From 95f2ef599aabd9cb16a2ba484588785c98bc2a7d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 6ko_31 Date: Sun, 12 Dec 2021 23:53:06 +0100 Subject: [PATCH] journal v2 --- module2/exo4/exercice_fr.Rmd | 39 +++++++++++++++++++++--------------- 1 file changed, 23 insertions(+), 16 deletions(-) diff --git a/module2/exo4/exercice_fr.Rmd b/module2/exo4/exercice_fr.Rmd index 7eece5e..bb558b1 100644 --- a/module2/exo4/exercice_fr.Rmd +++ b/module2/exo4/exercice_fr.Rmd @@ -1,7 +1,7 @@ --- -title: "Votre titre" -author: "Votre nom" -date: "La date du jour" +title: "Journal de moi" +author: "Francisco Martin-Gomez" +date: "12/12/2021" output: html_document --- @@ -10,24 +10,31 @@ output: html_document knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) ``` -## Quelques explications +## Nouveaux apprentissages -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 . +J'ai appris à manipuler le markdown + script pour faire des notebooks. +Petit soucis : bien veillez aux variables d'environnement et aux librairies -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: +## Attention : illuistration et librairie dplyr ! +#### Réaliser un affichage graphique (séquence plot + histogramme) des données de l'exercice précédent. -```{r cars} -summary(cars) -``` - -Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple: +On va reprendre le vecteur de données -```{r pressure, echo=FALSE} -plot(pressure) +```{r} +vecteur1 <- 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) ``` -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. +Puis afficher les graphiques demandés. Pour cela on appelle les librairies utiles (dplyr) +```{r} +library(dplyr) +``` -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. +Et on fait le premier graphique de séquence +```{r} +plot(vecteur1, type = "l", col = "blue", main = "", xlab = "", ylab = "") +``` -Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel. +Enfin, l'histogramme +```{r} +hist(vecteur1, col="blue", main = "", xlab = "", ylab = "") +``` -- 2.18.1