{"id":10463,"date":"2019-11-17T21:39:14","date_gmt":"2019-11-17T19:39:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?post_type=dt_lessons&#038;p=10463"},"modified":"2019-11-17T21:45:50","modified_gmt":"2019-11-17T19:45:50","slug":"ggplot-nuage-de-points","status":"publish","type":"dt_lessons","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/lessons\/ggplot-nuage-de-points\/","title":{"rendered":"GGPLOT Nuage de Points"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<p>Un <strong>graphique en nuage de points<\/strong> (\u00e9galement connu sous le nom de <strong>graphique X-Y<\/strong> ou <strong>graphique des points<\/strong>) est utilis\u00e9 pour afficher la relation entre deux variables continues x et y.<\/p>\n<p>En affichant une variable sur chaque axe, il est possible de d\u00e9terminer s\u2019il existe une association ou une <em>corr\u00e9lation<\/em> entre les deux variables.<\/p>\n<p>La corr\u00e9lation peut \u00eatre : positive (les valeurs augmentent ensemble), n\u00e9gative (une valeur diminue \u00e0 mesure que l\u2019autre augmente), nulle (aucune corr\u00e9lation), lin\u00e9aire, exponentielle et en U.<\/p>\n<p>Cet article d\u00e9crit comment cr\u00e9er des diagrammes de dispersion dans R en utilisant le package ggplot2.<\/p>\n<p>Vous apprendrez \u00e0:<\/p>\n<ul>\n<li>Colorer des points par groupes<\/li>\n<li>Cr\u00e9ez des graphiques \u00e0 bulles<\/li>\n<li>Ajouter une ligne de r\u00e9gression \u00e0 un nuage de points<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sommaire:<\/p>\n<div id=\"TOC\">\n<ul>\n<li><a href=\"#preparation-des-donnees\">Pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#chargement-des-packages-r-requis\">Chargement des packages R requis<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#diagrammes-de-dispersion-de-base\">Diagrammes de dispersion de base<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#diagrammes-de-dispersion-avec-plusieurs-groupes\">Diagrammes de dispersion avec plusieurs groupes<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#ajouter-des-lignes-de-regression\">Ajouter des lignes de r\u00e9gression<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#ajoutez-des-traits-marginaux-a-un-nuage-de-points\">Ajoutez des traits marginaux \u00e0 un nuage de points<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#disperser-jitter-les-points-pour-reduire-le-chevauchement\">Disperser (jitter) les points pour r\u00e9duire le chevauchement<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#ajout-detiquettes-de-texte-aux-points\">Ajout d\u2019\u00e9tiquettes de texte aux points<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#graphique-a-bulles\">Graphique \u00e0 bulles<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#colorer-par-une-variable-continue\">Colorer par une variable continue<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class='dt-sc-hr-invisible-medium  '><\/div>\n<div class='dt-sc-ico-content type1'><div class='custom-icon' ><a href='https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/produit\/ggplot2-lessentiel-pour-une-visualisation-magnifique-des-donnees-dans-r\/' target='_blank'><span class='fa fa-book'><\/span><\/a><\/div><h4><a href='https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/produit\/ggplot2-lessentiel-pour-une-visualisation-magnifique-des-donnees-dans-r\/' target='_blank'> Livre Apparent\u00e9 <\/a><\/h4>GGPLOT2 - L\u2019Essentiel pour une Visualisation Magnifique des Donn\u00e9es dans R<\/div>\n<div class='dt-sc-hr-invisible-medium  '><\/div>\n<div id=\"preparation-des-donnees\" class=\"section level2\">\n<h2>Pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/h2>\n<p>Donn\u00e9es de d\u00e9monstration: <code>mtcars<\/code>. La variable <code>cyl<\/code> est utilis\u00e9e comme variable de groupement.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Charger les donn\u00e9es\r\ndata(\"mtcars\")\r\ndf &lt;- mtcars\r\n\r\n# Convertir cyl comme variable de groupement\r\ndf$cyl &lt;- as.factor(df$cyl)\r\n\r\n# Inspecter les donn\u00e9es\r\nhead(df[, c(\"wt\", \"mpg\", \"cyl\", \"qsec\")], 4)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##                  wt  mpg cyl qsec\r\n## Mazda RX4      2.62 21.0   6 16.5\r\n## Mazda RX4 Wag  2.88 21.0   6 17.0\r\n## Datsun 710     2.32 22.8   4 18.6\r\n## Hornet 4 Drive 3.21 21.4   6 19.4<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"chargement-des-packages-r-requis\" class=\"section level2\">\n<h2>Chargement des packages R requis<\/h2>\n<p>Chargez le package ggplot2 et mettez le th\u00e8me par d\u00e9faut \u00e0 <code>theme_bw()<\/code> avec la l\u00e9gende en haut du graphique:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(ggplot2)\r\ntheme_set(\r\n  theme_bw() +\r\n    theme(legend.position = \"top\")\r\n  )<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"diagrammes-de-dispersion-de-base\" class=\"section level2\">\n<h2>Diagrammes de dispersion de base<\/h2>\n<ul>\n<li>Fonctions cl\u00e9s : <code>geom_point()<\/code> pour cr\u00e9er des diagrammes de dispersion.<\/li>\n<li>Arguments cl\u00e9s : <code>color<\/code>, <code>size<\/code> et <code>shape<\/code> pour changer la couleur, la taille et la forme des points.<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Initialiser un ggplot\r\nb &lt;- ggplot(df, aes(x = wt, y = mpg))\r\n\r\n# Diagramme de dispersion de base\r\nb + geom_point()\r\n     \r\n# Modifier la couleur, la forme et la taille\r\nb + geom_point(color = \"#00AFBB\", size = 2, shape = 23)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-geom_point-basic-scatter-plots-1.png\" width=\"240\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-geom_point-basic-scatter-plots-2.png\" width=\"240\" \/><\/p>\n<p>Les diff\u00e9rentes formes de points couramment utilis\u00e9es dans R, comprennent:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-point-shapes-1.png\" width=\"259.2\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"diagrammes-de-dispersion-avec-plusieurs-groupes\" class=\"section level2\">\n<h2>Diagrammes de dispersion avec plusieurs groupes<\/h2>\n<p>Cette section d\u00e9crit comment changer la couleur et la forme des points par groupe. Les fonctions <code>scale_color_manual()<\/code> et <code>scale_shape_manual()<\/code> sont utilis\u00e9es pour personnaliser manuellement la couleur et la forme des points, respectivement.<\/p>\n<p>Dans le code R ci-dessous, les formes et les couleurs des points sont contr\u00f4l\u00e9es par les niveaux de la variable de groupement <em>cyl<\/em> :<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Modifier la forme des points en fonction des niveaux de Cyl\r\nb + geom_point(aes(shape = cyl))\r\n  \r\n# Changer la forme et la couleur des points en fonction des niveaux de Cyl\r\n# D\u00e9finir des couleurs personnalis\u00e9es\r\nb + geom_point(aes(shape = cyl, color = cyl)) +\r\n  scale_color_manual(values = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\", \"#FC4E07\"))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-geom_point-scatter-plot-with-multiple-groups-1.png\" width=\"288\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-geom_point-scatter-plot-with-multiple-groups-2.png\" width=\"288\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"ajouter-des-lignes-de-regression\" class=\"section level2\">\n<h2>Ajouter des lignes de r\u00e9gression<\/h2>\n<ul>\n<li>Fonction cl\u00e9 R : <code>geom_smooth()<\/code> pour ajouter des moyens conditionnels liss\u00e9s \/ ligne de r\u00e9gression.<\/li>\n<li>Arguments cl\u00e9s:\n<ul>\n<li><code>color<\/code>, <code>size<\/code> et <code>linetype<\/code> : Modifier la couleur, la taille et le type de trait.<\/li>\n<li><code>fill<\/code>: Changer la couleur de remplissage de la zone de confiance.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Un format simplifi\u00e9 de la fonction `geom_smooth():<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>geom_smooth(method=\"auto\", se=TRUE, fullrange=FALSE, level=0.95)<\/code><\/pre>\n<div class=\"block\">\n<ul>\n<li><strong>m\u00e9thode<\/strong> : m\u00e9thode de lissage \u00e0 utiliser. Les valeurs possibles sont lm, glm, gam, loess, rlm.\n<ul>\n<li><strong>method = \u201cloess\u201d<\/strong> : C\u2019est la valeur par d\u00e9faut pour un petit nombre d\u2019observations. Il calcule une r\u00e9gression locale liss\u00e9e. Vous pouvez en savoir plus sur <strong>loess<\/strong> en utilisant le code R <strong>?loess<\/strong>.<\/li>\n<li><strong>method =\u201clm\u201d<\/strong> : Il convient \u00e0 un mod\u00e8le <strong>lin\u00e9aire<\/strong>. Notez qu\u2019il est \u00e9galement possible d\u2019indiquer la formule comme <strong>formula = y ~ poly(x, 3)<\/strong> pour sp\u00e9cifier un polyn\u00f4me de degr\u00e9 3.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>se<\/strong> : valeur logique. Si TRUE, l\u2019intervalle de confiance s\u2019affiche autour de la courbe liss\u00e9e.<\/li>\n<li><strong>fulllrange<\/strong> : valeur logique. Si TRUE, l\u2019ajustement couvre toute l\u2019\u00e9chelle graphique<\/li>\n<li><strong>level<\/strong> : niveau de l\u2019intervalle de confiance \u00e0 utiliser. La valeur par d\u00e9faut est 0,95<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>Pour ajouter une ligne de r\u00e9gression sur un nuage de points, la fonction <code>geom_smooth()<\/code> is used in combination with the argument <code>method = lm<\/code>. <code>lm<\/code> signifie mod\u00e8le lin\u00e9aire.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Ajouter une ligne de r\u00e9gression\r\nb + geom_point() + geom_smooth(method = lm)\r\n  \r\n# Point + ligne de r\u00e9gression\r\n# Supprimer l'intervalle de confiance \r\nb + geom_point() + \r\n  geom_smooth(method = lm, se = FALSE)\r\n\r\n# m\u00e9thode loess : ajustement par r\u00e9gression locale\r\nb + geom_point() + geom_smooth()<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-geom_smooth-scatter-plot-regression-lines-1.png\" width=\"211.2\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-geom_smooth-scatter-plot-regression-lines-2.png\" width=\"211.2\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-geom_smooth-scatter-plot-regression-lines-3.png\" width=\"211.2\" \/><\/p>\n<p><strong>Changer la couleur et la forme des points par groupes<\/strong>:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Changement de couleur et de forme par groupes (cyl)\r\nb + geom_point(aes(color = cyl, shape=cyl)) + \r\n  geom_smooth(aes(color = cyl, fill = cyl), method = lm) +\r\n  scale_color_manual(values = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\", \"#FC4E07\"))+\r\n  scale_fill_manual(values = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\", \"#FC4E07\"))\r\n\r\n# Supprimer les intervalles de confiance\r\n# \u00c9tendre les lignes de r\u00e9gression : fullrange\r\nb + geom_point(aes(color = cyl, shape = cyl)) + \r\n  geom_smooth(aes(color = cyl), method = lm, se = FALSE, fullrange = TRUE) +\r\n    scale_color_manual(values = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\", \"#FC4E07\"))+\r\n  scale_fill_manual(values = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\", \"#FC4E07\"))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-geom_smooth-change-point-shape-and-color-by-groups-1.png\" width=\"316.8\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-geom_smooth-change-point-shape-and-color-by-groups-2.png\" width=\"316.8\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"ajoutez-des-traits-marginaux-a-un-nuage-de-points\" class=\"section level2\">\n<h2>Ajoutez des traits marginaux \u00e0 un nuage de points<\/h2>\n<p>La fonction <code>geom_rug()<\/code> est utilis\u00e9e pour afficher des cas individuels sur le graphique.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Ajoutez des trais marginaux\r\nb + geom_point() + geom_rug()\r\n\r\n# Changer les couleurs par groupes\r\nb + geom_point(aes(color = cyl)) + \r\n  geom_rug(aes(color = cyl))\r\n\r\n# Ajoutez des traits marginaux en utilisant les donn\u00e9es faithful\r\ndata(faithful)\r\nggplot(faithful, aes(x = eruptions, y = waiting)) +\r\n  geom_point() + geom_rug()<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-geom_rug-scatter-plot-with-marginal-rugs-1.png\" width=\"211.2\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-geom_rug-scatter-plot-with-marginal-rugs-2.png\" width=\"211.2\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-geom_rug-scatter-plot-with-marginal-rugs-3.png\" width=\"211.2\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"disperser-jitter-les-points-pour-reduire-le-chevauchement\" class=\"section level2\">\n<h2>Disperser (jitter) les points pour r\u00e9duire le chevauchement<\/h2>\n<p>Le jeu de donn\u00e9es <code>mpg<\/code> [dans <strong>ggplot2<\/strong>] est utilis\u00e9 dans les exemples suivants.<\/p>\n<p>Pour r\u00e9duire le chevauchement des points, l\u2019option <code>position = position_jitter()<\/code> avec les arguments <em>width<\/em> et <em>height<\/em> est utilis\u00e9e:<\/p>\n<ul>\n<li><em>weight<\/em> : degr\u00e9 de dispersion dans la direction x.<\/li>\n<li><em>height<\/em> : degr\u00e9 de dispersion dans la direction y.<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Graphique par d\u00e9faut\r\nggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +\r\n  geom_point()\r\n\r\n# Utiliser jitter pour r\u00e9duire le chevauchement\r\nggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +\r\n  geom_point(position = position_jitter(width = 0.5, height = 0.5))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-scatter-plot-geom_jitter-1.png\" width=\"288\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-scatter-plot-geom_jitter-2.png\" width=\"288\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"ajout-detiquettes-de-texte-aux-points\" class=\"section level2\">\n<h2>Ajout d\u2019\u00e9tiquettes de texte aux points<\/h2>\n<p>Fonctions cl\u00e9s:<\/p>\n<ul>\n<li><code>geom_text()<\/code> et <code>geom_label()<\/code> : fonctions standard de ggplot2 pour ajouter du texte \u00e0 un graphique.<\/li>\n<li><code>geom_text_repel()<\/code> et <code>geom_label_repel()<\/code>[dans le package ggrepel]. Annotations textuelles r\u00e9pulsives. \u00c9viter le chevauchement du texte.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Installez d\u2019abord <code>ggrepel<\/code> (<code>install.packages(\"ggrepel\")<\/code>), puis tapez ceci:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(ggrepel)\r\n\r\n# Ajouter du texte au graphique\r\n.labs &lt;- rownames(df)\r\nb + geom_point(aes(color = cyl)) +\r\n  geom_text_repel(aes(label = .labs,  color = cyl), size = 3)+\r\n  scale_color_manual(values = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\", \"#FC4E07\"))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-scatter-plot-with-point-text-1.png\" width=\"576\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Dessinez un rectangle sous le texte pour en faciliter la lecture.\r\nb + geom_point(aes(color = cyl)) +\r\n  geom_label_repel(aes(label = .labs,  color = cyl), size = 3)+\r\n  scale_color_manual(values = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\", \"#FC4E07\"))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-scatter-plot-with-point-text-2.png\" width=\"576\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"graphique-a-bulles\" class=\"section level2\">\n<h2>Graphique \u00e0 bulles<\/h2>\n<p>Dans un graphique \u00e0 bulles, les points <code>size<\/code> is controlled by a continuous variable, here <code>qsec<\/code>. Dans le code R ci-dessous, l\u2019argument alpha est utilis\u00e9 pour contr\u00f4ler la transparence des couleurs. alpha doit \u00eatre compris entre 0 et 1<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>b + geom_point(aes(color = cyl, size = qsec), alpha = 0.5) +\r\n  scale_color_manual(values = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\", \"#FC4E07\")) +\r\n  scale_size(range = c(0.5, 12))  # R\u00e9glage de la plage de tailles des points<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-bubble-chart-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"colorer-par-une-variable-continue\" class=\"section level2\">\n<h2>Colorer par une variable continue<\/h2>\n<ul>\n<li>Colorer les points en fonction des valeurs de la variable continue : \u201cmpg\u201d.<\/li>\n<li>Changez la couleur du d\u00e9grad\u00e9 bleu par d\u00e9faut en utilisant la fonction <code>scale_color_gradientn()<\/code> [dans ggplot2], en sp\u00e9cifiant deux couleurs ou plus.<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>b + geom_point(aes(color = mpg), size = 3) +\r\n  scale_color_gradientn(colors = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\", \"#FC4E07\")) +\r\n  theme(legend.position = \"right\")<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/004-ggplot-scatter-plot-color-by-continuous-variable-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--end rdoc--><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cet article d\u00e9crit comment cr\u00e9er des diagrammes de dispersion dans R en utilisant le package ggplot2. Vous apprendrez comment: 1) Colorer des points par groupes ; 2) Cr\u00e9er des graphiques \u00e0 bulles ; 3) Ajouter une ligne de r\u00e9gression \u00e0 un nuage de points<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":10464,"parent":0,"menu_order":2,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","class_list":["post-10463","dt_lessons","type-dt_lessons","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.2 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>GGPLOT Nuage de Points : Meilleure R\u00e9f\u00e9rence - Datanovia<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/lessons\/ggplot-nuage-de-points\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"GGPLOT Nuage de Points : Meilleure R\u00e9f\u00e9rence - Datanovia\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Cet article d\u00e9crit comment cr\u00e9er des diagrammes de dispersion dans R en utilisant le package ggplot2. 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