Apprendre X en Y minutes

# Les commentaires commencent avec des symboles numériques.

# Il n'est pas possible de faire des commentaires multilignes,
# mais on peut placer plusieurs commentaires les uns en dessous
# des autres comme ceci.

# Sur Mac, taper COMMAND-ENTER pour exécuter une ligne
# et sur Windows taper CTRL-ENTER



########################################################################
# Les choses que vous pouvez faire sans rien comprendre
# à la programmation
########################################################################

# Dans cette section, nous vous montrons quelques trucs cools que vous
# pouvez faire avec R sans rien comprendre à la programmation.
# Ne vous inquiétez pas si vous ne comprenez pas tout ce que le code fait.
# Profitez simplement !

data()          # parcours les ensembles de données préchargées
data(rivers)	# récupère ceci : "Lengths of Major North American Rivers"
ls()            # notez que "rivers" apparaît maintenant dans votre espace de travail
head(rivers)	# donne un aperçu des données
# 735 320 325 392 524 450

length(rivers)	# Combien de rivers ont été mesurées ?
# 141
summary(rivers) # Quelles sont les principales données statistiques ?
#   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
#  135.0   310.0   425.0   591.2   680.0  3710.0

# Fait un diagramme à tiges et à feuilles (visualisation de données de
# types histogramme)
stem(rivers)


#  Le point décimal est de 2 chiffres à droite du |
#
#   0 | 4
#   2 | 011223334555566667778888899900001111223333344455555666688888999
#   4 | 111222333445566779001233344567
#   6 | 000112233578012234468
#   8 | 045790018
#  10 | 04507
#  12 | 1471
#  14 | 56
#  16 | 7
#  18 | 9
#  20 |
#  22 | 25
#  24 | 3
#  26 |
#  28 |
#  30 |
#  32 |
#  34 |
#  36 | 1

stem(log(rivers)) # Notez que les données ne sont ni normales
# ni lognormales !
# Prenez-ça, la courbe en cloche

#  Le point décimal est à 1 chiffre à gauche du |
#
#  48 | 1
#  50 |
#  52 | 15578
#  54 | 44571222466689
#  56 | 023334677000124455789
#  58 | 00122366666999933445777
#  60 | 122445567800133459
#  62 | 112666799035
#  64 | 00011334581257889
#  66 | 003683579
#  68 | 0019156
#  70 | 079357
#  72 | 89
#  74 | 84
#  76 | 56
#  78 | 4
#  80 |
#  82 | 2

# Fait un histogramme :
hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # amusez-vous avec ces paramètres
hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) # vous ferez plus de tracés plus tard

# Ici d'autres données qui viennent préchargées. R en a des tonnes.
data(discoveries)
plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year",
     main="Number of important discoveries per year")
plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Year",
     main="Number of important discoveries per year")

# Plutôt que de laisser l'ordre par défaut (par année)
# Nous pourrions aussi trier pour voir ce qu'il y a de typique
sort(discoveries)
#  [1]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  2  2  2  2
# [26]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  3  3  3
# [51]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  4  4  4  4  4  4  4  4
# [76]  4  4  4  4  5  5  5  5  5  5  5  6  6  6  6  6  6  7  7  7  7  8  9 10 12

stem(discoveries, scale=2)
#
#  Le point décimale est à la |
#
#   0 | 000000000
#   1 | 000000000000
#   2 | 00000000000000000000000000
#   3 | 00000000000000000000
#   4 | 000000000000
#   5 | 0000000
#   6 | 000000
#   7 | 0000
#   8 | 0
#   9 | 0
#  10 | 0
#  11 |
#  12 | 0

max(discoveries)
# 12
summary(discoveries)
#   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
#    0.0     2.0     3.0     3.1     4.0    12.0

# Lance un dé plusieurs fois
round(runif(7, min=.5, max=6.5))
# 1 4 6 1 4 6 4
# Vos numéros diffèreront des miens à moins que nous mettions
# le même random.seed(31337)

# Dessine à partir d'une normale Gaussienne 9 fois
rnorm(9)
# [1]  0.07528471  1.03499859  1.34809556 -0.82356087  0.61638975 -1.88757271
# [7] -0.59975593  0.57629164  1.08455362



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# les types de données et l'arithmétique de base
##############################################################

# Maintenant pour la partie orientée programmation du tutoriel.
# Dans cette section vous rencontrerez les types de données importants de R :
# les entiers, les numériques, les caractères, les logiques, et les facteurs.

# LES ENTIERS
# Les entiers de type long sont écrits avec L
5L # 5
class(5L) # "integer"
# (Essayez ?class pour plus d'informations sur la fonction class().)
# Avec R, chaque valeur seule, comme 5L, est considérée comme
# un vecteur de longueur 1
length(5L) # 1
# On peut avoir un vecteur d'entiers avec une longueur > 1 :
c(4L, 5L, 8L, 3L) # 4 5 8 3
length(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # 4
class(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # "integer"

# LES NUMÉRIQUES
# Un "numeric" est un nombre à virgule flottante d'une précision double
5 # 5
class(5) # "numeric"
# Encore une fois, tout dans R est un vecteur ;
# Vous pouvez faire un vecteur numérique avec plus d'un élément
c(3,3,3,2,2,1) # 3 3 3 2 2 1
# Vous pouvez aussi utiliser la notation scientifique
5e4 # 50000
6.02e23 # nombre d'Avogadro
1.6e-35 # longueur de Planck
# Vous pouvez également avoir des nombres infiniments grands ou petits
class(Inf)	# "numeric"
class(-Inf)	# "numeric"
# Vous pouvez utiliser "Inf", par exemple, dans integrate(dnorm, 3, Inf);
# Ça permet d'éviter de réaliser une table de la loi normale.

# ARITHMÉTIQUES DE BASE
# Vous pouvez faire de l'arithmétique avec des nombres
# Faire des opérations arithmétiques en mixant des entiers
# et des numériques
# donne un autre numérique
10L + 66L # 76      # un entier plus un entier donne un entier
53.2 - 4  # 49.2    # un numérique moins un numérique donne un numérique
2.0 * 2L  # 4       # un numérique multiplié par un entier donne un numérique
3L / 4    # 0.75    # un entier sur un numérique donne un numérique
3 %% 2    # 1       # le reste de deux numériques est un autre numérique
# Les opérations arithmétiques illégales donnent un "Not A Number" :
0 / 0 # NaN
class(NaN) # "numeric"
# Vous pouvez faire des opérations arithmétiques avec deux vecteurs d'une
# longueur plus grande que 1, à condition que la longueur du plus grand
# vecteur soit un multiple entier du plus petit
c(1,2,3) + c(1,2,3) # 2 4 6

# LES CARACTÈRES
# Il n'y a pas de différences entre les chaînes de caractères et
# les caractères en R
"Horatio" # "Horatio"
class("Horatio") # "character"
class('H') # "character"
# Ceux-ci sont tous les deux des vecteurs de longueur 1
# Ici un plus long :
c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he')
# =>
# "alef"   "bet"    "gimmel" "dalet"  "he"
length(c("Call","me","Ishmael")) # 3
# Vous pouvez utiliser des expressions rationnelles sur les vecteurs de caractères :
substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15) # "multis "
gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.") # "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis."
# R possède plusieurs vecteurs de caractères préconstruits :
letters
# =>
#  [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
# [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"

# LES TYPES BOOLÉENS
# En R, un "logical" est un booléen
class(TRUE)	# "logical"
class(FALSE)	# "logical"
# Leur comportement est normal
TRUE == TRUE	# TRUE
TRUE == FALSE	# FALSE
FALSE != FALSE	# FALSE
FALSE != TRUE	# TRUE
# Les données manquantes (NA) sont logiques également
class(NA)	# "logical"
# On utilise | et & pour les operations logiques.
# OR
TRUE | FALSE	# TRUE
# AND
TRUE & FALSE	# FALSE
# Vous pouvez tester si x est TRUE
isTRUE(TRUE)	# TRUE
# Ici nous avons un vecteur de type logique avec plusieurs éléments :
c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Zorro" # FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Z" # TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE

# LES FACTEURS
# Les facteurs sont généralement utilisés pour y stocker des
# variables qualitatives (catégorielles).
# Les facteurs peuvent être ordonnés (comme le niveau scolaire
# des enfants) ou non ordonnés (comme le sexe)
factor(c("female", "female", "male", NA, "female"))
#  female female male   <NA>   female
# Les niveaux : female male
# Les facteurs possèdent un attribut appelé niveau ("level").
# Les niveaux sont des vecteurs contenant toutes les valeurs
# que peuvent prendre les données catégorielles.
# Notez que les données manquantes n'entrent pas dans le niveau
levels(factor(c("male", "male", "female", NA, "female"))) # "female" "male"
# Si le vecteur de facteurs a une longueur 1, ses niveaux seront
# de longueur 1 également
length(factor("male")) # 1
length(levels(factor("male"))) # 1
# On rencontre communément des facteurs dans des "data frame",
# un type de données que nous couvrirons plus tard
data(infert) # "Infertility after Spontaneous and Induced Abortion"
levels(infert$education) # "0-5yrs"  "6-11yrs" "12+ yrs"

# NULL
# "NULL" est bizarre ; on l'utilise pour effacer un vecteur
class(NULL)	# NULL
parakeet = c("beak", "feathers", "wings", "eyes")
parakeet
# =>
# [1] "beak"     "feathers" "wings"    "eyes"
parakeet <- NULL
parakeet
# =>
# NULL

# LES CONVERSIONS DE TYPES
# Les conversions de types servent à forcer une valeur à prendre
# un type différent
as.character(c(6, 8)) # "6" "8"
as.logical(c(1,0,1,1)) # TRUE FALSE  TRUE  TRUE
# Si vous mettez des éléments de différents types dans un vecteur,
# des coercitions bizarres se produisent :
c(TRUE, 4) # 1 4
c("dog", TRUE, 4) # "dog"  "TRUE" "4"
as.numeric("Bilbo")
# =>
# [1] NA
# Message d'avertissement :
# NAs est introduit par coercition

# Notez également : ce n'étaient que des types de données basiques
# Il y a beaucoup d'autres types de données, comme les dates,
# les séries temporelles, etc ...



#######################################
# Variables, boucles , if/else
#######################################

# Une variable est comme une boîte dans laquelle on garde une valeur
# pour l'utiliser plus tard.
# Nous appellons ça "assigner" une valeur à une variable.
# Avoir des variables nous permet d'écrire des boucles, des fonctions, et
# des instructions conditionnelles (if/else)

# LES VARIABLES
# Beaucoup de façons d'assigner des choses :
x = 5 # c'est correct
y <- "1" # c'est préféré
TRUE -> z # ça marche mais c'est bizarre

# LES BOUCLES
# Il y a les boucles for :
for (i in 1:4) {
  print(i)
}
# Il y a les boucles while :
a <- 10
while (a > 4) {
    cat(a, "...", sep = "")
    a <- a - 1
}
# Gardez à l'esprit que les boucles for et while s'exécutent lentement
# en R.
# Des opérations sur la totalité d'un vecteur (ex une ligne entière,
# une colonne entière),
# ou les fonctions de type apply() (nous en parlerons plus tard),
# sont préférées.

# IF/ELSE
# Encore une fois assez standard
if (4 > 3) {
    print("4 is greater than 3")
} else {
    print("4 is not greater than 3")
}
# =>
# [1] "4 is greater than 3"

# LES FONCTIONS
# se définissent comme ceci :
jiggle <- function(x) {
    x = x + rnorm(1, sd=.1)	# ajoute un peu de bruit (contrôlé)
    return(x)
}
# Appelées comme n'importe quelles autres fonction R :
jiggle(5)	# 5±ε. After set.seed(2716057), jiggle(5)==5.005043



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# Les structures de données : les vecteurs, les matrices,
# les data frames et les tableaux
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# À UNE DIMENSION

# Commençons par le tout début, et avec quelque chose que
# vous connaissez déjà : les vecteurs.
vec <- c(8, 9, 10, 11)
vec	#  8  9 10 11
# Nous demandons des éléments spécifiques en les mettant entre crochets
# (Notez que R commence à compter à partir de 1)
vec[1]		# 8
letters[18]	# "r"
LETTERS[13]	# "M"
month.name[9]	# "September"
c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3]	# 7
# Nous pouvons également rechercher des indices de composants spécifiques,
which(vec %% 2 == 0)	# 1 3
# Récupèrer seulement les premières ou dernières entrées du vecteur,
head(vec, 1)	# 8
tail(vec, 2)	# 10 11
# ou vérifier si un certaine valeur est dans le vecteur
any(vec == 10) # TRUE
# Si un index "dépasse" vous obtiendrez NA :
vec[6]	# NA
# Vous pouvez trouver la longueur de votre vecteur avec length()
length(vec)	# 4
# Vous pouvez réaliser des opérations sur des vecteurs entiers ou des
# sous-ensembles de vecteurs
vec * 4	# 16 20 24 28
vec[2:3] * 5	# 25 30
any(vec[2:3] == 8) # FALSE
# Et R a beaucoup de méthodes statistiques pré-construites pour les vecteurs :
mean(vec)	# 9.5
var(vec)	# 1.666667
sd(vec)		# 1.290994
max(vec)	# 11
min(vec)	# 8
sum(vec)	# 38
# Quelques fonctions préconstruites sympas supplémentaires :
5:15	# 5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15
seq(from=0, to=31337, by=1337)
# =>
#  [1]     0  1337  2674  4011  5348  6685  8022  9359 10696 12033 13370 14707
# [13] 16044 17381 18718 20055 21392 22729 24066 25403 26740 28077 29414 30751

# À DEUX DIMENSIONS (TOUT DANS UNE CLASSE)

# Vous pouvez créer une matrice à partir d'entrées du même type comme ceci :
mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6))
mat
# =>
#      [,1] [,2]
# [1,]    1    4
# [2,]    2    5
# [3,]    3    6
# Différemment du vecteur, la classe d'une matrice est "matrix",
# peut importe ce qu'elle contient
class(mat) # => "matrix"
# Récupérer la première ligne
mat[1,]	# 1 4
# Réaliser une opération sur la première colonne
3 * mat[,1]	# 3 6 9
# Demander une cellule spécifique
mat[3,2]	# 6

# Transposer la matrice entière
t(mat)
# =>
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    1    2    3
# [2,]    4    5    6

# La multiplication de matrices
mat %*% t(mat)
# =>
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]   17   22   27
# [2,]   22   29   36
# [3,]   27   36   45

# cbind() colle des vecteurs ensemble en colonne pour faire une matrice
mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog"))
mat2
# =>
#      [,1] [,2]
# [1,] "1"  "dog"
# [2,] "2"  "cat"
# [3,] "3"  "bird"
# [4,] "4"  "dog"
class(mat2)	# matrix
# Encore une fois regardez ce qui se passe !
# Parce que les matrices peuvent contenir des entrées de toutes sortes de
# classes, tout sera converti en classe caractère
c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2]))

# rbind() colle des vecteurs ensemble par lignes pour faire une matrice
mat3 <- rbind(c(1,2,4,5), c(6,7,0,4))
mat3
# =>
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    1    2    4    5
# [2,]    6    7    0    4
# Ah, tout de la même classe. Pas de coercitions. Beaucoup mieux.

# À DEUX DIMENSIONS (DE CLASSES DIFFÉRENTES)

# Pour des colonnes de différents types, utiliser une data frame
# Cette structure de données est si utile pour la programmation statistique,
# qu'une version a été ajoutée à Python dans le paquet "pandas".

students <- data.frame(c("Cedric","Fred","George","Cho","Draco","Ginny"),
                       c(3,2,2,1,0,-1),
                       c("H", "G", "G", "R", "S", "G"))
names(students) <- c("name", "year", "house") # name the columns
class(students)	# "data.frame"
students
# =>
#     name year house
# 1 Cedric    3     H
# 2   Fred    2     G
# 3 George    2     G
# 4    Cho    1     R
# 5  Draco    0     S
# 6  Ginny   -1     G
class(students$year)	# "numeric"
class(students[,3])	# "factor"
# Trouver les dimensions
nrow(students)	# 6
ncol(students)	# 3
dim(students)	# 6 3
# La fonction data.frame() convertit les vecteurs caractères en vecteurs de
# facteurs par défaut; désactiver cette fonction en règlant
# stringsAsFactors = FALSE quand vous créer la data.frame
?data.frame

# Il y a plusieurs façons de subdiviser les data frames,
# toutes subtilement différentes
students$year	# 3  2  2  1  0 -1
students[,2]	# 3  2  2  1  0 -1
students[,"year"]	# 3  2  2  1  0 -1

# Une version améliorée de la structure data.frame est data.table.
# Si vous travaillez avec des données volumineuses ou des panels, ou avez
# besoin de fusionner quelques ensembles de données, data.table peut être
# un bon choix. Ici un tour éclair :
install.packages("data.table") # télécharge le paquet depuis CRAN
require(data.table) # le charge
students <- as.data.table(students)
students # regardez la différence à l'impression
# =>
#      name year house
# 1: Cedric    3     H
# 2:   Fred    2     G
# 3: George    2     G
# 4:    Cho    1     R
# 5:  Draco    0     S
# 6:  Ginny   -1     G
students[name=="Ginny"] # obtiens les lignes avec name == "Ginny"
# =>
#     name year house
# 1: Ginny   -1     G
students[year==2] # obtiens les lignes avec year == 2
# =>
#      name year house
# 1:   Fred    2     G
# 2: George    2     G
# data.table facilite la fusion entre deux ensembles de données
# Faisons une autre data.table pour fusionner students
founders <- data.table(house=c("G","H","R","S"),
                       founder=c("Godric","Helga","Rowena","Salazar"))
founders
# =>
#    house founder
# 1:     G  Godric
# 2:     H   Helga
# 3:     R  Rowena
# 4:     S Salazar
setkey(students, house)
setkey(founders, house)
students <- founders[students] # merge les deux ensembles de données qui matchent "house"
setnames(students, c("house","houseFounderName","studentName","year"))
students[,order(c("name","year","house","houseFounderName")), with=F]
# =>
#    studentName year house houseFounderName
# 1:        Fred    2     G           Godric
# 2:      George    2     G           Godric
# 3:       Ginny   -1     G           Godric
# 4:      Cedric    3     H            Helga
# 5:         Cho    1     R           Rowena
# 6:       Draco    0     S          Salazar

# data.table facilite le résumé des tableaux
students[,sum(year),by=house]
# =>
#    house V1
# 1:     G  3
# 2:     H  3
# 3:     R  1
# 4:     S  0

# Pour supprimer une colonne d'une data.frame ou data.table,
# assignez-lui la valeur NULL
students$houseFounderName <- NULL
students
# =>
#    studentName year house
# 1:        Fred    2     G
# 2:      George    2     G
# 3:       Ginny   -1     G
# 4:      Cedric    3     H
# 5:         Cho    1     R
# 6:       Draco    0     S

# Supprimer une ligne en subdivisant
# En utilisant data.table :
students[studentName != "Draco"]
# =>
#    house studentName year
# 1:     G        Fred    2
# 2:     G      George    2
# 3:     G       Ginny   -1
# 4:     H      Cedric    3
# 5:     R         Cho    1
# En utilisant data.frame :
students <- as.data.frame(students)
students[students$house != "G",]
# =>
#   house houseFounderName studentName year
# 4     H            Helga      Cedric    3
# 5     R           Rowena         Cho    1
# 6     S          Salazar       Draco    0

# MULTI-DIMENSIONNELLE (TOUS ÉLÉMENTS D'UN TYPE)

# Les arrays créent des tableaux de n dimensions.
# Tous les éléments doivent être du même type.
# Vous pouvez faire un tableau à 2 dimensions (une sorte de matrice)
array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4))
# =>
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    1    4    8    3
# [2,]    2    5    9    6
# Vous pouvez aussi utiliser array pour faire des matrices à 3 dimensions :
array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2))
# =>
# , , 1
#
#      [,1] [,2]
# [1,]    2    8
# [2,]  300    9
# [3,]    4    0
#
# , , 2
#
#      [,1] [,2]
# [1,]    5   66
# [2,]   60    7
# [3,]    0  847

# LES LISTES (MULTI-DIMENSIONNELLES, ÉVENTUELLEMMENT DÉCHIRÉES,
# DE DIFFÉRENTS TYPES)

# Enfin, R a des listes (de vecteurs)
list1 <- list(time = 1:40)
list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # random
list1
# Vous pouvez obtenir des éléments de la liste comme ceci
list1$time # une façon
list1[["time"]] # une autre façon
list1[[1]] # encore une façon différente
# =>
#  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
# [34] 34 35 36 37 38 39 40
# Vous pouvez subdiviser les éléments d'une liste comme n'importe quel vecteur
list1$price[4]

# Les listes ne sont pas les structures de données les plus efficaces
# à utiliser avec R ;
# À moins d'avoir une très bonne raison, vous devriez utiliser data.frames
# Les listes sont souvent retournées par des fonctions qui effectuent
# des régressions linéaires.

##########################################
# La famille de fonction apply()
##########################################

# Vous vous rappelez mat ?
mat
# =>
#      [,1] [,2]
# [1,]    1    4
# [2,]    2    5
# [3,]    3    6
# Utilisez apply(X, MARGIN, FUN) pour appliquer la fonction FUN à la matrice X
# sur les lignes (MAR = 1) ou les colonnes (MAR = 2)
# R exécute FUN à chaque lignes (ou colonnes) de X, beaucoup plus rapidement
# que le ferait une boucle for ou while
apply(mat, MAR = 2, jiggle)
# =>
#      [,1] [,2]
# [1,]    3   15
# [2,]    7   19
# [3,]   11   23
# D'autres fonctions : ?lapply, ?sapply

# Ne soyez pas trop intimidé ; tout le monde reconnaît que c'est un peu déroutant

# Le paquet plyr vise à remplacer (et améliorer !) la famille *apply().
install.packages("plyr")
require(plyr)
?plyr



############################
# Charger des données
############################

# "pets.csv" est un fichier sur internet
# (mais il pourrait être tout aussi facilement sur votre ordinateur)
pets <- read.csv("https://learnxinyminutes.com/pets.csv")
pets
head(pets, 2) # first two rows
tail(pets, 1) # last row

# Pour sauvegarder une data frame ou une matrice en fichier .csv
write.csv(pets, "pets2.csv") # to make a new .csv file
# définir le répertoire de travail avec setwd(), le récupérer avec getwd()

# Essayez ?read.csv et ?write.csv pour plus d'informations



################
# Les tracés
################

# LES FONCTIONS DE TRACÉ PRÉCONSTRUITES
# Les diagrammes de dispersion !
plot(list1$time, list1$price, main = "fake data")
# Les régressions !
linearModel <- lm(price  ~ time, data = list1)
linearModel # sort le résultat de la régression
# Tracer une ligne de regression sur une tracé existant
abline(linearModel, col = "red")
# Obtenir une variété de diagnostiques sympas
plot(linearModel)
# Les histogrammes !
hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle")
# Les diagrammes en bâtons !
barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow"))

# GGPLOT2
# Mais ceux-ci ne sont même pas les plus jolis tracés de R
# Essayez le paquet ggplot2 pour d'avantages de graphiques
install.packages("ggplot2")
require(ggplot2)
?ggplot2
pp <- ggplot(students, aes(x=house))
pp + geom_histogram()
ll <- as.data.table(list1)
pp <- ggplot(ll, aes(x=time,price))
pp + geom_point()
# ggplot2 a une documentation excellente
#(disponible sur http://docs.ggplot2.org/current/)