#944300","#341800"))

21 / 51

Combinaciones rotate-incremental

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("#FF7400","#944300","#341800")) +
  theme_minimal()

21 / 51

Combinaciones rotate-incremental

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("#FF7400","#944300","#341800")) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Flipper length (mm)")

21 / 51

Combinaciones rotate-incremental

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("#FF7400","#944300","#341800")) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Flipper length (mm)") +
  labs(y = "Frequency")

21 / 51

Combinaciones rotate-incremental

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("#FF7400","#944300","#341800")) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Flipper length (mm)") +
  labs(y = "Frequency") +
  labs(title = "Penguin flipper lengths")

21 / 51

Combinaciones rotate-incremental

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("darkorange","purple","cyan4")) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Flipper length (mm)") +
  labs(y = "Frequency") +
  labs(title = "Penguin flipper lengths")

21 / 51

Combinaciones rotate-incremental

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("#09A901","#337D2F","#67F11D")) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Flipper length (mm)") +
  labs(y = "Frequency") +
  labs(title = "Penguin flipper lengths")

21 / 51

Combinaciones rotate-incremental

ggplot(data = penguins) +
       aes(x = flipper_length_mm) +
  geom_histogram(aes(fill = species),
                 alpha = 0.5,
                 position = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("#F11D94","#6A3401","#F3F185")) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Flipper length (mm)") +
  labs(y = "Frequency") +
  labs(title = "Penguin flipper lengths")

21 / 51

`break_type = n`

Si tenemos una muestra aleatoria de la cual queremos hacer un mismo análisis entonces es conveniente usar break_type = n. Esto nos permitirá enseñar la forma en que cambia el gráfico asociado al código con cada muestra diferente hasta n clicks.

Si n = 1 entonces tendremos el código simple y su resultado.

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`break_type = n`

Si n = 1 entonces tendremos el código simple y su resultado.

proceso_markov_TPH <- function(){
  #Trayectoria X
  X <- NULL
  #Pasos a simular: M
  #El tiempo de permanencia en cada estado (por cada salto)
  Tn <- c()
  #El estado donde inicia la trayectoria
  X[1] <-
    sample(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), 1, replace = TRUE, prob = vec_pi)
  Tn[1] <- rexp(1, lambdas[X[1]])
  i=1
  while(T) {
    i <- i+1
    #Dado que tenemos un estado inicial X[1], elegimos otro estado
    #a partir de la matriz de probabilidades de transición Pij
    X[i] <-
      sample(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), 1, replace = T , prob = P[X[i - 1], ])
    #Una vez definido el estado al que "saltará" la cadena, definimos el
    #tiempo de permanencia en el mismo con las "lambdas" correspondientes
    if (X[i] == 1) {
      Tn[i] <- rexp(1, lambdas[1])
    } else if (X[i] == 2) {
      Tn[i] <- rexp(1, lambdas[2])
    } else if (X[i] == 3) {
      Tn[i] <- rexp(1, lambdas[3])
    } else if (X[i] == 4) {
      Tn[i] <- rexp(1, lambdas[4])
    } else if (X[i] == 5) {
      Tn[i] <- rexp(1, lambdas[5])
    } else{
      break
    }
  }
  #Creamos la trayectoria que inicie en cero (en cuando al tiempo) y posteriormente haga los
  #"saltos" en cada tiempo acumulado de los saltos que van hasta el momento.
  trayectoria <-
    data.frame(
      x = c(0, cumsum(Tn)),
      y = X,
      xend = c(cumsum(Tn), sum(Tn) + .5),
      yend = X
    )
  grafica <-
    ggplot(trayectoria, aes(
      x = x,
      y = y,
      xend = xend,
      yend = yend
    )) + geom_segment(color = 'orange', lwd = 1.3) + ggtitle("Trayectoria de la cadena de Markov asociada a una v.a. Tipo Fase") +
    geom_point(color = 'red') +
    xlab("Tiempo") +
    ylab("Estados") + theme(
      panel.background = element_rect(fill = "white"),
      strip.background
      = element_rect(fill = "black")
    )
  grafica <- grafica + geom_segment(
    x = sum(Tn),
    xend = (sum(Tn) + .5),
    y = 6,
    yend = 6,
    color = "violet",
    lwd = 1.4
  )+geom_point(x = sum(Tn),y = 6, color = 'purple')
  return(list(grafica, sum(Tn)))
}

22 / 51

break_type = 7

proceso_markov_TPH()

22 / 51

break_type = 7

proceso_markov_TPH()

22 / 51

break_type = 7

proceso_markov_TPH()

22 / 51

break_type = 7

proceso_markov_TPH()

22 / 51

break_type = 7

proceso_markov_TPH()

22 / 51

break_type = 7

proceso_markov_TPH()

22 / 51

break_type = 7

proceso_markov_TPH()

proceso_markov_TPH()

22 / 51

break_type = "replace"

Si queremos que los valores dentro del chunk de código sean remplazados varias veces para mostrar algo, entonces esta opción del break_type puede interesar.

Añadir el argumento replace = "lo_que_quieres_remplazar"
Poner además replacements = lo_que_irá_en_vez_de_lo_que_quieres_remplazar

Nota: Puedes hacer tantos remplazos como quieras. Al i-ésimo remplazo le pondremos replacei = "lo_que_quieres_remplazar_por_i-ésima_vez" donde $i > 1$ .

23 / 51

break_type = "replace"

Si queremos que los valores dentro del chunk de código sean remplazados varias veces para mostrar algo, entonces esta opción del break_type puede interesar.

Añadir el argumento replace = "lo_que_quieres_remplazar"
Poner además replacements = lo_que_irá_en_vez_de_lo_que_quieres_remplazar

Nota: Puedes hacer tantos remplazos como quieras. Al i-ésimo remplazo le pondremos replacei = "lo_que_quieres_remplazar_por_i-ésima_vez" donde $i > 1$ .

23 / 51

break_type = replace

penguins %>% 
  ggplot() + 
    aes(x = bill_length_mm) + 
    aes(y = bill_depth_mm) + 
    aes(group = species) + 
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) + #BREAK
    aes(color = species) + 
    aes(shape = species) + #BREAK3
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + 
    aes(color = species) + 
  theme_minimal() + #BREAK
  scale_color_manual(values = c("cadetblue", "#F7721B", "#FFDC17")) + #BREAK2
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos", 
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER", 
       x = "Longitud (mm)", 
       y = "Profundidad (mm)", #BREAK4
       color = "Especie de pinguino", 
       shape = "Especie de pinguino") + #BREAK
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15), 
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA), 
         plot.title.position = "plot", 
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"), 
         plot.caption.position = "plot") #BREAK

23 / 51

break_type = replace

penguins %>% 
  ggplot() + 
    aes(x = bill_length_mm) + 
    aes(y = bill_depth_mm) + 
    aes(group = species) + 
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) + #BREAK
    aes(color = species) + 
    aes(shape = species) + #BREAK3
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + 
    aes(color = species) + 
  theme_minimal() + #BREAK
  scale_color_manual(values = c("darkolivegreen", "#F7721B", "#FFDC17")) + #BREAK2
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos", 
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER", 
       x = "Longitud (mm)", 
       y = "Profundidad (mm)", #BREAK4
       color = "Especie de pinguino", 
       shape = "Especie de pinguino") + #BREAK
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15), 
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA), 
         plot.title.position = "plot", 
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"), 
         plot.caption.position = "plot") #BREAK

23 / 51

break_type = replace

penguins %>% 
  ggplot() + 
    aes(x = bill_length_mm) + 
    aes(y = bill_depth_mm) + 
    aes(group = species) + 
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) + #BREAK
    aes(color = species) + 
    aes(shape = species) + #BREAK3
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + 
    aes(color = species) + 
  theme_minimal() + #BREAK
  scale_color_manual(values = c("firebrick2", "#F7721B", "#FFDC17")) + #BREAK2
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos", 
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER", 
       x = "Longitud (mm)", 
       y = "Profundidad (mm)", #BREAK4
       color = "Especie de pinguino", 
       shape = "Especie de pinguino") + #BREAK
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15), 
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA), 
         plot.title.position = "plot", 
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"), 
         plot.caption.position = "plot") #BREAK

23 / 51

break_type = replace

penguins %>% 
  ggplot() + 
    aes(x = bill_length_mm) + 
    aes(y = bill_depth_mm) + 
    aes(group = species) + 
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) + #BREAK
    aes(color = species) + 
    aes(shape = species) + #BREAK3
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + 
    aes(color = species) + 
  theme_minimal() + #BREAK
  scale_color_manual(values = c("firebrick", "#F7721B", "#FFDC17")) + #BREAK2
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos", 
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER", 
       x = "Longitud (mm)", 
       y = "Profundidad (mm)", #BREAK4
       color = "Especie de pinguino", 
       shape = "Especie de pinguino") + #BREAK
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15), 
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA), 
         plot.title.position = "plot", 
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"), 
         plot.caption.position = "plot") #BREAK

23 / 51

display_type24 / 51

display_type

Este parámetro de la función chunk_reveal() ayuda a distinguir qué queremos que aparezca del flipbook. (Código, resultados, explicaciones,...)

24 / 51

`display_type`

Otro de los parámetros de la función chunk_reveal() es display_type al cual se le pueden asignar también diversas opciones:

Puede ser un vector de a lo más 3 entradas que sean alguna(s) de las siguientes:

"code"
"output"
"func"
"output_lag"
"code_lag"

25 / 51

`display_type`

Otro de los parámetros de la función chunk_reveal() es display_type al cual se le pueden asignar también diversas opciones:

Puede ser un vector de a lo más 3 entradas que sean alguna(s) de las siguientes:

"code"
"output"
"func"
"output_lag"
"code_lag"

Por defecto display_type = c("code", "output") que permite la forma normal del flipbook, es decir, el código y su resultado de manera progresiva y simultánea.

Además de las opciones anteriores, "md" también se puede usar pero requiere que le agregues otro parámetro a la función chunk_reveal() que se llama md y sirve para que selecciones lo que aparecerá en cada click en la presentación.

25 / 51

`display_type`

Otro de los parámetros de la función chunk_reveal() es display_type al cual se le pueden asignar también diversas opciones:

Puede ser un vector de a lo más 3 entradas que sean alguna(s) de las siguientes:

"code"
"output"
"func"
"output_lag"
"code_lag"

Por defecto display_type = c("code", "output") que permite la forma normal del flipbook, es decir, el código y su resultado de manera progresiva y simultánea.

¡Veamos las opciones y sus resultados (outputs)!

25 / 51

`display_type = "output"`

Al usar esta opción como valor del parámetro display_type, solo se mostrará el resultado del código chunk de manera progresiva.

El break_type usado es el que está por defecto, es decir, "auto"

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

# A tibble: 344 x 8
   species island    bill_length_mm bill_depth_mm flipper_length_mm body_mass_g
   <fct>   <fct>              <dbl>         <dbl>             <int>       <int>
 1 Adelie  Torgersen           39.1          18.7               181        3750
 2 Adelie  Torgersen           39.5          17.4               186        3800
 3 Adelie  Torgersen           40.3          18                 195        3250
 4 Adelie  Torgersen           NA            NA                  NA          NA
 5 Adelie  Torgersen           36.7          19.3               193        3450
 6 Adelie  Torgersen           39.3          20.6               190        3650
 7 Adelie  Torgersen           38.9          17.8               181        3625
 8 Adelie  Torgersen           39.2          19.6               195        4675
 9 Adelie  Torgersen           34.1          18.1               193        3475
10 Adelie  Torgersen           42            20.2               190        4250
# ... with 334 more rows, and 2 more variables: sex <fct>, year <int>

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

Sólo el resultado se muestra

26 / 51

`display_type = "code"`

Análogo a la opción "output", la opción "code" permitirá que solo se visualize la transición del código.

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot()

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm)

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm)

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species)

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8)

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species)

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species)

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species)

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal()

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17"))

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) +
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos",
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER",
       x = "Longitud (mm)",
       y = "Profundidad (mm)",
       color = "Especie de pinguino",
       shape = "Especie de pinguino")

27 / 51

Sólo el código se muestra

penguins %>%
  ggplot() +
    aes(x = bill_length_mm) +
    aes(y = bill_depth_mm) +
    aes(group = species) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
    aes(color = species) +
    aes(shape = species) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
    aes(color = species) +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("#A92508", "#F7721B", "#FFDC17")) +
  labs(title = "Dimensiones del pico de los Pinguinos",
       subtitle = "Profundidad y largo del pico para los pinguinos Adelie, Chinstrap y Gentoo en Palmer Station LTER",
       x = "Longitud (mm)",
       y = "Profundidad (mm)",
       color = "Especie de pinguino",
       shape = "Especie de pinguino") +
  theme( legend.position = c(0.85, 0.15),
         legend.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
         plot.title.position = "plot",
         plot.caption = element_text(hjust = 0, face = "italic"),
         plot.caption.position = "plot")

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`display_type = c("output", "code")`

Si queremos cambiar la posición entre código y su resultado, simplemente intercambiamos las entradas de los vectores.

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`display_type = c("output", "code")`

Si queremos cambiar la posición entre código y su resultado, simplemente intercambiamos las entradas de los vectores.

Recoremos que por defecto, la entrada del parámetro display_type permite que del lado izquierdo se vea el código y del derecho el resultado que se da a partir de ese código.

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