exo3_v1 (histogramme non identique)

module2/exo3/exercice_fr.Rmd

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-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Réaliser un affichage graphique"
+author: "aaaaaaaa"
+date: "2020-06-04"
 output: html_document
 ---
 
@@ -10,24 +10,37 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Quelques explications
+## Création des données
 
-Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>.
+L'objetif de cet exercice est de réaliser un affichage graphique (séquence plot + histogramme) des données suivantes :
+```{r}
+dat <- c(14.0, 7.6, 11.2, 12.8, 12.5, 9.9, 14.9, 9.4, 16.9, 10.2, 14.9, 18.1, 7.3, 9.8, 10.9,12.2, 9.9, 2.9, 2.8, 15.4, 15.7, 9.7, 13.1, 13.2, 12.3, 11.7, 16.0, 12.4, 17.9, 12.2, 16.2, 18.7, 8.9, 11.9, 12.1, 14.6, 12.1, 4.7, 3.9, 16.9, 16.8, 11.3, 14.4, 15.7, 14.0, 13.6, 18.0, 13.6, 19.9, 13.7, 17.0, 20.5, 9.9, 12.5, 13.2, 16.1, 13.5, 6.3, 6.4, 17.6, 19.1, 12.8, 15.5, 16.3, 15.2, 14.6, 19.1, 14.4, 21.4, 15.1, 19.6, 21.7, 11.3, 15.0, 14.3, 16.8, 14.0, 6.8, 8.2, 19.9, 20.4, 14.6, 16.4, 18.7, 16.8, 15.8, 20.4, 15.8, 22.4, 16.2, 20.3, 23.4, 12.1, 15.5, 15.4, 18.4, 15.7, 10.2, 8.9, 21.0)
+```
 
-Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante:
 
-```{r cars}
-summary(cars)
+```{r message=FALSE}
+library(tidyverse)
 ```
 
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
-
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
+## Sequence plot
+Les graphiques sont obtenus en utilisant la librairie `ggplot2` (inclus dans la librairie `tidyverse`).  
+Les données doivent être sous forme de dataframe pour utiliser `ggplot`.  
+```{r}
+data.frame(dat) %>% 
+  ggplot(aes(x = seq_along(dat), y = dat)) +
+  geom_line(col = "blue") +
+  scale_x_continuous(limits = c(0, 100), breaks = seq(0, 100, by = 20), expand = c(0, 0)) +
+  scale_y_continuous(limits = c(0, 25), breaks = seq(0, 25, by = 5), expand = c(0, 0)) +
+  labs(x = "", y = "")
 ```
 
-Vous remarquerez le paramètre `echo = FALSE` qui indique que le code ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas utiliser ce paramètre car l'objectif est que vos analyses de données soient parfaitement transparentes pour être reproductibles. 
+# Histogramme
+Bien qu'utilisant le même nombre de "bins" que dans l'image attendue (10 "bins"), le résultat obtenu n'est pas identique à l'image affichée dans le MOOC.  
+```{r}
+data.frame(dat) %>% 
+  ggplot(aes(x = dat)) +
+  geom_histogram(bins = 10, fill = "blue", col = "black") +
+  labs(x = "", y = "")
+```
 
-Comme les résultats ne sont pas stockés dans les fichiers Rmd, pour faciliter la relecture de vos analyses par d'autres personnes, vous aurez donc intérêt à générer un HTML ou un PDF et à le commiter.
 
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.