Cours Théorique

Cours Théorique

La SG-SERVICE

INTRODUCTION

Plotly est une bibliothèque open-source de visualisation de données interactive, très populaire en data science et en ingénierie de données. En R, plotly s’intègre particulièrement bien avec , ce qui permet de rendre interactifs les graphiques créés avec . Cette interactivité est idéale pour explorer visuellement les données, identifier des tendances, ou capturer des insights de manière plus immersive.

POURQUOI UTILISER PLOTLY ?

• Interactivité enrichie : Visualisations interactives qui facilitent l’exploration de données, par exemple pour des présentations ou des tableaux de bord.

• Compatibilité web : Les graphiques peuvent être intégrés dans des pages web, exportés en HTML ou intégrés dans des applications shiny.

• Large éventail de types de graphiques : Inclut des graphiques 2D, 3D, des cartes géographiques, des graphiques en boîte, et plus encore.

INSTALLATION ET CHARGEMENT

Avant d’utiliser plotly, il est nécessaire de l’installer. Cela peut être fait à partir du CRAN avec la commande suivante :

# Installation du package plotly
install.packages("plotly")

Une fois le package installé, il suffit de le charger dans votre session R :

# Chargement du package plotly
library(plotly)

CONCEPTS DE BASE DE PLOTLY

plotly fonctionne principalement avec deux types d’objets :

• Objet plotly : Un objet qui encapsule les graphiques créés avec plotly ou ggplot2.

• Objet ggplotly : Ce type d’objet est une conversion de graphiques ggplot2 en graphiques interactifs.

FONCTIONS PRINCIPALES DE PLOTLY

Les fonctions de plotly peuvent être catégorisées selon les types de graphiques que vous souhaitez créer :

• plot_ly() : La fonction de base de plotly, pour créer des graphiques directement.

• ggplotly() : Convertit des graphiques ggplot2 en graphiques interactifs plotly.

EXEMPLE 1 : Nuage de points simple

# Création de données
data <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))

# Graphique avec plot_ly
fig <- plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, type = "scatter", 
                                mode = "markers") %>%
       layout(title = "Nuage de points interactif")
fig

EXEMPLE 2 : Nuage de points avec des catégories

• Script R :

#Création data
data <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100),
  category = sample(c("A", "B", "C"), 100, replace = TRUE))

# Graphique avec couleurs pour chaque catégorie
fig <- plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, color = ~category,
               type = "scatter", mode = "markers") %>%
        layout(title = "Nuage de points par catégorie")
fig

EXEMPLE 3 : Graphique en barre vertical

• Script R :

# Création de données
data <- data.frame(
  category = c("Catégorie A", "Catégorie B", "Catégorie C"),
  values = c(23, 17, 35))
# Graphique en barre
fig <- plot_ly(data, x = ~category, y = ~values
                              , type = "bar") %>%
  layout(title = "Graphique en barre interactif")
fig

EXEMPLE 4 : Graphique en barre horizontal

• Script R

# Création de données
data <- data.frame(
  category = c("Catégorie A", "Catégorie B", "Catégorie C"),
  values = c(23, 17, 35))
fig <- plot_ly(data, y = ~category, x = ~values, 
              type = "bar", orientation = 'h') %>%
  layout(title = "Graphique en barre horizontal")
fig

EXEMPLE 5 : Graphiques en Boîte (Box Plot)

• Script R

# Création de données
data <- data.frame(
  group = rep(c("Groupe A", "Groupe B"), each = 50),
  values = c(rnorm(50, mean = 5), rnorm(50, mean = 7)))
# Graphique en boîte
fig <- plot_ly(data, y = ~values, color = ~group, 
                               type = "box") %>%
  layout(title = "Graphique en boîte interactif")
fig

EXEMPLE 6 : Nuage de Points 3D

• Script R

# Création de données
data <- data.frame(
  x = rnorm(100), y = rnorm(100), z = rnorm(100))

# Nuage de points 3D
fig <- plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, z = ~z, 
          type = "scatter3d", mode = "markers") %>%
    layout(title = "Nuage de points 3D interactif")
fig

EXEMPLE 7 : Surface 3D

• Script R :

# Création de données pour la surface
z <- outer(seq(-10, 10, length.out = 100), seq(-10, 10,
length.out = 100), function(x, y) sin(sqrt(x^2 + y^2)))

# Surface 3D
fig <- plot_ly(z = ~z, type = "surface") %>%
  layout(title = "Surface 3D interactive")
fig

EXEMPLE 8 : Carte Choroplèthe

• Script R :

# Exemple de carte du monde
data <- data.frame(
  country = c("France", "Germany", "United Kingdom"),
  values = c(100, 200, 150))
fig <- plot_ly(
  data, type = "choropleth", locations = ~country,
  locationmode = "country names",
  z = ~values,text = ~country,
  colorscale = "Viridis") %>%
  layout(title = "Carte Choroplèthe")
fig

EXEMPLE 9 : Graphique ggplot2 Converti

• Script R :

# Charger les bibliothèques nécessaires
library(ggplot2)
library(plotly)

# Exemple de données
data <- data.frame(
  x = rnorm(100),
  y = rnorm(100),
  category = sample(c("A", "B", "C"), 100, replace = TRUE)
)

# Créer le graphique ggplot2
p <- ggplot(data, aes(x = x, y = y, color = category)) +
  geom_point() +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Graphique interactif avec ggplotly",
       x = "Axe X",
       y = "Axe Y",
       color = "Catégorie")

# Convertir en graphique interactif avec ggplotly
fig <- ggplotly(p)
fig