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@Daniel.Kalioudjoglou, @Franck.Gaspard, nous aimerions avec @GwLB que les graphiques 1.4 et 1.5 soient l'un à côté de l'autre.
Après j'ai deux autres questions :
- pour la carte 2.7 peut-on facilement changer les seuils et déjà passer à 5 tranches ou avoir des seuils plus parlant moins de 1 HA...Ma question est sur la faisabilité et sa rapidité d'exécution
- pour la carte 2.2 de la même manière, je trouve qu'elle ne donne pas un résultat très parlant; peut-on passer simplement à la coloration et enlever les ronds proportionnels. Si c'est simplement une option dans la carte, ça peut aller vite mais si ça vous oblige à faire plus de modifications...
By Christelle Belkacem on 2022-06-23T08:04:08 (imported from GitLab)
Edited by Daniel.Kalioudjogloucreated branch
72-mise-en-page-de-la-publicationto address this issueBy Daniel Kalioudjoglou on 2022-06-29T09:29:17 (imported from GitLab)
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@GwLB @Christelle_B @Franck.Gaspard pour les 2 tableaux cote à cote, ça donne ça :
By Daniel Kalioudjoglou on 2022-07-26T14:14:11 (imported from GitLab)
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@GwLB @Franck.Gaspard @Christelle_B
Question de Christelle:
pour la carte 2.7 peut-on facilement changer les seuils et déjà passer à 5 tranches ou avoir des seuils plus parlant moins de 1 HA...Ma question est sur la faisabilité et sa rapidité d'exécutionLa carte est actuellement codée comme ceci:
bins <- stats::quantile(data$valeur,probs = c(0,0.1, 0.25, 0.5,0.75,0.9,1),na.rm=TRUE)On a donc 5 tranches, la 1ere correspondant aux 10% des valeurs les plus faibles, puis la tranche de 10% à 25%, etc.. pour finir avec la tranche allant de 90% à 100% des valeurs. On a donc 4 tranches représentant 15% des valeurs et 2 tranches représentant 10 % (tranches extrèmes).
Cette méthode permet d'avoir une carte équilibrée au niveau des couleurs, et qui le sera toujours même si les valeurs changent. En fixant les seuils, une région peut se retrouver avec la même couleur sur la moitié de la carte.
On peut facilement changer les paramêtres. exemple avec 5 tranches:
bins <- stats::quantile(data$valeur,probs = c(0,0.2, 0.4, 0.6,0.8,1),na.rm=TRUE)Avec une tranche en moins, les différences sont beaucoup moins marquées.
En ce qui concerne la 2e solution, qui consiste à faire des tranches fixes, c'est plus compliqué et beaucoup plus long car il va falloir faire une analyse pour savoir quelles tranches permettront d'avoir une carte significative, afin de ne pas avoir presque partout la même couleur. De plus , on ne pourra pas la faire fonctionner pour d'autres régions car les tranches significatives seront différentes.
Je modifie donc la carte à 5 tranches par quintiles de 20%. Sachant qu'une modification est très rapide pour revenir à la solution précédente ou modifier les quintiles.
By Daniel Kalioudjoglou on 2022-07-05T14:55:05 (imported from GitLab)
Edited by Daniel.Kalioudjoglou -
La région est bien foncée ! Mais c'est la réalité. Je trouve que c'est plus lisible de passer de 6 à 5 classes. Je me souviens qu'en formation sémiologie graphique, les formateurs de la Dreal nous avaient conseillé de limiter le nombre de classes à quatre (peut-être cinq ?) quand on faisait de l'analyse thématique avec un seule dégradé de couleur.
By G LB on 2022-07-05T14:13:25 (imported from GitLab)
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@Daniel.Kalioudjoglou @Christelle_B Avec Christelle, on se demande ce qu'une répartition proportionnelle en quartiles donnerait : 25% des communes qui ont consommé le moins... Nous aimerions bien voir ce que sa donnerait, si ce serait plus parlant... Merci !
By G LB on 2022-07-26T13:50:50 (imported from GitLab)
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@GwLB @Christelle_B @Daniel.Kalioudjoglou
Si j'ai bien compris la demande, cela donnerait la répartition suivante :
bins <- stats::quantile(data$valeur,probs = c(0, 0.25, 0.50, 0.75, 1), na.rm=TRUE)
La carte correspondante est celle-ci :
By Franck Gaspard on 2022-07-27T09:58:25 (imported from GitLab)
Edited by Daniel.Kalioudjoglou
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@Christelle_B @GwLB @Franck.Gaspard
à la question :
pour la carte 2.2 de la même manière, je trouve qu'elle ne donne pas un résultat très parlant; peut-on passer simplement à la coloration et enlever les ronds proportionnels. Si c'est simplement une option dans la carte, ça peut aller vite mais si ça vous oblige à faire plus de modifications...Voici la carte avant et après modifications. A vous de choisir
By Daniel Kalioudjoglou on 2022-07-26T14:13:35 (imported from GitLab)
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concernant les 2 graphiques cote à cote, vous remarquerez que le 1er ne comporte pas la région. J'ai fais un essai en rajoutant la région, mais comme il s'agit de volumes (et non de pourcentages comme le 2e), le graphique se trouve disproportionné (voir ci-dessous). Du coup, je vous propose de ne rien changer.
By Daniel Kalioudjoglou on 2022-07-05T14:08:24 (imported from GitLab)
Edited by Daniel.Kalioudjoglou -
Tu as bien raison de ne pas faire apparaître la région pour le graphique en volumes. Cela évite que les chiffres régionaux tassent les données départementales.
By G LB on 2022-07-05T14:09:33 (imported from GitLab)
Edited by Daniel.Kalioudjoglou mentioned in merge request !56 (merged)
By Daniel Kalioudjoglou on 2022-07-05T15:30:59 (imported from GitLab)
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By Daniel Kalioudjoglou on 2022-07-05T15:31:18 (imported from GitLab)
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