| | 24 | # voici ci dessous les codes ayant conduit à produire les graphiques proposés : density |
| | 25 | g<-ggplot(bilan_lot@data,aes(x=val_quant)) |
| | 26 | g<-g+stat_density(aes(ymax = ..density.., ymin = -..density..), |
| | 27 | fill = "grey50", colour = "grey10", |
| | 28 | geom = "ribbon", position = "identity") + |
| | 29 | facet_grid(. ~ annee) + |
| | 30 | coord_flip() |
| | 31 | print(g) |
| | 32 | assign("g",p,envir_stacomi) |
| | 33 | # points |
| | 34 | g<-ggplot(bilan_lot@data) |
| | 35 | g<-g+geom_point(aes(x=date,y=val_quant)) |
| | 36 | print(g) |
| | 37 | # boxplot par quinzaine |
| | 38 | g<-ggplot(bilan_lot@data) |
| | 39 | g<-g+geom_boxplot(aes(x=quinzaine,y=val_quant)) |
| | 40 | print(g) |
| | 41 | }}} |
| | 42 | Evidemment les possibilités de ces graphiques sont assez limitées, essayons de produire quelques exemples de graphiques |
| | 43 | == densityplot== |
| | 44 | {{{ |
| | 45 | #Il est nécessaire de lancer un premier graphique pour charger et traiter les données |
| | 46 | # l'objet bilan_lot est "rangé" dans une zone particulière, |
| | 47 | bilan_lot<-get("bilan_lot",envir_stacomi) |
| | 48 | # les données résultant du calcul sont rangées dans le slot data, on y accède en écrivant bilan_lot@data |
| | 49 | g<-ggplot(bilan_lot@data) |
| | 50 | # ci dessous on écrit une densité en fonction des années, position 'stack' correspond à empiler les données des différentes années |
| | 51 | g+stat_density(aes(x=val_quant,fill=annee),position='stack') |
| | 52 | }}} |
