Data visualisation with R – Visualisation des données avec R

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Chapitre 8 – Faite attention, Enregistrer vos graphiqueset évitez les problèmes de codes.

1 – Enregistrer vos graphiques

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Attention, il est important d’avoir le reflexe de sauvegarder vos graphiques sans quoi vous risquez de perdre vos progressions et de devoir refaire tout le travail.
Quel temps perdu ! Apprenez aujourd’hui à enregistrer votre travail afin de pouvoir continuer vos visualisations des données sans aucun soucis !
Ce n’est pas tous : vous avez également la possibilité d’enregistrer vos données dans des formats PNG ou encore PDF, voici comment vous allez pouvoir vous y prendre.

Une fois que vous avez créé un graphique dans R, vous pouvez l’enregistrer sous forme d’image pour une utilisation ultérieure. Il existe plusieurs façons d’enregistrer des graphiques dans R, en fonction du format d’image souhaité.

Enregistrer un graphique en tant qu’image

Pour enregistrer un graphique en tant qu’image, vous pouvez utiliser la fonction dev.copy() pour copier le graphique dans un appareil de sortie, puis utiliser la fonction dev.off() pour fermer l’appareil de sortie et enregistrer l’image.

Voici un exemple d’enregistrement d’un graphique en tant qu’image PNG :

# Créer un graphique

p <- ggplot(data = mtcars, aes(x = hp, y = mpg)) +

geom_point() +

labs(title = “MPG vs HP”,

x = “HP”,

y = “MPG”)

# Copier le graphique dans un appareil de sortie

png(filename = “mpg_vs_hp.png”, width = 600, height = 400)

dev.copy(p)

# Fermer l’appareil de sortie et enregistrer l’image

dev.off()

Cet exemple enregistre le graphique sous forme d’image PNG avec une largeur de 600 pixels et une hauteur de 400 pixels. Vous pouvez modifier ces valeurs en fonction de vos besoins.

Enregistrer un graphique en tant que fichier PDF

Vous pouvez également enregistrer un graphique en tant que fichier PDF en utilisant la fonction pdf() pour créer un appareil de sortie PDF, puis en utilisant la fonction dev.off() pour fermer l’appareil de sortie et enregistrer le fichier PDF.

Voici un exemple d’enregistrement d’un graphique en tant que fichier PDF :

# Créer un graphique

p <- ggplot(data = mtcars, aes(x = hp, y = mpg)) +

geom_point() +

labs(title = “MPG vs HP”,

x = “HP”,

y = “MPG”)

# Créer un appareil de sortie PDF

pdf(filename = “mpg_vs_hp.pdf”, width = 6, height = 4)

# Copier le graphique dans l’appareil de sortie

dev.copy(p)

# Fermer l’appareil de sortie et enregistrer le fichier PDF

dev.off()

Cet exemple enregistre le graphique sous forme de fichier PDF avec une largeur de 6 pouces et une hauteur de 4 pouces. Vous pouvez modifier ces valeurs en fonction de vos besoins.

Fonctionnalité ggsave() :

ggsave() permet d’enregistrer un graphique ggplot2 dans un fichier.

  • Les principaux arguments sont:
  • filename: le nom du fichier à enregistrer
  • plot: le graphique à enregistrer (peut être omis si le dernier graphique est le bon)
  • width et height: les dimensions du graphique
  • device: le type de fichier à créer (par défaut “png”)
  • path: le chemin vers le répertoire où enregistrer le fichier

Des options supplémentaires permettent de personnaliser l’enregistrement, comme le type de fichier, la résolution, etc.
En résumé, ggsave() est un outil pratique pour enregistrer des graphiques ggplot2 générés dans votre session R. N’hésitez pas si vous avez d’autres questions!
Pour aller plus loin dans cette fonctionnalité, nous vous recommandons de consulter la page web : https://ggplot2.tidyverse.org/reference/ggsave.html.

Vous pourrez bénéficier davantage d’informations précis qui vous aideront pour votre sauvegarde ?

Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté comment enregistrer des graphiques dans R en tant qu’images ou en tant que fichiers PDF. En utilisant les fonctions dev.copy() et dev.off(), vous pouvez enregistrer des graphiques dans une variété de formats d’image ou de fichiers. N’oubliez pas de spécifier les options de sortie, telles que la largeur et la hauteur, en fonction de vos besoins.

-3 – Quels sont les erreurs sur le logiciel R

Voici quelques-unes des erreurs courantes dans le code R pour la visualisation de données, ainsi que des conseils pour les résoudre :

  1. Erreur de plot : Erreur de syntaxe ou de paramètres dans la fonction de plot.
  • Résolution : Vérifiez la syntaxe et les paramètres de la fonction de plot.
  1. Erreur de préparation des données : Erreur de type de données ou de formatage des données.
  • Résolution : Vérifiez les types de données et les formats des données.
  1. Erreur de labels d’axe : Erreur de formatage ou de contenu des labels d’axe.
  • Résolution : Vérifiez les labels d’axe et assurez-vous qu’ils sont correctement formatés.
  1. Erreur de légende : Erreur de formatage ou de contenu de la légende.
  • Résolution : Vérifiez la légende et assurez-vous qu’elle est correctement formatée.
  1. Erreur de palette de couleurs : Erreur de formatage ou de contenu de la palette de couleurs.
  • Résolution : Vérifiez la palette de couleurs et assurez-vous qu’elle est correctement formatée.
  1. Erreur de thème : Erreur de formatage ou de contenu du thème.
  • Résolution : Vérifiez le thème et assurez-vous qu’il est correctement formaté.
  1. Erreur de ggplot2 : Erreur de syntaxe ou de paramètres dans la fonction ggplot2.
  • Résolution : Vérifiez la syntaxe et les paramètres de la fonction ggplot2.
  1. Erreur de plotly : Erreur de syntaxe ou de paramètres dans la fonction plotly.
  • Résolution : Vérifiez la syntaxe et les paramètres de la fonction plotly.
  1. Erreur de graphiques de base : Erreur de syntaxe ou de paramètres dans les graphiques de base.
  • Résolution : Vérifiez la syntaxe et les paramètres des graphiques de base.

Pour résoudre ces erreurs, vous pouvez essayer les étapes suivantes :

  • Vérifiez les messages d’erreur dans la console R.
  • Consultez la documentation R pour la fonction ou le package spécifique.
  • Vérifiez les données pour des valeurs manquantes ou incorrectes.
  • Vérifiez le code pour des erreurs de syntaxe.
  • Vérifiez les dépendances pour des packages manquants ou incorrects.
  • Vérifiez le thème et la palette de couleurs pour des formats incorrects.

En suivant ces étapes, vous devriez être en mesure de résoudre les erreurs dans votre code R pour la visualisation de données.

Pour aller plus loin, je peux vous proposer le chapitre Common problems du livre R for data science, la lecture est rapide avec 2 paragraphes, et elle est uniquement en anglais.
Lien :

 

 

https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#common-problems.

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