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Antoine Neuraz 5 年之前
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courses/01-dataviz-intro.html 查看文件

@@ -0,0 +1,623 @@
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="" xml:lang="">
<head>
<title>Introduction à la data visualisation</title>
<meta charset="utf-8" />
<meta name="author" content="Antoine Neuraz" />
<link href="libs/remark-css-0.0.1/default.css" rel="stylesheet" />
<link rel="stylesheet" href="css/my_style.css" type="text/css" />
</head>
<body>
<textarea id="source">




class: center, middle, title

# UE Visualisation

### 2019-2020

## Dr. Antoine Neuraz

### AHU Informatique médicale
#### Hôpital Necker-Enfants malades, &lt;/br&gt; Université de Paris

---
class: center, middle
# 2 Objectifs principaux

### **Principes généraux** de visualisation
--

### **Application** à l'aide de R et ggplot2

---
class: center, middle
# Organisation des cours

### 1ère moitié du cours: théorie

### 2ème moitié du cours: mise en pratique

---
class: center, middle
# Evaluation par projet en binôme

### Mardi après-midi: description du projet

### Soutenance le **2 décembre**

---

# Visualisation

.pull-left[![:scale 100%](img/visualisation.jpg)]

.pull-right[

#### 1. Action de rendre visible d'une façon matérielle l'action et les effets d'un phénomène.

#### 2. Présentation visuelle sur un écran, sous forme d'image alphanumérique ou graphique, d'un ensemble d'informations traitées par des moyens informatiques.
]

---
class: center, middle

# Pourquoi visualiser ?

---

# Pourquoi visualiser graphiquement ?

.pull-left[

#### **Plus riches** : plus d’information en moins d’espace

#### Rend la **structure plus visible**

#### **Plus accessible**

#### **Plus rapide** à appréhender

#### **Plus mémorable**

]

.pull-right[

![](img/bandwidth.png)

]

---

class: left

# Pourquoi mettre un ordinateur dans la boucle ?
&lt;/br&gt;

## **Passage à l’échelle**
--

## **Efficience**: réutilisation, diffusion

--
## **Qualité** et **précision**

---
# Pourquoi mettre un humain dans la boucle ?

![:abs 85%, 7%, 26%](img/humanVScomputer.png)

---
class: center, middle

# Buts d'une visualisation

--

.pull-c1[
### Enregistrer l'information

]

--

.pull-c2[
### Analyser

]

--

.pull-c3[
### Communiquer
]


---
class: center

# Enregistrer l'information

.pull-left[
![](img/carte-plan-paris.jpg)
]

.pull-right[
![](img/ancien-photo.jpg)
]

---
class: center, full
# Analyser

.pull-left[
![](img/higlass.png)
[https://higlass.io/]()
]
.pull-right[
![](img/stratomex_explained.png)
[https://frama.link/stratomex]()
]

---
class: center, full
# Communiquer

.pull-left[
![](img/wind-map.png)
[http://hint.fm/wind/]()
]

.pull-right[
![:scale 70%](img/us-dendro.png)
[https://frama.link/dendro]()
]

---

class: center, middle

# Définition

### La visualisation est le processus qui **transforme** les données en **représentation graphique** interactive à des fins d’ **exploration**, de **confirmation** ou de **communication**.


---

# Pourquoi ne pas se limiter aux statistiques ?

![:abs 80%, 10%, 26%](img/anscombe-stat.png)

---

# Anscombe's quartet

![:abs 85%, 7%, 20%](img/anscombe-viz.png)

---

# Datasaurus dozen

![:abs 85%, 7%, 18%](img/datasaurus.png)

---

class: center

## Un peu d'histoire: enregistrer

.pull-left[
![:scale 90%](img/davinci.png)

Da Vinci (1500)
]

.pull-right[
![:scale 90%](img/galilee.png)

Galilée (1616)
]

---
class: center
# Un peu d'histoire: analyser

![:scale 90%](img/playfair.png)

### Playfair(1786)

---
class: center
# Un peu d'histoire: trouver des patterns

![:scale 60%](img/snow.png)

### John Snow (1854)

---
class: center, full

# Communiquer

![:scale 100%](img/minard.png)

### Minard(1869)

---
# 1 second of internet
![](img/1second.png)
[](https://www.internetlivestats.com/one-second/)

---
class: center
# London Tube 1927

![:scale 80%](img/tube1927.png)


---
class: center
# London Tube 1933

![:scale 80%](img/tube1933.png)


---
class: center
# London Tube today

![:scale 90%](img/tubetoday.png)

---
class: center, middle, inverse

# Types de datasets

---
class: center, middle, full

![](img/dataset_types2.png)

---
class: center, full
## Caractéristiques des données de tableau

![:scale 100%](img/donnees_tableau.png)
---

# Autres caractéristiques des données

### **Liens** : relation entre 2 entités (observations, noeuds)

--

### **Positions** (données spatiales)

--

### **Grilles** (grids) : stratégie d'échantillonage de données continues


---
class: center, full
# Types de variables (attributs)

![](img/types_variables1.png)

--

![](img/types_variables2.png)

---
# Variables quantitatives


### **Intervalles** = zéro arbitraire

ex: Dates, positions géographiques

&amp;rightarrow; pas de comparaison directe (cf °C et °F)

&amp;rightarrow; seulement des différences

--

### **Ratios** = zero absolu

ex: longueur, masse

&amp;rightarrow; ratios et proportions

---
class: center, middle

### Comment peut-on représenter visuellement 2 nombres, par exemple:

### **4 et 8**

---
class: center, middle, inverse

# Marques et échelles

---
# Marques et échelles

## **Marques** = geometry

### Représente les **observations** (items) ou les liens

--
&lt;/br&gt;
## **Echelles** = scales

### Change l'**apparence** des marques en fonction de **variables** (attributs)

---
# Marques pour observations

## Eléments géométriques de base

![](img/marques.png)

--
## Marques 3D: Volume (rarement utilisé)

---
class: center, middle, full
![](img/marques_liens.png)

---
class: center, full
# **Echelles** (= variables visuelles)

![:scale 65%](img/echelles.png)

### Contrôle l'apparence proportionnellement ou en fonction de variables

---
# Utiliser les marques et les échelles

.pull-left[

![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png)&lt;!-- --&gt;
]

--
.pull-right[
### **Marque**: ligne
### **Echelles**: longueur et position

### **Variables**

#### 1 variable quantitative

#### 1 variable qualitative
]

---

# Utiliser les marques et les échelles

.pull-left[

![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-3-1.png)&lt;!-- --&gt;
]

--
.pull-right[
### **Marque**: point
### **Echelles**: position x et position y

### **Variables**

#### **2** variables quantitatives

]

---

# Utiliser les marques et les échelles

.pull-left[

![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-4-1.png)&lt;!-- --&gt;
]

--
.pull-right[
### **Marque**: point
### **Echelles**: position x et position y

### **Variables**

#### 2 variables quantitatives
#### **1** variable qualitative

]

---

# Utiliser les marques et les échelles

.pull-left[

![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-5-1.png)&lt;!-- --&gt;
]

--
.pull-right[
### **Marque**: point
### **Echelles**: position x et position y

### **Variables**

#### **3** variables quantitatives
#### 1 variable qualitative

]

---
class: center
# Encodage redondant

![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png)&lt;!-- --&gt;

### Longueur, position et Luminosité

---
class: center
## Toutes les échelles ne naissent pas égales

.pull-left[
### **Echelles de magnitudes**

#### Combien ?
]

--
.pull-right[
### **Echelles d'identité**

#### Quoi? Où?

]

---
class: center
## Toutes les échelles ne naissent pas égales

.pull-left[
### **Echelles de magnitudes**

#### Combien ?

Position

Longueur

Saturation

...

#### **Données quantitatives**
]

--
.pull-right[
### **Echelles d'identité**

#### Quoi? Où?

Forme

Teinte

Région spatiale

...

#### **Données qualitatives**
]

---
class: center, full

## Echelles - efficience
![:scale 90%](img/echelles_efficience.png)
</textarea>
<style data-target="print-only">@media screen {.remark-slide-container{display:block;}.remark-slide-scaler{box-shadow:none;}}</style>
<script src="https://remarkjs.com/downloads/remark-latest.min.js"></script>
<script src="addons/macros.js"></script>
<script>var slideshow = remark.create({
"ratio": "4:3",
"countIncrementalSlides": false,
"self-contained": true
});
if (window.HTMLWidgets) slideshow.on('afterShowSlide', function (slide) {
window.dispatchEvent(new Event('resize'));
});
(function(d) {
var s = d.createElement("style"), r = d.querySelector(".remark-slide-scaler");
if (!r) return;
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@page {size: " + r.style.width + " " + r.style.height +"; }";
d.head.appendChild(s);
})(document);

(function(d) {
var el = d.getElementsByClassName("remark-slides-area");
if (!el) return;
var slide, slides = slideshow.getSlides(), els = el[0].children;
for (var i = 1; i < slides.length; i++) {
slide = slides[i];
if (slide.properties.continued === "true" || slide.properties.count === "false") {
els[i - 1].className += ' has-continuation';
}
}
var s = d.createElement("style");
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@media print { .has-continuation { display: none; } }";
d.head.appendChild(s);
})(document);
// delete the temporary CSS (for displaying all slides initially) when the user
// starts to view slides
(function() {
var deleted = false;
slideshow.on('beforeShowSlide', function(slide) {
if (deleted) return;
var sheets = document.styleSheets, node;
for (var i = 0; i < sheets.length; i++) {
node = sheets[i].ownerNode;
if (node.dataset["target"] !== "print-only") continue;
node.parentNode.removeChild(node);
}
deleted = true;
});
})();</script>

<script>
(function() {
var links = document.getElementsByTagName('a');
for (var i = 0; i < links.length; i++) {
if (/^(https?:)?\/\//.test(links[i].getAttribute('href'))) {
links[i].target = '_blank';
}
}
})();
</script>

<script>
slideshow._releaseMath = function(el) {
var i, text, code, codes = el.getElementsByTagName('code');
for (i = 0; i < codes.length;) {
code = codes[i];
if (code.parentNode.tagName !== 'PRE' && code.childElementCount === 0) {
text = code.textContent;
if (/^\\\((.|\s)+\\\)$/.test(text) || /^\\\[(.|\s)+\\\]$/.test(text) ||
/^\$\$(.|\s)+\$\$$/.test(text) ||
/^\\begin\{([^}]+)\}(.|\s)+\\end\{[^}]+\}$/.test(text)) {
code.outerHTML = code.innerHTML; // remove <code></code>
continue;
}
}
i++;
}
};
slideshow._releaseMath(document);
</script>
<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
<script>
(function () {
var script = document.createElement('script');
script.type = 'text/javascript';
script.src = 'https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML';
if (location.protocol !== 'file:' && /^https?:/.test(script.src))
script.src = script.src.replace(/^https?:/, '');
document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
})();
</script>
</body>
</html>

二進制
courses/01-dataviz-intro.pdf 查看文件


二進制
courses/01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png 查看文件

Before After
Width: 504  |  Height: 504  |  Size: 7.2KB

二進制
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Before After
Width: 504  |  Height: 504  |  Size: 8.6KB

二進制
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Before After
Width: 504  |  Height: 504  |  Size: 8.4KB

二進制
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二進制
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Before After
Width: 504  |  Height: 352  |  Size: 5.5KB

+ 417
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courses/lab01-ggplot-intro.html 查看文件

@@ -0,0 +1,417 @@
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="" xml:lang="">
<head>
<title>Introduction ggplot2</title>
<meta charset="utf-8" />
<meta name="author" content="Antoine Neuraz" />
<link href="libs/remark-css-0.0.1/default.css" rel="stylesheet" />
<link rel="stylesheet" href="css/my_style.css" type="text/css" />
</head>
<body>
<textarea id="source">




## ggplot2 implémente la grammaire de la visualisation

## Les essentiels

### Data: Données source.
--

### Geoms: Marques de la visualisation (points, lignes, ...)
--

### Scales: Echelles de la visualisation (position, taille, couleur,...)

---
## ggplot2 implémente la grammaire de la visualisation

## Les bonus

### Stats: Opérations de modification des données sources (moyenne, ...)

--

### Faceting: Découpe le dataset pour créer des sous-graphes

--
### Coordinates: système de coordonnées de la visualisation

---
class:
# Architecture d'un graph avec ggplot2


```r
ggplot(data = &lt;DATA.FRAME&gt;, # chargement des données
aes(x=&lt;VARIABLE1&gt;, # définition des aesthetics (aes)
y=&lt;VARIABLE2&gt;, # = échelles
...), # grand nombre d'aesthetics existent
) +
geom_&lt;*&gt;()
```

---
# Ressources


### Reference: [https://ggplot2.tidyverse.org/reference/]()

### aesthetics: [https://frama.link/tidyverse-aesthetics]()



---

## La base

.small[

```r
data("iris")

ggplot(iris,
aes(x=Sepal.Length,
y=Sepal.Width))
```

![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png)&lt;!-- --&gt;
]
---

## Ajouter une geometrie

.small[

```r
ggplot(iris,
aes(x=Sepal.Length,
y=Sepal.Width)) + # le plus ajoute un layer
* geom_point()
```

![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-3-1.png)&lt;!-- --&gt;
]

---
## Ajouter une géométrie [2]
.small[

```r
ggplot(iris) +
* geom_point(aes(x=Sepal.Length,
* y=Sepal.Width))
```

![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-4-1.png)&lt;!-- --&gt;
]

---
# Ajouter un encodage (aesthetics)
.small[

```r
ggplot(iris,
aes(x=Sepal.Length,
y=Sepal.Width,
* color = Species)) +
geom_point()
```

![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-5-1.png)&lt;!-- --&gt;
]
---
## Ajouter une 2ème géométrie

.small[

```r
ggplot(iris,
aes(x=Sepal.Length,
y=Sepal.Width,
color = Species)) +
geom_point() +
* geom_smooth()
```

```
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
```

![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png)&lt;!-- --&gt;
]



---
## Régler les options de la géométrie

.small[

```r
ggplot(iris,
aes(x=Sepal.Length,
y=Sepal.Width,
color = Species)) +
geom_point() +
* geom_smooth(method='lm', se=FALSE)
```

![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-7-1.png)&lt;!-- --&gt;
]

---
## Ajouter une facette

.small[

```r
ggplot(iris,
aes(x=Sepal.Length,
y=Sepal.Width,
color = Species)) +
geom_point() +
geom_smooth(method='lm', se=FALSE) +
* facet_grid(~Species)
```

![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-8-1.png)&lt;!-- --&gt;
]
---
## Régler le thème

.small[

```r
ggplot(iris,
aes(x=Sepal.Length,
y=Sepal.Width,
color = Species)) +
geom_point() +
geom_smooth(method='lm', se=FALSE) +
facet_grid(~Species) +
* theme_minimal()
```

![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-9-1.png)&lt;!-- --&gt;
]

---
## Régler les titres et labels

.small[

```r
ggplot(iris,
aes(x=Sepal.Length,
y=Sepal.Width,
color = Species)) +
geom_point()+
theme_minimal() +
* labs(title = "Sépales des iris",
* subtitle = "Longueur et largeur des sépales* en fonction de l'espèce",
* x= "Longueur",
* y = "Largeur",
* caption = "* Chacune des pièces du calice de la fleur. / source: Iris dataset"
* )
```

![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-10-1.png)&lt;!-- --&gt;
]

---
## Ajuster la légende

.small[

```r
ggplot(iris,
aes(x=Sepal.Length,
y=Sepal.Width,
color = Species)) +
geom_point()+
theme_minimal() +
labs(title = "Sépales des iris",
subtitle = "Longueur et largeur des sépales* en fonction de l'espèce",
x= "Longueur",
y = "Largeur",
caption = "* Chacune des pièces du calice de la fleur. / source: Iris dataset"
) +
* guides(color = guide_legend(title = "Espèce"))
```

![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-11-1.png)&lt;!-- --&gt;
]
---
## Paufiner le thème

.small[

```r
ggplot(iris,
aes(x=Sepal.Length,
y=Sepal.Width,
color = Species)) +
geom_point()+
theme_minimal() +
labs(title = "Sépales des iris",
subtitle = "Longueur et largeur des sépales* en fonction de l'espèce",
x= "Longueur",
y = "Largeur",
caption = "* Chacune des pièces du calice de la fleur. / source: Iris dataset"
) +
guides(color = guide_legend(title = "Espèce")) +
* theme(panel.grid.minor = element_blank(),
* legend.position = "bottom")
```

![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-12-1.png)&lt;!-- --&gt;
]
---
# A l'aide !!!

### site du tidyverse: [https://ggplot2.tidyverse.org]()

### R for datascience: [https://r4ds.had.co.nz/]()

### stackoverfow: [https://stackoverflow.com]()

### votre moteur de recherche préféré

---
# TODO

### Ouvrir le dataset "mtcars"

### représenter le "Gross horsepower" en fonction du nombre de cylindres

### utiliser l'encodage multiple sur le nombre de cylindres

### ajouter l'information du nombre de carburateurs

### Paufiner le plot (axes, titres, thème)

---
# TODO 2

### représenter la distribution du nombre de miles per gallon en histogramme

### représenter la distribution du nombre de miles per gallon en boxplot

### representer la distribution du nombre de miles per gallon en fonction du nombre de cylindres

### ajouter les points par dessus la distribution

### paufiner le plot (axes, titres, thème)
</textarea>
<style data-target="print-only">@media screen {.remark-slide-container{display:block;}.remark-slide-scaler{box-shadow:none;}}</style>
<script src="https://remarkjs.com/downloads/remark-latest.min.js"></script>
<script src="addons/macros.js"></script>
<script>var slideshow = remark.create({
"ratio": "4:3",
"countIncrementalSlides": false,
"self-contained": true,
"highlightLines": true
});
if (window.HTMLWidgets) slideshow.on('afterShowSlide', function (slide) {
window.dispatchEvent(new Event('resize'));
});
(function(d) {
var s = d.createElement("style"), r = d.querySelector(".remark-slide-scaler");
if (!r) return;
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@page {size: " + r.style.width + " " + r.style.height +"; }";
d.head.appendChild(s);
})(document);

(function(d) {
var el = d.getElementsByClassName("remark-slides-area");
if (!el) return;
var slide, slides = slideshow.getSlides(), els = el[0].children;
for (var i = 1; i < slides.length; i++) {
slide = slides[i];
if (slide.properties.continued === "true" || slide.properties.count === "false") {
els[i - 1].className += ' has-continuation';
}
}
var s = d.createElement("style");
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@media print { .has-continuation { display: none; } }";
d.head.appendChild(s);
})(document);
// delete the temporary CSS (for displaying all slides initially) when the user
// starts to view slides
(function() {
var deleted = false;
slideshow.on('beforeShowSlide', function(slide) {
if (deleted) return;
var sheets = document.styleSheets, node;
for (var i = 0; i < sheets.length; i++) {
node = sheets[i].ownerNode;
if (node.dataset["target"] !== "print-only") continue;
node.parentNode.removeChild(node);
}
deleted = true;
});
})();
// adds .remark-code-has-line-highlighted class to <pre> parent elements
// of code chunks containing highlighted lines with class .remark-code-line-highlighted
(function(d) {
const hlines = d.querySelectorAll('.remark-code-line-highlighted');
const preParents = [];
const findPreParent = function(line, p = 0) {
if (p > 1) return null; // traverse up no further than grandparent
const el = line.parentElement;
return el.tagName === "PRE" ? el : findPreParent(el, ++p);
};

for (let line of hlines) {
let pre = findPreParent(line);
if (pre && !preParents.includes(pre)) preParents.push(pre);
}
preParents.forEach(p => p.classList.add("remark-code-has-line-highlighted"));
})(document);</script>

<script>
(function() {
var links = document.getElementsByTagName('a');
for (var i = 0; i < links.length; i++) {
if (/^(https?:)?\/\//.test(links[i].getAttribute('href'))) {
links[i].target = '_blank';
}
}
})();
</script>

<script>
slideshow._releaseMath = function(el) {
var i, text, code, codes = el.getElementsByTagName('code');
for (i = 0; i < codes.length;) {
code = codes[i];
if (code.parentNode.tagName !== 'PRE' && code.childElementCount === 0) {
text = code.textContent;
if (/^\\\((.|\s)+\\\)$/.test(text) || /^\\\[(.|\s)+\\\]$/.test(text) ||
/^\$\$(.|\s)+\$\$$/.test(text) ||
/^\\begin\{([^}]+)\}(.|\s)+\\end\{[^}]+\}$/.test(text)) {
code.outerHTML = code.innerHTML; // remove <code></code>
continue;
}
}
i++;
}
};
slideshow._releaseMath(document);
</script>
<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
<script>
(function () {
var script = document.createElement('script');
script.type = 'text/javascript';
script.src = 'https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML';
if (location.protocol !== 'file:' && /^https?:/.test(script.src))
script.src = script.src.replace(/^https?:/, '');
document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
})();
</script>
</body>
</html>

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+ 72
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a, a > code {
color: rgb(249, 38, 114);
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}
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