Passer à un nuage de points

Le graphique du dernier exercice était réussi, mais que faire si l’on s’intéresse aux valeurs dans le bas de la distribution des cas ? Il est difficile d’en estimer les ordres de grandeur, car le Brésil et l’Argentine tirent la borne supérieure de l’axe très haut.

C’est une excellente situation pour passer à une échelle logarithmique. Cependant, souvenez-vous que sur une échelle log, notre principe d’empilement ne tient plus ; nous devons donc passer à un nuage de points ! Notez le filtre supplémentaire ajouté au pipeline. Que se passe-t-il si vous exécutez le code sans ce filtre ?

Cette fois, au lieu de modifier les données avant de les passer à ggplot(), nous allons ajouter scale_y_log10() à notre graphique et ggplot s’en chargera pour nous.

Pour peaufiner, utilisez theme_minimal() pour alléger le graphique et augmentez la size des points par défaut à 2.

Cet exercice fait partie du cours

Bonnes pratiques de visualisation avec R

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Instructions

Remplacez la géométrie geom_col() par geom_point().
Augmentez la taille des points avec size = 2.
Passez à une échelle logarithmique avec scale_y_log10().
Éclaircissez l’arrière-plan avec theme_minimal().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

amr_pertussis %>% filter(cases > 0) %>% 
	ggplot(aes(x = reorder(country, cases), y = cases)) + 
	# switch geometry to points and set point size = 2
	geom_col() + 
	# change y-axis to log10. 
	___ +
	# add theme_minimal()
	___ +
	coord_flip()

Modifier et exécuter le code