« Visualisation des données avec ggplot2 » : différence entre les versions

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=== Prérequis ===
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Cet article se réfère en principe aux ressources qui composent {{ Goblock | [[pensée computationnelle avec R]] }}. Une connaissance de base sur le fonctionnement d'un [[introduction à la programmation|langage de programmation]], notamment en relation avec l'utilisation de fonction, est nécessaire. Nous conseillons également l'utilisation de [[RStudio]] pour répliquer les exemples de code dans l'article, même si tout environnement basé sur [[R]] est suffisant.
Cet article se réfère en principe aux ressources qui composent [[pensée computationnelle avec R]]. Une connaissance de base sur le fonctionnement d'un [[introduction à la programmation|langage de programmation]], notamment en relation avec l'utilisation de fonction, est nécessaire. Nous conseillons également l'utilisation de [[RStudio]] pour répliquer les exemples de code dans l'article, même si tout environnement basé sur [[R]] est suffisant.

Version du 13 mars 2020 à 11:56

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Introduction

ggplot2 est un paquet de R très utilisé pour la création de représentations visuelles pour différentes finalités (e.g. Data Science, journalisme, gouvernements, etc.). Le paquet est basé sur une grammaire des graphiques qui décompose les différents éléments d'une représentation visuelle afin de pouvoir les déterminer en fonction des données à véhiculer. Grâce à ce système, il est possible de créer des graphiques de manière flexible et adaptée aux intentions spécifiques de chaque représentation.

ggplot2 est un paquet qui existe depuis plusieurs années et autour duquel il existe un vaste nombre de ressources et extensions pour des finalités spécifiques. Nous proposons dans cet article quelques exemples que nous analyserons afin d'illustrer les principes computationnelles à la base du fonctionnement de ggplot2 dans la philosophie des ressources en lien avec la pensée computationnelle avec R. Cet article complémente de manière plus technique la page :

Prérequis

Cet article se réfère en principe aux ressources qui composent pensée computationnelle avec R. Une connaissance de base sur le fonctionnement d'un langage de programmation, notamment en relation avec l'utilisation de fonction, est nécessaire. Nous conseillons également l'utilisation de RStudio pour répliquer les exemples de code dans l'article, même si tout environnement basé sur R est suffisant.