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Mkd (Extracteur de documents)
https://fr.wikibooks.org/wiki/Mkd(Extracteur_de_documents) 
= Introduction =
= Sommaire =
Mkd (Extracteur de documents)
Première partie : 
LA COMMANDE MKD
= La commande mkd =
Mkd (Extracteur de documents)
Deuxième partie :
EXERCICES
= Exercices =
= Comprendre les options de la commande mkd =
= Comprendre les fichiers de projets pour mkd =
= Codes QR des téléchargements =

Programmer en R/Représenter une carte
Le langage R permet de réaliser des cartes.
Réalisation d'une carte des départements français.
Import des données.
On peut télécharger les contours des départements français sur le site data.gouv.fr. On peut importer les données au format Shapefile grâce à la fonction codice_1 de la librairie codice_2 : 
library(rgdal)
spdf_departement <- readOGR(
 "data/departements-20140306-100m-shp/", 
 layer= "departements-20140306-100m"
On obtient alors un codice_3. 
Visualisation avec la fonction de visualisation de base.
Pour visualiser uniquement, les départements de la métropole, on peut sélectionner les départements dont le code Insee ne prend que deux caractères. On utilise la fonction codice_4 de la librairie codice_5. Pour clarifier le code, on utilise l'opérateur codice_6 de la librairie codice_7. Cet opérateur permet d'enchaîner les fonctions les unes à la suite des autres.
library(stringr)
library(magrittr)
spdf_departement %>% 
 subset(. , str_length(code_insee) == 2) 
On peut ensuite créer une première visualisation avec la fonction codice_8.
library(stringr)
library(magrittr)
spdf_departement %>% 
 subset(. , str_length(code_insee) == 2) %>%
 plot()
Visualisation avec la librairie ggplot2.
Pour réaliser la carte avec la librairie codice_9, il faut au préalable transformer le codice_3 en codice_11 à l'aide de la fonction codice_12. Pour réaliser cette opération, il est nécessaire de charger les paquets rgeos, maptools et ggplot2.
library(ggplot2)
library(rgeos)
library(maptools)
df_departement <- fortify(spdf_departement, region = "code_insee")
Comme dans l'exemple plus haut, on peut filtrer les départements de France métropolitaine avec la fonction str_length() du paquet stringr et la fonction filter du paquet dplyr.
library(dplyr)
df_departement %>% 
 filter(str_length(id) == 2)
On réalise ensuite la carte avec codice_13 : 
library(dplyr)
df_departement %>% 
 filter(str_length(id) == 2) %>% 
 ggplot() + 
 geom_polygon(
 mapping = aes(x = long, y = lat, group = group), 
 color = "grey", fill = "white") + 
 coord_map(projection = "mercator") + 
 theme(axis.text = element_blank(), 
 axis.title = element_blank()) + 
 labs(title = "Carte des départements de France métropolitainee en 2014")
Visualisation interactive avec Leaflet.
La librairie "leaflet" permet de réaliser facilement une carte interactive depuis R.
Pour cela, il faut utiliser le SpatialPolygonDataFrame, celui que nous avons nommé codice_14. La syntaxe est très simple. La fonction codice_15 permet d'ajouter un fond de carte. La fonction codice_16 permet d'ajouter les polygones.
library(leaflet)
library(stringr)
library(magrittr)
spdf_departement %>% 
 subset(. , str_length(code_insee) == 2) %>% 
 leaflet() %>% 
 addTiles() %>% 
 addPolygons()

Photographie/Fabricants/Gaumont/Gaumont Block-Notes

Photographie/Fabricants/Petri/Petri Flex 7

Photographie/Fabricants/Pentax/Pentax Spotmatic SP 1000

Programmation statistiques avec R/Visualisation de données/Cartographie

Programmation statistiques avec R/Quelques exemples

Programmer en R/Importer des données depuis un tableur

Pour importer des données depuis un tableur Excel, on peut utiliser la librairie readxl développée par Hadley Wickham.
Import des données depuis un tableur Excel.
Nous proposons un exemple à partir des données de la liste des fondations reconnues d'utilité publiques diffusée par le ministère de l'Intérieur sur la plateforme Data.Gouv.
On peut tout d'abord faire la liste des feuilles (ou onglets) du tableur excel avec la fonction excel_sheets() : 
library(readxl)
excel_sheets(path = "data/frup1606.xlsx")
On peut ensuite importer la première feuille avec la fonction read_excel(). La fonction glimpse(), issue de la librairie dplyr, permet d'avoir un aperçu des données.
> read_excel(
+ path = "data/frup1606.xlsx", 
+ sheet = "FRUP1306"
+ glimpse()
Observations: 65,534
Variables: 13
$ Code (chr) "01.020.0015", "02.020.0011", "02.020.0157", "03.020.0005", "03.020.0...
$ Code (terminaison) (dbl) 15, 11, 157, 5, 142, 504, 384, 26, 13, 114, 147, 178, 245, 267, 287, ...
$ Nom (chr) "PIERRE VEROTS", "ORPHELINS DE BLERANCOURT", "SAVART", "MAISON SAINT ...
$ Début du nom (chr) "FONDATION", "HOSPICE D'", "FONDATION", NA, "FONDATION", "FONDATION"...
$ Objet (chr) "Mener en France une politique d'information, de gestion, de conserva...
$ Date de reconnaissance (chr) "30846", "22/10/1666", "25/01/1895", "12/02/1883", "11903", "38330", ...
$ Dernière modif statuts (time) NA, 1958-04-12, NA, 1972-04-28, NA, NA, NA, 2008-01-29, 2016-04-15, ...
$ Catégorie (chr) "24000 environnement", "18000 services medico-sociaux", "18000 servic...
$ Adresse (chr) "SIEGE", "SIEGE", "SIEGE", "SIEGE", "SIEGE", "SIEGE", "SIEGE", "SIEGE...
$ Adresse.Adr1 (chr) "Domaine de PRAILLEBARD", "2, rue Bernard Potier", "Rue du Chamiteau"...
$ Adresse.Adr2 (chr) NA, NA, "BP 6", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "4, avenue Pauliani", NA...
$ Code Postal (dbl) 1390, 2300, 2830, 3600, 3200, 3200, 4100, 5107, 6200, 6000, 6046, 600...
$ Ville (chr) "SAINT-JEAN-DE-THURIGNEUX", "BLERANCOURT", "SAINT-MICHEL", "COMMENTRY...
On peut aussi enregistrer les données dans un objet pour les réutiliser par la suite : 
df_frup <- read_excel(
 path = "data/frup1606.xlsx", 
 sheet = "FRUP1306"