Cours 12 Ajouter une shaded area
- verticale : geom_rect(aes(xmin=1990, xmax=2001,ymin=-Inf,ymax=Inf), fill=‘red’, alpha= 0.3)
12.1 Stats
- écart-types : geom_errorbar(aes(ymin=Mean-Sd, ymax=Mean+Sd), width=.2) ou geom_linerange()
df %>%
ggplot(aes(x = Id)) +
geom_linerange(aes(ymin= mean_Dry - se_Dry,
ymax= mean_Dry + se_Dry, color = "Standard error")) + # une partie des données pour créer la légende de la barre d'erreur
geom_linerange(aes(ymin= mean_Dry - se_Dry,
ymax= mean_Dry + se_Dry, color = "Dry season")) + # bar d'erreur de la couleur de la donnée
geom_point(aes(y = mean_Dry, colour = "Dry season")) +
geom_line(aes(y = mean_Dry, colour = "Dry season")) +
geom_linerange(aes(ymin= mean_Wet - se_Wet,
ymax= mean_Wet + se_Wet, color = "Wet season")) +
geom_point(aes(y = mean_Wet, colour = "Wet season")) +
geom_line(aes(y = mean_Wet, colour = "Wet season")) +
scale_colour_manual(values = c("Wet season" = "#0072B2",
"Dry season" = "#999999",
"Standard error" = "#666666"),
breaks=c("Dry season", "Wet season",
"Standard error")) +
guides(colour = guide_legend(override.aes = list(linetype = c("blank", "blank", "solid"), # autant que d'entité de légende
linewidth = 0.4))) Pour ajouter une courbe de tendance (régression) du nuage de points : panel.smooth(x,y)
ajouter l’equation et le R2 de la régression : ggpubr::stat_cor(label.x = 0.01, label.y = 40000000) + ggpubr::stat_regline_equation(label.x = 0.01, label.y = 37000000)
12.3 Des if
si qu’une commande à mettre dans le if : {if(condition) geom_hline(yintercept=15) } +
Si plsrs commandes : il ne faut pas de + dans le if, mettre en liste : {if(condition) list(geom_hline(yintercept=15), geom_hline(yintercept = 13) )} +
12.4 En 3D
https://www.sthda.com/english/wiki/impressive-package-for-3d-and-4d-graph-r-software-and-data-visualization
3D fixe plot3D::scatter3D()
3D pivotable : plotly::plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, z = ~z, color=var)
rgl::plot3d()
12.5 Animated plot
package gganimate https://r-graph-gallery.com/animation.html
plotly::plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, z = ~z, color=var)
identifier le num de lobservation sur le graphique en cliquant sur le point : identify(varx,vary)
12.6 Télécharger dans le bon format, en bonne qualité, au bon endroit !
Bonne qualité : au moins 300 dpi (72 par défaut) Quand on augmente la résolution il faut aussi augmenter la hauteur et largeur du plot
You can convert inches to centimeters dividing by 2.54.
avec le postscript format (.ps) on peut zoomer sans perdre de qualité : postscript()
PNG : png(path, pointsize=30, width=1400, height=960, res=800) avant commande du plot & dev.off() après commande du plot
jpeg : jpeg(“my_plot.jpeg”, quality = 100) quality en %
pdf : pdf(path, pointsize=30, width=40, height=25, paper = “A4”) avant commande du plot & dev.off() après commande du plot
ggsave(“mtcars.pdf”, path = , width = 25, height = 15, units = “cm”, dpi=800, bg=“white”) (ne fonctionne qu’avec des ggplots)
compresser : save(objt, file = “objt.rda”, compress = “xz”)
dans un pdf de plusieurs pages :
sp <- data$ScientificName
# Define nrow and ncol for the facet
n <- length(unique(sp))
if(n<4) {i = 1}else{ i = 4} # 4 col, 4 rows
pdf("plotname.pdf", width = 15, height = 10)
for(p in 1:(ceiling(length(unique(sp))/16))){ # p = page n°
print(
ggplot(data, aes(x=DBH)) +
geom_histogram(binwidth=1, fill="#69b3a2", color="#e9ecef", alpha=0.9) + # color to have the lines of the bars
ggforce::facet_wrap_paginate(vars(ScientificName, N),
scales = "free",
ncol = min(n,4), nrow = i, page = p)
)
}
dev.off() # Close the final graphics device- augmenter la taille des pages graphiques dans Rstudio : par(mar = c(4.1, 4.4, 4.1, 1.9))
12.7 En faire de l’art !
Philippe Verley, Thomas, Dominique Lamoniqua
Pq : trop lent, trop de données, pas assez de RAM
HPC : High Performance Computing
Supercalculateurs : grappe de serveurs, grille informatique - cluster de calcul : grappe de serveurs/CPU models
CPU : unité de calcul
Bigmem : noeud gras/fat nodes, beaucoup de mémoire
GPU : sur carte graphique (machine learning)
Logiciels : mPI, OpenMP, CUDA (surtout pour le graphique)
FLOPS : nbr d’opérations par seconde (puissance de calcul) ordi de bureau : 10 GFlops cluster MUSE : 3300 TFlops