Nuage de points en R : guide ggplot2

Créez, personnalisez et exécutez un nuage de points ggplot2 — en direct dans votre navigateur

Apprenez à construire un nuage de points en R avec ggplot2 — associez des variables aux axes x et y, colorez/changez la forme/dimensionnez les points par groupe, ajoutez une courbe de tendance, créez un graphique à bulles et étiquetez les points. Modifiez et exécutez le code en direct, sans installation.

AstucePoints clés

• Un nuage de points montre la relation entre deux variables numériques avec geom_point().
• Encodez une troisième variable en l’associant à color, shape ou size.
• Ajoutez une courbe de tendance avec geom_smooth() ("lm" pour une droite, "loess" pour une courbe).
• Un graphique à bulles est un nuage de points dont la size est associée à une variable numérique.
• Étiquetez les points avec geom_text().
• Chaque graphique ci-dessous est affiché pour vous — modifiez ensuite n’importe quel exemple en direct dans le bac à sable.

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Introduction

Un nuage de points est l’outil de référence de la visualisation de données : il révèle les corrélations, les regroupements et les valeurs aberrantes entre deux variables numériques d’un seul coup d’œil. Dans R, ggplot2 rend les nuages de points à la fois rapides à écrire et faciles à peaufiner. Cette leçon en construit un pas à pas — les figures sont rendues ici même, et vous pouvez réexécuter ou modifier chacune d’elles en direct.

Nous utilisons le jeu de données intégré mtcars : le poids des voitures (wt) en fonction des miles par gallon (mpg).

Construire le graphique

Associez wt à l’axe des x et mpg à l’axe des y, puis ajoutez une couche de points.

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_point(color = "#3a86d4", size = 3) +
  theme_minimal()

Couleur, forme et taille par groupe

Encodez une troisième variable en l’associant à un attribut esthétique. Associez le nombre de cylindres (cyl) à la fois à color et à shape pour séparer les groupes, en utilisant une palette viridis adaptée au daltonisme.

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl), shape = factor(cyl))) +
  geom_point(size = 3) +
  scale_color_viridis_d() +
  labs(color = "Cylinders", shape = "Cylinders") +
  theme_minimal()

Ajouter une courbe de tendance

geom_smooth() superpose une tendance ajustée. Utilisez method = "lm" pour une droite ou "loess" pour une courbe locale ; se = FALSE supprime la bande de confiance. Associer color à un groupe ajuste une droite par groupe.

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  scale_color_viridis_d() +
  labs(color = "Cylinders") +
  theme_minimal()

Créer un graphique à bulles

Un graphique à bulles est un nuage de points dont une troisième variable numérique est associée à size — ici, la puissance du moteur (hp). Ajoutez alpha pour que les bulles qui se chevauchent restent lisibles.

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, size = hp)) +
  geom_point(color = "#3a86d4", alpha = 0.6) +
  labs(size = "Horsepower") +
  theme_minimal()

Étiqueter les points

Ajoutez du texte avec geom_text(). Associer les noms de lignes étiquette chaque voiture ; check_overlap = TRUE masque les étiquettes qui se chevaucheraient.

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_point(color = "#3a86d4") +
  geom_text(aes(label = rownames(mtcars)), size = 3, vjust = -0.6, check_overlap = TRUE) +
  theme_minimal()

Essayez en direct

Les graphiques ci-dessus ont été rendus lors de la génération du site. Envie d’expérimenter ? Modifiez le code et appuyez sur Run — il s’exécute dans votre navigateur via webR (sans serveur, sans installation).

Vous travaillez en Python ? Un guide du nuage de points avec matplotlib/seaborn arrive bientôt dans la série Python.

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Demandez à Prova « pourquoi mpg diminue-t-il quand le poids augmente ici ? » — elle répond avec du code que vous pouvez exécuter, donc l’explication est reproductible. The runtime is the judge. Demander à Prova →

Questions fréquentes

NoteComment créer un nuage de points basique avec ggplot2 ?

Associez vos deux variables numériques à l’intérieur de aes() et ajoutez une couche de points : ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point(). Les attributs esthétiques x et y définissent les axes, et geom_point() dessine un point par ligne.

NoteComment colorer les points d’un nuage de points par groupe avec ggplot2 ?

Associez la variable de regroupement à color à l’intérieur de aes(), par exemple aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl)). Enveloppez une colonne de regroupement numérique dans factor() pour que ggplot2 la traite comme des catégories discrètes plutôt que comme un dégradé continu ; ajoutez scale_color_viridis_d() pour une palette adaptée au daltonisme.

NoteComment ajouter une courbe de tendance ou une droite de régression à un nuage de points ggplot2 ?

Ajoutez geom_smooth() : utilisez method = "lm" pour une droite de régression ou "loess" pour une courbe locale, et se = FALSE pour supprimer la bande de confiance. Si color est associé à un groupe, geom_smooth() ajuste une droite par groupe.

NoteComment changer la taille et la transparence des points avec ggplot2 ?

Définissez size et alpha à l’intérieur de geom_point() pour un rendu fixe, par exemple geom_point(size = 3, alpha = 0.6). Pour que la taille des points encode plutôt une variable numérique, associez-la : aes(size = hp) transforme le nuage de points en graphique à bulles.

NoteComment étiqueter les points d’un nuage de points ggplot2 ?

Ajoutez geom_text() avec l’étiquette associée à l’intérieur de aes(), par exemple geom_text(aes(label = rownames(mtcars))). Utilisez check_overlap = TRUE pour masquer les étiquettes qui se chevauchent et vjust (ou hjust) pour décaler le texte par rapport aux points.

Testez vos connaissances

ImportantExercice : ajouter une courbe de tendance linéaire

Complétez le code pour que le nuage de points inclue une tendance en ligne droite (lm) sans intervalle de confiance.

# Use geom_smooth() with method = "lm" and se = FALSE

library(ggplot2) ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

Conclusion

Vous avez construit un nuage de points ggplot2, encodé des groupes avec la couleur et la forme, ajouté une courbe de tendance, créé un graphique à bulles en associant size, et étiqueté les points. Comparez ensuite des distributions avec la boîte à moustaches et le graphique en violon, et peaufinez la légende.

Leçons connexes

• Boîte à moustaches en R · Graphique en violon en R — distribution par groupe. · Graphique en courbes en R — tendances sur un axe x ordonné. · Diagramme en barres en R — effectifs et moyennes de groupe.
• Pour aller plus loin : couleurs · légende · axes et échelles · thèmes · titres · facettes. · ggplot2 — la série complète. · Visualisation de données — le pilier.

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Note

Cette leçon est reproductible : les figures sont exécutées lors de la génération du site (si elles s’affichent, le code fonctionne), et le bac à sable et le quiz se réexécutent en direct dans votre navigateur. The runtime is the judge.