ggplot2 Tutoriel
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Remarques
Cette section fournit une vue d'ensemble de ce que ggplot2 est et pourquoi un développeur peut vouloir l'utiliser.
Il devrait également mentionner tous les grands sujets dans ggplot2, et établir un lien avec les sujets connexes. La documentation de ggplot2 étant nouvelle, vous devrez peut-être créer des versions initiales de ces rubriques connexes.
Comment installer et exécuter ggplot2
Pour installer et charger la version stable actuelle de ggplot2 pour votre installation R, utilisez:
# install from CRAN
install.packages("ggplot2")
Pour installer la version de développement à partir de l'utilisation de github
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("hadley/ggplot2")
Chargez dans votre session R actuelle et faites un exemple.
Exemple de base de ggplot2
Nous montrons un tracé similaire à celui de la régression linéaire sur le jeu de données mtcars . D'abord avec les paramètres par défaut et avec une certaine personnalisation des paramètres.
#help("mtcars")
fit <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
bs <- round(coef(fit), 3)
lmlab <- paste0("mpg = ", bs[1],
ifelse(sign(bs[2])==1, " + ", " - "), abs(bs[2]), " wt ")
#range(mtcars$wt)
library("ggplot2")
#with defaults
ggplot(aes(x=wt, y=mpg), data = mtcars) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = y ~ x)
#some customizations
ggplot(aes(x=wt, y=mpg,colour="mpg"), data = mtcars) +
geom_point(shape=21,size=4,fill = "blue",alpha=0.55, color="red") +
scale_x_continuous(breaks=seq(0,6, by=.5)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="darkgreen", formula = y ~ x) +
geom_hline(yintercept=mean(mtcars$mpg), size=0.4, color="magenta") +
xlab("Weight (1000 lbs)") + ylab("Miles/(US) gallon") +
labs(title='Linear Regression Example',
subtitle=lmlab,
caption="Source: mtcars") +
annotate("text", x = 4.5, y = 21, label = "Mean of mpg") +
annotate("text", x = 4.8, y = 12, label = "Linear adjustment",color = "red") +
theme_bw()
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