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Fonctions graphiques de R

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la production de graphiques sous R Parmi eux citons le package lattice implémenté La fonction barplot() possède aussi de nombreux arguments

:

1F onctionsg raphiquesde R

Fonctions graphiques de R

Résumé

Un rapide aperçu des très riches fonctions graphiques de R pour gérer fenêtres et fichiers, tracer des camemberts, diagrammes en colonnes, mosaïc plot, histogrammes, diagrammes boîtes, images, contours, vues en 3D, ajouter des composantes graphiques.

Organisation des tutoriels R.

Démarrer rapidement avec R

Initiation à R

Fonctions graphiques de R

Programmation en R

MapReduce pour le statisticien

Les aspect statistiques sont développés dans les différents scénarios de

W ikistat

1 Introduction

Plus un problème et les données afférentes sont complexes, plus est impor- tant la pertinence des graphes qui permettront d"en appréhender la structure et visualiser l"information utile. Aussi, quelque soit le logiciel utilisé, com- mercial comme SAS ou libre comme R, les versions basées sur une interface amicale:SAS/Insight ou Rcmdr , sont évidemment séduisantes, car faciles à utiliser par des menus, mais drastiquement limitées par les choix des options

nécessairement très contraints parmi des possibilités considérables.demo(graphics)donnera un aperçu de la palette des possibilités tandis

qu"une visite à l"un de ces sites : g allerie1 g allerie2 g allerie3 , ouvre de vastes perspectives sur les possibilités offertes. C"est la principale raison, qui motive de cheminer par l"apprentissage du lange de commande R plutôt que par celui d"une interface graphique aussi amicale soit-elle. Bien entendu ce tutoriel ne présente que quelques facettes des graphiques les plus utilisés tandis que beaucoup de ressources et sites, comme ceux ci-dessus, rendent accessibles des exemples complexes et ciblés

sur des besoins particuliers.Attentioncependant aux excès d"esthétisme, unbeaugraphique n"est pas

nécessairement un graphiquepertinent; éviter par exemple les abus d"effets de perspective sans signification statistique.

2 Commandes de base

2.1 Aide en ligne

Comme pour tout utilisation avancée d"une fonction de R, le recours à l"aide en ligne est incontournable. Apprendre à y naviguer et comprendre sa logique

font partie de l"apprentissage.help(plot)offre un premier accès alors quehelp(par)embrouille vite les cartes.

2.2 Gestion de la fenêtre graphique

Toute commande graphique ouvre une fenêtre adaptée maisx11()ouvre une autre fenêtre pour éviter d"écraser le graphe précédent,dev.off()ferme correctement la dernière fenêtre,split.screen(c(1,2))partage la fenêtre en 2 de même que l"option

mfrowde la commandepar.

2.3 Exportation de fichiers graphiques

Voici quelques possibilités pour intégrer un graphique dans un traitement de texte ou générer un fichier contenant le graphique avant intégration ou archi- vage. Sous Windows, clic droit dans la fenêtre pour copier le graphique dans le presse papier avant de le coller dans un texte, L"obtention du format standardjpegnécessite d"enchaîner les com-

mandes :jpeg("fichier.jpeg")#o ub mp(),p ng(),p df()#l eg raphiquen "apparaîtp asà l "écran:

plot (1:100); text (20,80,"abcdef") dev off ()#f ermeturei ndispensabled uf ichier

2F onctionsg raphiquesde R

qui est alors créé dans le répertoire courant. Utiliser le menuFichier, rubriqueSauver sousde la fenêtre gra- phique.

3 Description élémentaire

3.1 Variables qualitatives

Fonctionspie, barplot, mosaicplot.vec=c(12,10,7,13,26,16,4,12) pie(vec);pie(vec,clockwise=T) names (vec)=LETTERS[1:8] d e t rès n ombreuses o ptions s ont d isponibles pie(vec) barplot (vec) p our d écouper l a f enêtre e n 1 l igne 2 c olonnes par (mfrow= c (1,2)) pie(vec) barplot (vec) par (mfrow= c (1,1)) mosaicplot (Titanic, color = T) colors

Questions

1. Quelle est la dif férenceentre par(mfrow=c(2,2))et par(mfcol=c(2,2))? 2. Consulter l"aide en ligne pour tester certains ar gumentsoptionnels des fonctionspie()etbarplot(). 3. Commenter les commandes sui vantes(e xtraitesde l"aide en ligne de pie()) :n=200 pie(rep(1,n), labels="", col=rainbow(n), border=NA)Réponses 1. Les 2 commandes découpent la f enêtregraphique en 4 cellules. La dif- férence entre les 2 commandes est illustrée par le tableau ci-dessous (par(mfrow=c(2,2))-par(mfcol=c(2,2))) :1- 1 2- 3 3

2 4- 4

Avecpar(mfrow=c(2,2)), les 4 graphiques à venir sont intégrés ligne par ligne; avecpar(mfcol=c(2,2)), ils le sont colonne par colonne. 2. P are xemple,pour modifier les couleurs du camembert : pie(vect,col=rgb(0,0,seq(0,1,l=8))) pie(vect,col=rainbow(8)) 3.

Commentaire de la ligne de commande :

n=200# La valeur 200 est affectée àn. rep(1,n)# Crée le vecteur de taillenne contenant que des 1. pie(rep(1,n)# Produit un camembert pournvariables d"effec- tifs tous égaux à 1. Les secteurs sont donc de même angle. rainbow(n)# Renvoie un vecteur de longueurncontenant un dé- gradé des couleurs de l"arc-en-ciel. border=NA# Évite de tracer les bords des secteurs. labels=""# Aucune étiquette n"identifie les secteurs.

3.2 Variables quantitatives

Commandesboxplot, hist, plot, pairs.x=rnorm(50)

boxplot (x) hist (x) stripchart(x)

Question

1. Représenter dans la même fenêtre graphique, le "stripchart", le diagramme-boîte horizontal et l"histogramme correspondant l"un sous l"autre.

3F onctionsg raphiquesde R

Réponse

par (mfrow= c (3,1)) stripchart(x) boxplot (x,horizontal=T) hist (x)

Croisement de variables.data(iris)

pairs (iris[,1:4]) par (mfrow= c (2,2)) plot (iris[,1],iris[,2],xlab="Sepal Length", ylab="Sepal Width",main="Iris data", col ="red",type="l") points (iris[,1],iris[,2], col ="green",pch=21) boxplot (iris[,1:4]) hist (iris[,1],xlab="Sepal Length", main="Histogramme") Ajouter des éléments graphiques.x=seq(-10,10,l=50) plot (x, sin (x)) plot (x, sin (x),type="l") abline (v=0, col ="blue",lwd=5,lty=3) abline (h= sin (0.7), col =3) text (-5,-0.5,"texte",font=3)

Gestion des libellés.par(mfrow=c(1,2))

plot (x, sin (x),type="l", col =1,main="sinus") plot (x, cos (x),type="b", col =3,xlab="Abscisses")

3.3 Vers la 3D

Commandesimage, persp, contour.M=matrix(1:100,nc=10)#i mages,n appese tc ontours image (M) x = seq (-10, 10, length = 30);y=x f = function (x,y){r= sqrt (x^2+y^2); 10 *sin(r)/r}z =outer (x, y, f) z[ is na (z)] = 1 persp (x,y,z) persp (x, y, z, theta=30, phi=30, expand = 0.5, col ="lightblue") image (x,y,z) contour (x,y,z) filled contour (x,y,z) image (x,y,z) contour (x,y,z, add =T) Pour mieux comprendre la fonctionouter(), tester :x=y=1:5 z= outer (x,y,"+");zquotesdbs_dbs44.pdfusesText_44
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