Cartes et espaces
J’ai réalisé la carte ci haut sur sur demande et sur la base de données collectées par Marion Rosselet, sur mandat de la Ville de Lausanne et du Canton de Vaud au sujet de la production des principales maison d’édition du canton. L’ensemble de l’étude est présentée dans un rapport […] Continue Reading…
Le Zeppelinfiel éclairé la nuit, lors du “congrès de 1936”. Bundesarchiv, image 183-1982-1130-502 / CC-BY-SA 3.0
Le spectacle est un oubli du corps ; l’amnésie de son état situé dans la matière qui l’environne. Le spectacle est une évidence qui s’impose aux sens ; un rassemblement muet dans une mythologie commune. Tout, dans le spectacle, est édifié afin que tu oublies que […] Continue Reading…
Liquide ou solide, la mémoire est matérielle autant que matricielle. Eau, humus, sable ou argile, elle prend des formes qui en génèrent de nouvelles à leur tour, résiste et se modèle, inspire des récits.
Nous l’avons mise en scène de cette manière pour le festival Fureur de lire, avec Raluca Antonescu à l’occasion de la sortie de nos […] Continue Reading…
Orange Data Mining est un logiciel d’analyse de données basé sur une programmation visuelle. Son processus d’installation peut s’avérer complexe, notamment sur Windows 10, en raison de dépendances à des bibliothèques python dont les versions peuvent interférer avec celles d’autres logiciels. La manière la plus aisée d’installer ce logiciel est avec Miniconda. Si vous ne souhaitez pas utiliser Miniconda, […] Continue Reading…
Cet exercice sert à vous introduire à la visualisation de données avec le logiciel Orange Data Mining développé par l’Université de Ljubljana. Ce logiciel de “programmation visuelle” vous permet de programmer un processus d’analyse sans écrire de code. Orange Data Mining permet à ce titre de se familiariser avec des concepts de traitement informatique de données. N’hésitez pas à […] Continue Reading…
A histogram gives you counts of elements within spefic ranges of a variable, represented as bars. Sometimes, you want to see more than bars. The following code allows you to represent a second variable with a color shade:
library(ggplot2)
library(data.table)
# create an example of a table
d <- data.table(
slope = round(rnorm(50),50),
p = sample(1:50,50)/1000
)
# discretize continuous values
d$midp <- floor(d$p*100)/100
d$midslope <- floor(d$slope*10)/10
d$midp […] Continue Reading…
Tapirus terrestris. CC-BY-SA, Jean-Marc Rossier.
Quand les Achuar tuaient un tapir, la famille de ses éleveurs pleurait sa perte. Pendant des mois, ils l’avaient traité comme un des leurs, jusqu’au jour de la cérémonie où la tribu le sacrifiait dans un rituel pour se nourrir de sa chair. Les tapirs possédaient une conscience, une volonté, un désir et un destin […] Continue Reading…
Les instructions de ce document sont encore valables, mais l’univers des modules R a beaucoup évolué depuis 2016. Aujourd’hui, les principaux développements en matière de données vectorielles se sont détachés des 3 anciens modules documentés ci-dessous (sp, rgdal, rgeos) pour se reposer principalement sur le modules sf. Pour une version mise à jour de cet exercice, je vous recommande […] Continue Reading…
Cet exercice vous conduit à travers le processus de visualisation de données dans R. Il présuppose que vous connaissez déjà les bases de maniement de R et de RStudio.
Charger les données
Téléchargement
Téléchargez le fichier unine_exercice1.zip depuis le site du cours.
Décompressez le contenu de l’archive zip dans un dossier de votre choix, par exemple dans c:\\unine\cours\data sur un ordinateur Windows ou […] Continue Reading…
« [Je parle de] ‘non-lieux’ par opposition à la notion sociologique du lieu, [tel que l’entend la tradition de Marcel Mauss]. Les non-lieux, ce sont aussi bien les installations nécessaires à la circulation accélérée des personnes et des biens (voies rapides, échangeurs, aéroports), que les moyens de transport eux-mêmes ou les grands centres commerciaux, ou encore les camps de […] Continue Reading…
