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Ouvrir le dataset “mtcars”

représenter le “Gross horsepower” en fonction du nombre de cylindres

data("mtcars")

ggplot(data = mtcars, 
       aes(x = as.factor(cyl),
           y = hp)) + 
  geom_jitter(width = .2)

utiliser l’encodage multiple sur le nombre de cylindres

ggplot(data = mtcars, 
       aes(x = as.factor(cyl),
           y = hp, 
           size = cyl,
           color = cyl)) + 
  geom_jitter(width = .2, alpha = .6) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none")

ajouter l’information du nombre de carburateurs

ggplot(data = mtcars, 
       aes(x = as.factor(cyl),
           y = carb, 
           size = hp,
           color = hp)) + 
  geom_jitter(width = .2, alpha = .6) +
  theme_minimal() 

  #facet_grid(~as.factor(carb))
  #theme(legend.position = "none")

Paufiner le plot (axes, titres, thème)

ggplot(data = mtcars, 
       aes(x = as.factor(cyl),
           y = carb, 
           size = hp,
           color = hp)) + 
  geom_jitter(width = .2, alpha = .6) +
  theme_minimal() + 
  labs(x = "Cylinders", 
       y = "Carburators")

représenter la distribution du nombre de miles per gallon en histogramme

ggplot(mtcars, 
       aes(x= mpg)) + 
  geom_histogram(bins = sqrt(nrow(mtcars)))

représenter la distribution du nombre de miles per gallon en boxplot

ggplot(mtcars, 
       aes(x= 1, y= mpg)) + 
  geom_boxplot()

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

ggplot(mtcars, 
       aes(x= as.factor(cyl), y= mpg)) + 
  geom_violin(fill = "grey70")

ajouter les points par dessus la distribution

ggplot(mtcars, 
       aes(x= as.factor(cyl), y= mpg)) + 
  geom_violin(fill = "grey70") + 
  geom_jitter(aes(color = cyl),width = .15) 

paufiner le plot (axes, titres, thème)