Fonctions de base pour créer des graphiques avec R
R propose plusieurs fonctions pour créer des graphiques de base :
- plot() : Pour créer des graphiques de base
- hist() : Pour créer des histogrammes
- boxplot() : Pour créer des boîtes à moustaches
- density() : Pour créer des densités de probabilité
- curve() : Pour créer des courbes de fonctions
- points() : Pour ajouter des points à un graphique
- lines() : Pour ajouter des lignes à un graphique
- abline() : Pour ajouter des lignes horizontales, verticales ou obliques à un graphique
- legend() : Pour ajouter une légende à un graphique
- title() : Pour ajouter un titre à un graphique
- xlab() et ylab() : Pour ajouter des étiquettes aux axes
- axis() : Pour personnaliser les axes
Par exemple :
# Générer des données aléatoires
x <- 1:10
y1 <- rnorm(10)
y2 <- rnorm(10)
# Créer un graphique de base
plot(x, y1, type = “b”, col = “red”, ylim = c(-3, 3), xlab = “Axe des x”, ylab = “Axe des y”)
# Ajouter une deuxième série de données au graphique
lines(x, y2, col = “blue”)
# Ajouter des lignes horizontales, verticales ou obliques au graphique
abline(h = 0, v = 5, lty = 2)
# Ajouter une légende au graphique
legend(“topleft”, legend = c(“Groupe 1”, “Groupe 2”), col = c(“red”, “blue”), lty = c(1, 1), cex = 0.8)
# Ajouter un titre au graphique
title(“Mon graphique”)
# Personnaliser les axes
axis(side = 1, at = c(1, 3, 5, 7, 9), labels = c(” 1 “, ” 3 “, ” 5 “, ” 7 “, ” 9 “))
Ce code crée un graphique avec deux séries de données aléatoires, des lignes de connexion entre les points, un titre, une légende, des étiquettes d’axes personnalisées et des lignes horizontales, verticales ou obliques. Les autres exemples de code que vous avez fournis (comme hist(), boxplot(), density(), curve() et points()) peuvent être utilisés pour créer d’autres types de graphiques ou ajouter des éléments supplémentaires à un graphique existant.
Prennons des exemples pour chacunes des fonctions afin de mieux vous guider et mieux inspirer dans vos prochaines visualisations de données :
- plot() : Cette fonction permet de créer des graphiques de base en spécifiant les vecteurs ou les dataframes pour les axes x et y. Par exemple, pour créer un graphique de dispersion de deux vecteurs, on peut utiliser le code suivant :
# Générer des données aléatoires à partir d’une distribution normale
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
# Tracer un graphique de nuage de points
plot(x, y)
- hist() : Cette fonction permet de créer des histogrammes pour un vecteur de données. Par exemple, pour créer un histogramme d’un vecteur de nombres aléatoires, on peut utiliser le code suivant :
# Générer des données aléatoires à partir d’une distribution normale
x <- rnorm(1000)
# Tracer un histogramme
hist(x)
3 – boxplot() : Cette fonction permet de créer des boîtes à moustaches pour plusieurs vecteurs de données. Par exemple, pour créer des boîtes à moustaches pour trois vecteurs de nombres aléatoires, on peut utiliser le code suivant :
# Générer des données aléatoires à partir d’une distribution normale
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
z <- rnorm(100)
# Tracer un diagramme en boîte à moustaches
boxplot(x, y, z)
- density() : Cette fonction permet de créer des densités de probabilité pour un vecteur de données. Par exemple, pour créer une densité de probabilité pour un vecteur de nombres aléatoires, on peut utiliser le code suivant :
# Générer des données aléatoires à partir d’une distribution normale
x <- rnorm(1000)
# Tracer une courbe de densité
density_plot <- density(x)
plot(density_plot, main = “Courbe de densité de données normales”, xlab = “Valeurs”, ylab = “Densité”)
- curve() : Cette fonction permet de créer des courbes de fonctions. Par exemple, pour créer une courbe de la fonction densité normale, on peut utiliser le code suivant :
# Tracer une courbe de la fonction de densité de probabilité normale standard
curve(dnorm, from = -3, to = 3, main = “Courbe de la fonction de densité de probabilité normale standard”, xlab = “Valeurs”, ylab = “Densité”)
6-points() : Cette fonction permet d’ajouter des points à un graphique existant. Par exemple, pour ajouter des points rouges à un graphique de dispersion existant, on peut utiliser le code suivant
# Générer des données aléatoires à partir d’une distribution normale
x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10)
# Tracer un graphique de nuage de points
plot(x, y, main = “Graphique de nuage de points avec des points rouges”, xlab = “Valeurs de x”, ylab = “Valeurs de y”)
# Ajouter des points rouges au graphique
points(x, y, col = “red”)
7- lines() : Cette fonction permet d’ajouter des lignes à un graphique existant. Par exemple, pour ajouter des lignes bleues à un graphique de dispersion existant, on peut utiliser le code suivant
# Générer des données aléatoires à partir d’une distribution normale
x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10)
# Tracer un graphique de nuage de points
plot(x, y, main = “Graphique de nuage de points avec une ligne bleue”, xlab = “Valeurs de x”, ylab = “Valeurs de y”)
# Ajouter une ligne bleue reliant les points
lines(x, y, col = “blue”)
8 abline() : Cette fonction permet d’ajouter des lignes horizontales, verticales ou obliques à un graphique existant. Par exemple, pour ajouter une ligne horizontale à un graphique existant, on peut utiliser le code suivan
# Générer des données aléatoires à partir d’une distribution normale
x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10)
# Tracer un graphique de nuage de points
plot(x, y, main = “Graphique de nuage de points avec une ligne horizontale”, xlab = “Valeurs de x”, ylab = “Valeurs de y”)
# Ajouter une ligne horizontale à la hauteur 0
abline(h = 0)
9-legend() : Cette fonction permet d’ajouter une légende à un graphique existant. Par exemple, pour ajouter une légende à un graphique de dispersion existant, on peut utiliser le code suivant
# Générer des données aléatoires à partir d’une distribution normale
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
# Tracer un graphique de nuage de points
plot(x, y, main = “Graphique de nuage de points avec une légende”, xlab = “Valeurs de x”, ylab = “Valeurs de y”)
# Ajouter une légende en haut à gauche
legend(“topleft”, legend = c(“Groupe 1”, “Groupe 2”), col = c(“red”, “blue”), lty = c(1, 1), cex = 0.8)
- title() : Cette fonction permet d’ajouter un titre à un graphique existant. Par exemple, pour ajouter un titre à un graphique de dispersion existant, on peut utiliser le code suivant :
# Générer des données aléatoires à partir d’une distribution normale
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
# Tracer un graphique de nuage de points
plot(x, y, xlab = “Valeurs de x”, ylab = “Valeurs de y”)
# Ajouter un titre au graphique
title(“Mon graphique”)
11-xlab() et ylab() : Ces fonctions permettent d’ajouter des étiquettes aux axes d’un graphique existant. Par exemple, pour ajouter des étiquettes aux axes d’un graphique de dispersion existant, on peut utiliser le code suivant
# Générer des données aléatoires à partir d’une distribution normale
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
# Tracer un graphique de nuage de points
plot(x, y)
# Ajouter des étiquettes pour l’axe des abscisses et l’axe des ordonnées
xlab(“Axe des x”)
ylab(“Axe des y”)
- axis() : Cette fonction permet de personnaliser les axes d’un graphique existant. Par exemple, pour personnaliser les axes d’un graphique de dispersion existant, on peut utiliser le code suivant :
# Générer des données aléatoires à partir d’une distribution normale
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
# Tracer un graphique de nuage de points
plot(x, y, xlab = “Axe des x”, ylab = “Axe des y”)
# Personnaliser l’axe des abscisses
axis(side = 1, at = c(-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3), labels = c(” -3 “, ” -2 “, ” -1 “, ” 0 “, ” 1 “, ” 2 “, ” 3 “))
Ressources
- RStudio Cheat Sheets :https://rstudio.com/resources/cheatsheets/
- R Graphics Cookbook :https://r-graphics.org/
- ggplot2 : Elegant Graphics for Data Analysis :https://ggplot2-book.org/
- DataCamp R Graphics Courses :https://www.datacamp.com/courses/r-graphics
Basic functions for creating graphs with R
R offers several functions for creating basic graphs:
- plot() : To create basic graphs
- hist() : To create histograms
- boxplot() : To create boxplots
- density() : To create probability densities
- curve() : To create function curves
- points() : To add points to a graph
- lines() : To add lines to a graph
- abline() : To add horizontal, vertical or oblique lines to a graphic
- legend() : To add a legend to a graphic
- title() : To add a title to a graphic
- xlab() and ylab() : To add labels to axes
- axis() : To customize axes
For example:
# Generate random data
x <- 1:10
y1 <- rnorm(10)
y2 <- rnorm(10)
# Create a basic graph
plot(x, y1, type = “b”, col = “red”, ylim = c(-3, 3), xlab = “x-axis”, ylab = “y-axis”)
# Add a second set of data to the graph
lines(x, y2, col = “blue”)
# Add horizontal, vertical or oblique lines to the graph
abline(h = 0, v = 5, lty = 2)
# Add a legend to the chart
legend(“topleft”, legend = c(“Group 1”, “Group 2”), col = c(“red”, “blue”), lty = c(1, 1), cex = 0.8)
# Add a title to the chart
title(“My chart”)
# Customize axes
axis(side = 1, at = c(1, 3, 5, 7, 9), labels = c(“1”, “3”, “5”, “7”, “9”))
This code creates a graph with two sets of random data, connecting lines between points, a title, a legend, custom axis labels and horizontal, vertical or oblique lines. The other code examples you’ve provided (such as hist(), boxplot(), density(), curve() and points()) can be used to create other chart types or add additional elements to an existing chart.
Let’s take a look at some examples for each of these functions to help guide and inspire you in your next data visualizations:
- plot() : This function allows you to create basic graphs by specifying vectors or dataframes for the x and y axes. For example, to create a scatter plot of two vectors, use the following code:
# Generate random data from a normal distribution
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
# Draw a scatter plot
plot(x, y)
- hist() : This function creates histograms for a vector of data. For example, to create a histogram of a vector of random numbers, use the following code:
# Generate random data from a normal distribution
x <- rnorm(1000)
# Draw a histogram
hist(x)
3 – boxplot() : This function creates boxplots for multiple data vectors. For example, to create boxplots for three vectors of random numbers, use the following code:
# Generate random data from a normal distribution
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
z <- rnorm(100)
# Draw a boxplot
boxplot(x, y, z)
- density() : This function creates probability densities for a vector of data. For example, to create a probability density for a vector of random numbers, use the following code:
# Generate random data from a normal distribution
x <- rnorm(1000)
# Draw a density curve
density_plot <- density(x)
plot(density_plot, main = “Density curve of normal data”, xlab = “Values”, ylab = “Density”)
- curve() : This function is used to create function curves. For example, to create a curve of the normal density function, use the following code:
# Draw a curve of the standard normal probability density function
curve(dnorm, from = -3, to = 3, main = “Standard normal probability density function curve”, xlab = “Values”, ylab = “Density”)
6-points(): This function lets you add points to an existing graph. For example, to add red dots to an existing scatter plot, use the following code
# Generate random data from a normal distribution
x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10)
# Plot a scatter plot
plot(x, y, main = “Scatter plot with red dots”, xlab = “x values”, ylab = “y values”)
# Add red dots to the graph
points(x, y, col = “red”)
7- lines() : This function adds lines to an existing graph. For example, to add blue lines to an existing scatter graph, use the following code
# Generate random data from a normal distribution
x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10)
# Plot a scatter plot
plot(x, y, main = “Scatter plot with blue line”, xlab = “x values”, ylab = “y values”)
# Add a blue line connecting the points
lines(x, y, col = “blue”)
8 abline() : This function lets you add horizontal, vertical or oblique lines to an existing graph. For example, to add a horizontal line to an existing chart, use the following code
# Generate random data from a normal distribution
x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10)
# Plot a scatter plot
plot(x, y, main = “Scatter plot with horizontal line”, xlab = “x values”, ylab = “y values”)
# Add a horizontal line at height 0
abline(h = 0)
9-legend(): This function adds a legend to an existing graph. For example, to add a legend to an existing scatter graph, use the following code
# Generate random data from a normal distribution
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
# Plot a scatter plot
plot(x, y, main = “Scatter plot with legend”, xlab = “x values”, ylab = “y values”)
# Add a legend at top left
legend(“topleft”, legend = c(“Group 1”, “Group 2”), col = c(“red”, “blue”), lty = c(1, 1), cex = 0.8)
- title() : This function adds a title to an existing graphic. For example, to add a title to an existing scatter graph, we can use the following code:
# Generate random data from a normal distribution
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
# Plot a scatter plot
plot(x, y, xlab = “x values”, ylab = “y values”)
# Add title to graph
title(“My graph”)
11-xlab() and ylab() : These functions can be used to add labels to the axes of an existing graph. For example, to add labels to the axes of an existing scatter graph, use the following code
# Generate random data from a normal distribution
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
# Plot a scatter plot
plot(x, y)
# Add labels for x-axis and y-axis
xlab(“x-axis”)
ylab(“y axis”)
- axis() : This function lets you customize the axes of an existing graph. For example, to customize the axes of an existing scatter graph, use the following code:
# Generate random data from a normal distribution
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
# Plot a scatter plot
plot(x, y, xlab = “x-axis”, ylab = “y-axis”)
# Customize x-axis
axis(side = 1, at = c(-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3), labels = c(“-3”, “-2”, “-1”, “0”, “1”, “2”, “3”))
Resources
- RStudio Cheat Sheets:https://rstudio.com/resources/cheatsheets/
- R Graphics Cookbook:https://r-graphics.org/
- ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis:https://ggplot2-book.org/
- DataCamp R Graphics Courses:https://www.datacamp.com/courses/r-graphics