Presentación con RevealJS

Necesidad

Una de mis tareas pendientes era encontrar la librería que mejor se adaptará a mis necesidades. En distintas ocasiones probe las diferentes librerías disponibles para generar presentaciones Ioslides, Beamer, Slidy y Reveal.

Recientemente en varios talleres y pláticas vi presentaciones en R y me surgio la idea de probar de nuevo y quiza por fin decidirme por alguno de los paquetes.

Intención

Este documento pretende ser una demostración de las capacidades básicas de una presentación desarrollada en Ioslides. No pretende determinar ni la mejor ni la peor librería, solo conocer sus capacidades. Por lo tanto intentare probar diferentes estructuras y ver el resultado final de las mismas.

Que probaré

  • Impresión de la salida de R
  • Listas de no númeradas (esta misma)
  • Listas númeradas
  • Gráficos base
  • Gráficos ggplot
  • Gráficos interactivos

Evaluar

Al final para tomar mi decisión considerare los siguientes puntos:

  1. Facilidad de uso
  2. Output obtenido
  3. Estética
  4. Funcionalidad
  5. Velocidad al generar resultado
  6. Configuración

Salida de comandos de R

Ya que el fin último de crear las presentaciones en R es poder integrar, los resultados y gráficas dentro de la presentación, generemos una serie de comandos:

set.seed(45)
variable.azar <- rnorm(30)
variable.azar
##  [1]  0.34079969 -0.70334030 -0.37953773 -0.74604744 -0.89810733
##  [6] -0.33479411 -0.50137815 -0.17453570  1.80903740 -0.23010497
## [11] -1.13041822  0.21598889  1.23223729  1.60935871  0.40155063
## [16] -0.27298403 -0.03615234 -0.15031123  3.76881035 -1.65249598
## [21] -1.13514510  0.22767017 -0.18331854 -0.41351862 -0.43759528
## [26] -0.02618435 -0.85983418  0.16654458  1.47549073  0.19542291

Gráficos base

También es importante la visualización de los gráficos generados en R

plot(speed ~ dist, cars)
abline(lm(speed~dist, cars), col = 'red')

Graficos ggplot2

De los gráficos que mas uso dentro de mis reportes o clases son aquellos generados en ggplot2

library(ggplot2)
cars.regresion <- ggplot(cars, aes(speed, dist)) +
  geom_smooth(method = lm) +
  geom_point(alpha = 0.2) +
  theme_minimal()
cars.regresion

GGplot2

En ocasiones necesito definir multiples plots en una sola exposición

library(cowplot)

  
cars.boxplot <- ggplot(reshape2::melt(cars, value.vars = c("dist", "speed")), aes(variable, value)) +
  geom_boxplot() +
  theme_minimal()
plot_grid(cars.regresion, cars.boxplot, ncol = 2, labels = c('A','B'), align = "hv", scale = c(0.9, 0.9))

Interactivo

Para procesar gráficos interactivos una librería que uso cotidianamente es plotly

library(plotly)
ggplotly(cars.regresion)