Le package cartography

cartocomp

Conçu comme une boite à outil cohérente et documentée dédiée à la cartographie thématique, le package cartography permet de créer des cartes avec R.
 
Les représentations les plus classiques sont bien entendu disponibles (symboles proportionnels, cartes choroplèthes, cartes qualitatives) et d’autres modes de représentations souvent difficiles à mettre en œuvre dans un logiciel de cartographie sont aussi proposées (cartes de flux, discontinuités, carroyages, cartes par points…).
Le package propose également quelques fonctionnalités supplémentaires : palettes de couleurs (simples et doubles gradations dissymétriques), éléments d’habillage (échelle , orientation, titre, sources, étiquettes…), des légendes paramétrables, et enfin l’accès à des API cartographiques
 
Ce package est développé au sein de l’UMS RIATE par Timothée Giraud et Nicolas Lambert. La version stable est sur le CRAN, la version de développement est hébergée sur GitHub.
 
Pour avoir un aperçu rapide de la manière dont on peut utiliser le package, cette vignette développe, via des scripts commentés, quelques exemples de création de cartes.

Ci-dessous vous trouverez le code qui permet de générer la composition cartographique réalisée avec le package : Lire la suite

ClustGeo : Un package de CAH avec contraintes de proximité géographique

Lors des Quatrièmes Rencontres R (24-26 juin 2015 à Grenoble), Amaury Labenne (de l’IRSTEA) a présenté son package ClustGeo qui permet de réaliser des Classifications Ascendantes Hiérarchiques avec contraintes de proximité géographique. Voici la présentation qu’il en fait :

La Classification Ascendante Hierarchique (CAH) est une méthode bien connue de clustering d’observations qui consiste à regrouper dans une même classe des observations qui se ressemblent. Cependant, lorsque les observations sont des unités spatiales, on désire parfois que des observations proches géographiquement se retrouvent dans une même classe sans trop dégrader la qualité de la partition. La méthode hclustgeo du package ClustGeo permet d’intégrer de l’information géographique au sein de la CAH en utilisant un critère d’hétérogénéité de Ward sur deux matrices différentes. Le package ClustGeo permet également d’afficher les typologies obtenues sur une carte par le biais des shapefiles relatifs aux observations.

La présentation qu’il a donné aux Rencontres R est disponible ici.
Le package est disponible sur le CRAN et sur GitHub.

RStudio : sa vie, son oeuvre, ses ressources

RStudio est un environnement de développement (IDE) conçu spécialement pour R, à ne pas confondre avec les interfaces graphiques (GUI) de type R commander qui proposent de travailler en cliquant et non en codant. C’est un logiciel récent – la première version date de 2011 – qui a progressivement transformé la façon d’utiliser R. De nombreux utilisateurs ont du mal à imaginer le travail sur R sans cet IDE. L’équipe de RStudio s’est étoffée au cours du temps en intégrant des poids lourds de la communauté R, Hadley Wickham en particulier.

Fonctionnalités de RStudio

RStudio se développe à un rythme soutenu, intégrant sans cesse de nouvelles fonctionnalités. Actuellement (version 98.1103), on peut souligner les fonctionnalités suivantes :

  • intégration du code et du texte (dynamic documents) avec knitr : documents de type RMarkdown ou RSweave. Le document dynamique permet de faire un document tout-en-un incluant des contenus textuels, des blocs de code, des résultats numériques et des résultats graphiques. Plusieurs formats sont possibles : HTML, pdf ou docx. Ces développements récents sont liés à l’arrivée de Yihui Xie, créateur du package knitr, dans l’équipe de RStudio.
  • développement et appel de fonctions écrites en C++ dans R.
  • ensemble de raccourcis claviers très utiles pour cliquer le moins possible. La liste des raccourcis s’affiche en tapant Alt + Shift + k, ces raccourcis ne sont pas personnalisables pour le moment.
  • l’autocomplétion des noms d’objets avec la touche Tab, qui s’affine au cours du temps.
  • ensemble de fonctionnalités pour se repérer dans le code, pour y naviguer, pour rechercher, remplacer, sourcer, etc.
  • création et gestion de projets (RProj) permettant de sauver et de récupérer à chaque session l’espace de travail corespondant au projet. La gestion des répertoires avec setwd() et getwd()n’est plus nécessaire lorsqu’on travaille avec un projet, le chemin (path) vers les fichiers commence là où se trouve le fichier RProj.
  • création de packages : RStudio inclut maintenant plusieurs aides à la création de packages. Lorsqu’on crée un fichier projet (RProj), il faut déclarer qu’il s’agit d’un projet de package.
  • intégration de Git dans l’interface RStudio, pour travailler en contrôle de version avec Git et GitHub. Justement, le logiciel RStudio a été développé de façon collaborative sur la plateforme GitHub.

Autres produits développés par l’équipe RStudio

Le premier produit de l’équipe RStudio est l’IDE du même nom (RStudio Desktop). D’autres produits et services existent maintenant, en particulier RStudio Server à installer sur un serveur pour profiter des capacités de calcul et de mémoire supérieures aux ordinateurs de bureau ; et plusieurs projets liés au package shiny pour la conception d’applications interactives avec R, HTML et JavaScript (shiny server et shinyapps.io).

Ressources pour l’apprentissage

Enfin, RStudio propose un ensemble de ressources pour l’apprentissage :

Le logiciel RStudio est-il indispensable pour les utilisateurs de R ?

Certains utilisateurs viennent à R avec d’autres pratiques et d’autres éditeurs de code. Certains éditeurs de code sont très intéressants pour qui sait en tirer parti : Emacs, Sublime Text ou VIM (à noter : RStudio dispose d’un mode VIM à configurer dans les options). Ces utilisateurs ne verront pas forcément d’intérêt à changer d’éditeur de code s’ils sont expérimentés sur un éditeur performant.

En revanche, utiliser R dans son interface par défaut (sur Windows et sur Mac, sur Linux il n’y a pas d’interface par défaut) est inadmissible dans le sens de la notion d’admissibilité statistique : cette interface est plus mauvaise en tous points que l’IDE RStudio.

Pour répondre à la question : non, RStudio n’est pas indispensable mais en revanche il est indispensable de cesser d’utiliser l’interface par défaut de R.

Recherche reproductible et création de packages

Le terme de recherche reproductible désigne un changement récent dans la production scientifique : c’est l’idée que le produit final de la recherche ne peut plus être un simple article, mais un article accompagné de tous les éléments nécessaires pour le reproduire, c’est-à-dire principalement le code et les données. Pour que d’autres puissent reproduire le résultat à partir du code et des données, il faut qu’ils soient compréhensibles d’où une nécessité de documenter tous les éléments (code et données) acompagnant l’article.

Dans l’attente de la résolution d’un problème technique sur la plateforme hypotheses.org, les documents correspondant ne sont pas affichés sur le blog mais téléchargeables ci-dessous :

LesPackages

Plusieurs liens pour approfondir cette question des conditions, des limites et des enjeux de la reproductibilité des résultats scientifiques :