Biologia

Mortes por COVID-19 no Brasil e total de casos por Estado - atualização de 2023 (EM13MAT406, EM13CNT303, EM13CHS101)

url <- "https://raw.githubusercontent.com/wcota/covid19br/refs/heads/master/cases-brazil-cities.csv" # define o link para os dados
dados <- read.csv(url)  # lê o arquivo dos dados


p <- plot_ly(
  dados,
  x = ~totalCases,
  y = ~deaths,
  color = ~state,
  frame = ~state,          # Frame para a animação por ano
  text = ~city,
  hoverinfo = "text",
  type = 'scatter',
  mode = 'markers',
  marker = list(sizemode = 'diameter', opacity = 0.7)
) %>%
  layout(
    title = "Mortes por COVID-19 no Brasil (atualização de 2023)",
    xaxis = list(title = "total de casos", type = "log"),
    yaxis = list(title = "Mortes", type = "log"),
    showlegend = FALSE
  ) %>%
  animation_opts(
    frame = 500,           # Velocidade da animação
    transition = 0,
    redraw = FALSE
  )
p

Sugestões:

      Experimente modificar o gráfico, usando/substituindo alternativamente os comandos abaixo no trecho de código:

Taxa de fotossíntese com variação da intensidade luminosa (EM13CNT101, EM13CNT102)

      Esses parâmetros definem uma relação hiperbólica, e que pode ser linearizada (gráfico duplo-recíproco).

library(plotly)
library(crosstalk)

# Criar alguns dados de exemplo

x = 1:20 # Intensidade luminosa (x) variando de 0 a 20
y = 10*x/(0.5+x)  # taxa de fotossíntese (y) usando a função y = a * x / (b + x)

# Construindo o dataset
dados <- data.frame(x,y,
                    grupo = sample(c("A", "B")))

# Criando uma comunicação cruzada entre gráfics (crosstalk shared data frame)
shared_data <- SharedData$new(dados)

# Criando o primeiro gráfico
p1 <- plot_ly(shared_data, x = ~x, y = ~y, color = ~grupo, type = "scatter", size=5, mode = "markers") %>%
  layout(title = "Gráfico 1") %>%
  highlight()

# Criando o segundo gráfico
p2 <- plot_ly(shared_data, x = ~1/x, y = ~1/y, color = "orange", type = "scatter", size= 5, mode = "markers") %>%
  layout(title = "Taxa de fotossíntese com intensidade luminosa - gráfico regular e duplo-recíproco") %>%
  highlight()

# Organizar os gráficos lado a lado
subplot(p1, p2)

Sugestões:

      Experimente modificar o gráfico, usando/substituindo alternativamente os comandos abaixo no trecho de código:

1. O uso da biblioteca `crosstalk` permite comunicação entre os gráficos apresentados. Ilustrando, experimente clicar num ponto do gráfico regular, e observar qual sua posição no gráfico duplo-recíproco.