{"id":10677,"date":"2019-11-21T01:38:46","date_gmt":"2019-11-20T23:38:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?p=10677"},"modified":"2019-11-21T01:38:46","modified_gmt":"2019-11-20T23:38:46","slug":"types-de-lignes-dans-r-le-guide-ultime-pour-les-graphiques-r-de-base-et-ggplot","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/blog\/types-de-lignes-dans-r-le-guide-ultime-pour-les-graphiques-r-de-base-et-ggplot\/","title":{"rendered":"Types de Lignes dans R : Le Guide Ultime pour les Graphiques R de Base et GGPLOT"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<p>Ce tutoriel graphique R d\u00e9crit comment modifier les <strong>types de lignes dans R<\/strong> pour les graphiques cr\u00e9\u00e9s avec les fonctions de base R ou le package ggplot2.<\/p>\n<p>Dans les fonctions graphiques R de base, les options <strong>lty<\/strong> et <strong>lwd<\/strong> sont utilis\u00e9es pour sp\u00e9cifier le type de ligne et l\u2019\u00e9paisseur de ligne, respectivement. Dans ggplot2, les param\u00e8tres <strong>linetype<\/strong> et <strong>size<\/strong> sont utilis\u00e9s pour d\u00e9cider du type et de la taille des lignes, respectivement.<\/p>\n<p>Vous apprendrez \u00e0:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Afficher<\/strong> facilement la liste des <strong>diff\u00e9rents types de graphiques lin\u00e9aires<\/strong> pr\u00e9sents dans R.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Tracer deux lignes et <strong>modifier automatiquement le style de ligne<\/strong> pour les graphes de base et ggplot par groupes.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Ajuster l\u2019\u00e9paisseur du trait<\/strong> en sp\u00e9cifiant les options <code>lwd<\/code> (graphique de base) et <code>size<\/code> (ggplot2).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Modifier manuellement l\u2019apparence<\/strong> (type de ligne, couleur et taille) des lignes ggplot en utilisant, respectivement, les fonctions <em>scale_linetype_manual<\/em>(), <em>scale_color_manual<\/em>() et <em>scale_size_manual<\/em>().<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sommaire:<\/p>\n<div id=\"TOC\">\n<ul>\n<li><a href=\"#fonctions-r-cles\">Fonctions R cl\u00e9s<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#afficher-les-differents-types-de-lignes-dans-r\">Afficher les diff\u00e9rents types de lignes dans R<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#modifier-le-type-de-trait-du-graphique-basique-de-r\">Modifier le type de trait du graphique basique de R<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#modifier-les-types-de-lignes-dun-ggplot\">Modifier les types de lignes d\u2019un ggplot<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#conclusion\">Conclusion<\/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=\"fonctions-r-cles\" class=\"section level2\">\n<h2>Fonctions R cl\u00e9s<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><code>plot(x, y, type = &quot;b&quot;, lty = 1, lwd = 1, col = &quot;blue&quot;)<\/code> et <code>lines(x, y, lty = 2, lwd = 1)<\/code> : Fonctions graphiques de base dans R pour cr\u00e9er des line-plots.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>geom_line(aes(x, y), data = NULL, linetype = &quot;dashed&quot;, color = &quot;black&quot;, size = 1)<\/code>: Fonction ggplot2 pour cr\u00e9er des line plots.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>scale_linetype_manual()<\/code>, <code>scale_color_manual()<\/code>et <code>scale_size_manual()<\/code> : fonctions ggplot2 pour d\u00e9finir manuellement le type, la couleur et la taille des lignes.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"afficher-les-differents-types-de-lignes-dans-r\" class=\"section level2\">\n<h2>Afficher les diff\u00e9rents types de lignes dans R<\/h2>\n<p>La liste des types de lignes disponibles dans R, comprend:<\/p>\n<ol start=\"0\" style=\"list-style-type: decimal\">\n<li>\u201cblank\u201d, 1. \u201csolid\u201d, 2. \u201cdashed\u201d, 3. \u201cdotted\u201d, 4. \u201cdotdash\u201d, 5. \u201clongdash\u201d et 6. \u201ctwodash\u201d.<\/li>\n<\/ol>\n<div class=\"warning\">\n<p>\nNotez que, pour sp\u00e9cifier les types de lignes, vous pouvez utiliser soit des noms complets, soit des num\u00e9ros : 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6. 0 pour \u201cblank\u201d (blanc), 1 pour \u201csolid\u201d (solide), 2 pour \u201cdashed\u201d (en pointill\u00e9s), etc\n<\/p>\n<\/div>\n<p>Le graphique ci-dessous illustre la liste des types de lignes disponibles dans R:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(ggpubr)\r\nshow_line_types()<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/031-line-types-in-r-for-base-plot-and-ggplot-different-line-types-in-r-lty-linetype-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<div class=\"warning\">\n<p>\nDans les sections suivantes, nous illustrerons la modification du type de ligne en utilisant l\u2019exemple des \u201cline plots\u201d cr\u00e9\u00e9s avec <code>geom_line()<\/code>. Cependant, notez que l\u2019option <code>linetype<\/code> peut \u00e9galement \u00eatre appliqu\u00e9e \u00e0 d\u2019autres fonctions ggplot, telles que : geom_smooth, geom_density, geom_sgment, geom_hline, geom_vline, geom_abline et plus.\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"modifier-le-type-de-trait-du-graphique-basique-de-r\" class=\"section level2\">\n<h2>Modifier le type de trait du graphique basique de R<\/h2>\n<p>Format simple de la fonction R <code>lines()<\/code>:<\/p>\n<ul>\n<li><code>plot(x, y, type = &quot;l&quot;, lty = 1)<\/code>. Cr\u00e9er le cadre principal du graphique basique de R.<\/li>\n<li><code>lines(x, y, type = &quot;l&quot;, lty = 1)<\/code>. Ajouter des lignes sur le graphique.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Options cl\u00e9s:<\/p>\n<ul>\n<li><code>x<\/code>, <code>y<\/code> : variables \u00e0 utiliser pour les axes x et y, respectivement.<\/li>\n<li><code>type<\/code>: afficher les donn\u00e9es sous forme de ligne et\/ou de point. Valeurs possibles : \u201cl\u201d (affiche les lignes seulement), \u201cp\u201d (montre les points seulement) et \u201cb\u201d (both en anglais, montrer les deux).<\/li>\n<li><code>pch<\/code> et <code>cex<\/code> : change la forme et la taille des points, respectivement.<\/li>\n<li><code>lty<\/code>, <code>lwd<\/code> : modifier le type et l\u2019\u00e9paisseur de ligne.<\/li>\n<li><code>col<\/code>: changer la couleur du point et de la ligne.<\/li>\n<li><code>xlab<\/code> et `ylab\u2019 : pour les \u00e9tiquettes des axes x et y, respectivement.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Cr\u00e9ez un graphique avec plusieurs lignes et d\u00e9finissez la l\u00e9gende <code>lty<\/code>. Nous commen\u00e7ons par tracer une premi\u00e8re ligne simple avec un type de ligne solide (<code>lty = 1<\/code>). Ensuite, nous ajoutons une deuxi\u00e8me ligne avec un style de ligne en pointill\u00e9s (<code>lty = 2<\/code>). Enfin, nous ajoutons une l\u00e9gende sur le graphique en utilisant la fonction de base R <code>legend()<\/code>, qui prend les m\u00eames arguments <code>col<\/code> et <code>lty<\/code> que la fonction <code>lines()<\/code>. L\u2019option <code>cex<\/code> est utilis\u00e9e pour d\u00e9finir la taille du texte de la l\u00e9gende.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># 1. Cr\u00e9er quelques variables\r\nx &lt;- 1:10\r\ny1 &lt;- x*x\r\ny2  &lt;- 2*y1\r\n\r\n# 2. Tracer une premi\u00e8re ligne\r\nplot(x, y1, type = &quot;b&quot;, frame = FALSE, pch = 19,\r\n     col = &quot;red&quot;, xlab = &quot;x&quot;, ylab = &quot;y&quot;, \r\n     lty = 1, lwd = 1)\r\n\r\n# 3. Ajouter une deuxi\u00e8me ligne\r\nlines(x, y2, pch = 18, col = &quot;blue&quot;, type = &quot;b&quot;, \r\n      lty = 2, lwd = 1)\r\n\r\n# 4. Ajouter une l\u00e9gende au graphique et d\u00e9finir la l\u00e9gende de `lty`\r\nlegend(&quot;topleft&quot;, legend = c(&quot;Line 1&quot;, &quot;Line 2&quot;),\r\n       col = c(&quot;red&quot;, &quot;blue&quot;), lty = 1:2, cex = 0.8)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/031-line-types-in-r-for-base-plot-and-ggplot-legend-lty-in-r-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"modifier-les-types-de-lignes-dun-ggplot\" class=\"section level2\">\n<h2>Modifier les types de lignes d\u2019un ggplot<\/h2>\n<p>Ensemble de donn\u00e9es: <code>ToothGrowth<\/code><\/p>\n<pre class=\"r\"><code>ToothGrowth$dose &lt;- as.factor(ToothGrowth$dose)\r\nhead(ToothGrowth, 3)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##    len supp dose\r\n## 1  4.2   VC  0.5\r\n## 2 11.5   VC  0.5\r\n## 3  7.3   VC  0.5<\/code><\/pre>\n<ol style=\"list-style-type: decimal\">\n<li>Diagramme lin\u00e9aire de base montrant la valeur moyenne de la longueur des dents (<code>len<\/code>) en fonction de la dose de vitamine C (<code>dose<\/code>):<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>Calculer la moyenne de la longueur des dents group\u00e9es par dose:<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>library(dplyr)\r\ndf &lt;- ToothGrowth %&gt;%\r\n  group_by(dose) %&gt;%\r\n  summarise(len.mean = mean(len))\r\ndf<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 3 x 2\r\n##   dose  len.mean\r\n##   &lt;fct&gt;    &lt;dbl&gt;\r\n## 1 0.5       10.6\r\n## 2 1         19.7\r\n## 3 2         26.1<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>Cr\u00e9er un line plot unique. Changer l\u2019option de type de ligne en pointill\u00e9 (\u201cdashed\u201d).<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>library(ggplot2)\r\nggplot(data = df, aes(x = dose, y = len.mean, group = 1)) +\r\n  geom_line(linetype = &quot;dashed&quot;)+\r\n  geom_point()<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/031-line-types-in-r-for-base-plot-and-ggplot-ggplot-line-types-lty-on-group-1.png\" width=\"288\" \/><\/p>\n<ol start=\"2\" style=\"list-style-type: decimal\">\n<li>Cr\u00e9ez un line plot pour plusieurs groupes. Modifier les types de lignes par groupes.<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>Data:<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Calculez la moyenne de  `len` group\u00e9 par `dose` et `supp`\r\nlibrary(dplyr)\r\ndf2 &lt;- ToothGrowth %&gt;%\r\n  group_by(dose, supp) %&gt;%\r\n  summarise(len.mean = mean(len))\r\ndf2<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 6 x 3\r\n## # Groups:   dose [3]\r\n##   dose  supp  len.mean\r\n##   &lt;fct&gt; &lt;fct&gt;    &lt;dbl&gt;\r\n## 1 0.5   OJ       13.2 \r\n## 2 0.5   VC        7.98\r\n## 3 1     OJ       22.7 \r\n## 4 1     VC       16.8 \r\n## 5 2     OJ       26.1 \r\n## 6 2     VC       26.1<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>Line plot:<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Modifier les types de lignes par groupes\r\nggplot(df2, aes(x = dose, y = len.mean, group = supp)) +\r\n  geom_line(aes(linetype = supp))+\r\n  geom_point()+\r\n  theme(legend.position = &quot;top&quot;)\r\n\r\n# Modifier les types de lignes + couleurs par groupes \r\nggplot(df2, aes(x = dose, y = len.mean, group = supp)) +\r\n  geom_line(aes(linetype = supp, color = supp))+\r\n  geom_point(aes(color = supp))+\r\n  theme(legend.position = &quot;top&quot;)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/031-line-types-in-r-for-base-plot-and-ggplot-line-plot-with-multiple-groups-lty-1.png\" width=\"336\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/031-line-types-in-r-for-base-plot-and-ggplot-line-plot-with-multiple-groups-lty-2.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<ol start=\"3\" style=\"list-style-type: decimal\">\n<li>Modifier manuellement l\u2019apparence des types de lignes:<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li><em>scale_linetype_manual<\/em>() : modifier les types de lignes<\/li>\n<li><em>scale_color_manual<\/em>() : changer la couleur des lignes<\/li>\n<li><em>scale_size_manual<\/em>() : changer la taille des lignes<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pour pouvoir appliquer ces fonctions, vous devez cr\u00e9er une <code>geom_line<\/code>, dont les types de lignes, la couleur et la taille doivent \u00eatre contr\u00f4l\u00e9s par groupes.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Modifier manuellement le type et la couleur de la ligne\r\nggplot(df2, aes(x = dose, y = len.mean, group = supp)) +\r\n  geom_line(aes(linetype = supp, color = supp))+\r\n  geom_point(aes(color = supp))+\r\n  scale_linetype_manual(values=c(&quot;solid&quot;, &quot;dashed&quot;))+\r\n  scale_color_manual(values=c(&quot;#00AFBB&quot;,&quot;#FC4E07&quot;))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/031-line-types-in-r-for-base-plot-and-ggplot-scale-line-type-manual-lines-lty-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"conclusion\" class=\"section level2\">\n<h2>Conclusion<\/h2>\n<ul>\n<li>Utilisez les options <strong>lty<\/strong> et <strong>lwd<\/strong> pour changer le type et l\u2019\u00e9paisseur des lignes dans les graphiques de base R:<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>x &lt;- 1:10; y1 &lt;- x*x; y2  &lt;- 2*y1\r\n# Tracez deux lignes\r\nplot(x, y1, type = &quot;b&quot;, pch = 19, col = &quot;red&quot;, lty = 1, lwd = 1)\r\nlines(x, y2, pch = 18, col = &quot;blue&quot;, type = &quot;b&quot;, lty = 2, lwd = 1)\r\n# Ajouter une l\u00e9gende\r\nlegend(&quot;topleft&quot;, legend = c(&quot;Line 1&quot;, &quot;Line 2&quot;),\r\n       col = c(&quot;red&quot;, &quot;blue&quot;), lty = 1:2)<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>Utilisez les arguments <strong>linetype<\/strong> et <strong>size<\/strong> dans ggplot2 :<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er des donn\u00e9es\r\nx &lt;- 1:10; y1 &lt;- x*x; y2  &lt;- 2*y1\r\ndf &lt;- data.frame(\r\n  x = c(x, x), y = c(y1, y2),\r\n  grp = as.factor(rep(c(&quot;A&quot;, &quot;B&quot;), each = 10))\r\n  )\r\n# Plot\r\nlibrary(ggplot2)\r\nggplot(data = df, aes(x, y, group = grp)) +\r\n  geom_line(aes(linetype = grp))+\r\n  geom_point()<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--end rdoc--><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ce tutoriel graphique R d\u00e9crit comment modifier les types de lignes dans R pour les graphiques cr\u00e9\u00e9s avec les fonctions de base R ou le package ggplot2. 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