Posts on StatnMap

Créer un site web en Node.js avec GitHub Copilot Workspace, à l'aide des bonnes pratiques de développement en R

Mon, 27 Jan 2025 00:00:00 +0000

En tant que développeur principalement orienté vers R, je m’attache à suivre les bonnes pratiques de développement : écrire une documentation utilisateur claire avec des articles et des exemples; créer des tests robustes; et automatiser les processus de vérifications et de déploiements avec des workflows CI/CD. Ces habitudes m’ont permis de construire des projets fiables et maintenables, mais je me suis demandé : ces pratiques sont-elles transférables si je m’aventure dans un autre écosystème, comme Node.js ?

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Correlation spatiale entre rasters avec 'terra'

Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0000

Corrélation entre rasters

Dans cet article de blog, je propose une méthode pour examiner la répartition spatiale de la corrélation entre deux rasters. Il s’agit d’une mise à jour d’un article de blog que j’ai écrit en 2018 : Corrélation spatiale entre rasters. La principale différence est que j’utilise le nouveau package {terra} au lieu de l’ancien package {raster}. Le package {terra} est un package moderne pour la manipulation de données spatiales et remplace le package {raster} désormais obsolète. J’utilise également {tmap} au lieu de {ggplot2} pour les visualisations cartographiques. La grande nouveauté, c’est que les exemples sont reproductibles ! Le code est disponible sur mon dépôt GitHub Blog tips.

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Comment debugger votre package dans un conteneur fedora {rhub} avant d'envoyer sur le CRAN ?

Tue, 20 Jun 2023 00:00:00 +0000

Ce n’est pas la première fois que je présente comment déboguer sur une autre plateforme avant d’envoyer votre paquet au CRAN. Cette fois, avant son envoi, {checkhelper} a échoué sur l’image ‘fedora’ fournie par {rhub}. Comment déboguer votre package en utilisant cette plateforme lorsque vous utilisez un autre système d’exploitation ? Parlons de docker et de VSCode…

Pourquoi un autre billet de blog sur le débogage ?

Dans un article précédent, j’ai présenté “Déboguer son package qui a échoué sur CRAN grâce à {rhub}”. Ici, c’est exactement le même article de blog, parce que vous savez, je ne lis pas mes propres articles, et je rencontre et corrige les mêmes erreurs encore et encore…
Mais je ne suis pas aussi stupide qu’il n’y paraît. Cette fois, je n’ai pas pu reproduire les mêmes étapes car aujourd’hui, le rhub::local_check_linux() n’a pas fonctionné comme prévu. Peut-être que mon installation locale de docker est différente ou que quelque chose a changé dans les images… Je n’en sais rien.

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Partager votre travail sur R en suivant les bonnes pratiques depuis un simple notebook

Fri, 28 Oct 2022 00:00:00 +0000

Vous écrivez des scripts R et vous souhaitez les partager avec d’autres utilisateurs, de manière durable et maintenable. Vous écrivez déjà votre code dans un notebook (Rmarkdown ou Quarto) et partagez sa sortie en HTML. Vous souhaitez documenter les chunks, et rendre cette documentation visible dans une page HTML séparée. L’écriture d’un package R semble être une tâche trop lourde et vous souhaitez expérimenter les bonnes pratiques pour une alternative. Laissez-moi vous montrer comment {fusen} peut vous aider à présenter et à partager votre travail avec R en suivant des bonnes pratiques de développement comme doc et test, tout en partant d’un endroit unique que vous connaissez déjà : le notebook Rmarkdown (ou Quarto).

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Ajouter une couche géographique de points dans {tmap} avec plusieurs formats de bordures

Thu, 28 Apr 2022 00:00:00 +0000

Ça fait un moment depuis mon dernier article de blog. En ce moment mon temps libre est utilisé pour améliorer des packages comme “{fusen} : Gonflez votre package à partir d’un simple Rmd plat” , “{attachment} : Tools to deal with dependencies in scripts, Rmd and packages” ou “{gitlabr} : An R client for the GitLab API”. Par conséquent, dessiner des cartes ne fait pas trop partie de mes priorités. Mais aujourd’hui, j’ai dû faire une petite astuce sur {tmap} que j’avais envie de partager.

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Je n'ai pas le temps (de pratiquer)

Sun, 28 Nov 2021 00:00:00 +0000

J’aimerais vraiment pouvoir le faire, et je sais que j’en profiterai, mais je n’ai pas le temps ou je n’ai pas trouvé le temps de l’essayer….

Combien de temps comptez-vous prendre pour lire cet article de blog ? Allez-vous lire jusqu’à la fin ? Entièrement ou seulement les titres ?

Si vous n’avez pas le temps maintenant, ne le mettez pas en marque-pages. Fixez un créneau de 10 minutes dans votre agenda pour le lire vraiment la semaine prochaine.

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Comment ne pas être perdu avec VSCode quand on vient de RStudio ?

Sat, 09 Oct 2021 00:00:00 +0000

VSCode est très populaire en ce moment dans la communauté #rstats. Je trouve tout ce dont j’ai besoin dans RStudio et j’ai mes petites habitudes, alors comment ne pas être perdu avec VSCode ? Je présente ici les réponses à mes premières explorations sur l’utilisation de VSCode en tant qu’utilisateur R..

Vous verrez qu’il y a quelques fonctionnalités et raccourcis manquants lorsque vous commencez à utiliser VSCode. Je sais que je peux ajouter d’autres plugins et mes propres raccourcis clavier, mais je veux ici montrer ce qui existe au démarrage, sans trop de configuration. En effet, lorsqu’il y a trop de configuration personnelle, l’environnement est difficilement reproductible pour que d’autres utilisateurs puissent le tester. Mais il y a déjà beaucoup de choses possibles avec VSCode, alors explorons ça !

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Déboguer son package qui a échoué sur CRAN grâce à {rhub}

Thu, 29 Jul 2021 00:00:00 +0000

Déboguer votre paquet qui a échoué sur CRAN avec {rhub}

Si vous avez envoyé des paquets sur CRAN, vous avez peut-être rencontré des échecs sur différentes configurations de systèmes d’exploitation dont vous n’aviez jamais entendu parler auparavant : Solaris, debian clang, fedora gcc, … Le package {rhub} permet de tester votre paquet sur certains d’entre eux, avant de l’envoyer sur le CRAN. Mais, comment déboguer sur cette infrastructure directement pour pouvoir reproduire et corriger les erreurs ?

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Comment déboguer son package sur Win-Builder avant d'envoyer vers le CRAN ?

Sun, 11 Apr 2021 00:00:00 +0000

Soumettre un package au CRAN peut être difficile car il est vérifié sur plusieurs systèmes d’exploitation et versions de R que vous n’êtes peut-être pas en mesure de vérifier vous-même localement. Heureusement, certains services comme {rhub} et Win-Builder évitent certaines erreurs CRAN malencontreuses. Mais comment déboguer du code qui est exécuté sur un serveur externe, sans y avoir accès directement, comme Win-Builder ? Utilisez la puissance des tests unitaires…

Pas l’temps de tout lire…

Pour déboguer votre code sur Win-Builder, vous pouvez créer des tests unitaires qui sauvegardent certaines sorties dans le dossier “testthat/”. Sauvegardez toutes les sorties significatives et intermédiaires que vous voudrez ouvrir ou exécuter localement après le téléchargement. Compressez ces fichiers dans un fichier zip en utilisant utils::zip() dans ce même répertoire. Ensuite, sur la page Win-Builder dédiée à votre package, vous pourrez le télécharger et l’explorer localement.

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Conversion de format date-heure dans R avec format et strptime

Thu, 10 Sep 2020 00:00:00 +0000

Chaque fois que je veux extraire ou montrer une partie spécifique d’une date ou d’une heure, je suis perdu dans la documentation. Quelle lettre dois-je utiliser dans format() pour obtenir le nom du jour écrit en entier, dans ma langue, à partir de la date actuelle ? Est-ce “%d %m %Y”, “%a %d %b”, …?

On va faire un article court pour cette fois !

Créer un tableau de conversion date-heure en utilisant `format` et une locale spécifique

Au moment où je lance ce script, il est exactement :

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Zones tampons avec attributs du plus proche voisin

Wed, 19 Aug 2020 00:00:00 +0000

Il y a quelques semaines, Christina Buelow a demandé sur Twitter comment elle pouvait créer les polygones des eaux côtières en partant des polygones terrestres, et en s’assurant de ne pas avoir de chevauchement de zone tampon. Cela permettrait de savoir quel secteur terrestre est le plus proche de n’importe quel endroit dans la mer. Explorons quelle solution est ressortie des discussions.

Pas l’temps de tout lire !

Installer le package {cartomisc} depuis GitHub
Télécharger quelques données

# Define where to save the dataset
extraWD <- tempdir()
# Get some data available to anyone
if (!file.exists(file.path(extraWD, "departement.zip"))) {
  githubURL <- "https://github.com/statnmap/blog_tips/raw/master/2018-07-14-introduction-to-mapping-with-sf-and-co/data/departement.zip"
  download.file(githubURL, file.path(extraWD, "departement.zip"))
  unzip(file.path(extraWD, "departement.zip"), exdir = extraWD)
}

Reduire le jeu de données à une région plus petite

library(sf)
# remotes::install_github("statnmap/cartomisc")
library(cartomisc)
library(dplyr)
library(ggplot2)

departements_l93 <- read_sf(dsn = extraWD, layer = "DEPARTEMENT")

# Reduce dataset
bretagne_l93 <- departements_l93 %>%
  filter(NOM_REG == "BRETAGNE")

Calculer la zone tampon régionale avec regional_seas()

bretagne_regional_2km_l93 <- regional_seas(
  x = bretagne_l93,
  group = "NOM_DEPT",
  dist = units::set_units(30, km), # buffer distance
  density = units::set_units(0.5, 1/km) # density of points (the higher, the more precise the region attribution)
)

Afficher la carte des résultats

ggplot() +
  geom_sf(data = bretagne_regional_2km_l93,
          aes(colour = NOM_DEPT, fill = NOM_DEPT),
          alpha = 0.25) +
  geom_sf(data = bretagne_l93,
          aes(fill = NOM_DEPT),
          colour = "grey20",
          alpha = 0.5) +
  scale_fill_viridis_d() +
  scale_color_viridis_d() +
  theme_bw()

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Trouver le plus retweeté des tweets du bot #rspatial

Sat, 16 May 2020 00:00:00 +0000

Les robots qui retweetent les tweets #rspatial et #BioImageAnalysis fonctionnent bien. Il est maintenant temps d’ajouter un peu de fonctionnalités avec le meilleur tweet retweeté du mois, une fonction ajoutée au paquet {tweetrbot}.

L’été dernier, avec Marion Louveaux, nous avons créé deux robots Twitter qui retweet #rspatial et #BioImageAnalysis. C’est notre façon de récupérer les nouvelles de nos communautés préférées. Si vous êtes intéressés, j’ai présenté dans cet article de blog comment “Créer un [tel] robot twitter sur un Raspberry Pi 3 avec R” J’ai spécialement créé le package {tweetrbot} pour que mon Raspberry Pi s’occupe de cette tâche de retweet. Aujourd’hui, j’ai ajouté une petite fonctionnalité qui permettra de tweeter un résumé mensuel.

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#30DayMapChallenge: 30 jours de création de cartes (3) - La Terre est une sphère

Fri, 22 Nov 2019 00:00:00 +0000

Le défi #30DayMapChallenge a été lancé par Topi Tjukanov sur Twitter. Il est ouvert à tous ceux qui souhaitent afficher une carte, quel que soit le logiciel. Dans ce billet de blog, je vais montrer des cartes réalisées avec R. Je m’ajoute des contraintes pour le plaisir. Cette semaine, je vais créer des cartes qui rappellent aux cartographes que la Terre n’est pas plate…

Cet article suis ceux des semaines précédentes : - #30DayMapChallenge: 30 jours de création de cartes (1) - ggplot2 - #30DayMapChallenge: 30 jours de création de cartes (2) - tmap

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#30DayMapChallenge: 30 jours de création de cartes (2) - tmap

Fri, 15 Nov 2019 00:00:00 +0000

Cet article suis celui de la semaine dernière : #30DayMapChallenge: 30 jours de création de cartes (1) - ggplot2

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#30DayMapChallenge: 30 jours de création de cartes (1) - ggplot2

Fri, 08 Nov 2019 00:00:00 +0000

Le défi #30DayMapChallenge a été lancé par Topi Tjukanov sur Twitter. Il est ouvert à tous ceux qui souhaitent créer une carte, quelque soit le logiciel. Dans ce post de blog, je vais montrer des cartes réalisée avec R. Je m’ajoute aussi des contraintes à moi-même pour le plaisir. Cette semaine, j’utiliserai {ggplot2} pour créer mes cartes.

Packages

library(dplyr)
library(sf)
library(raster)
library(ggplot2)
library(readr)
library(tmap)
# library(hexbin)

## Customize
# Test for font family
# extrafont::font_import(prompt = FALSE)
font <- extrafont::choose_font(c("Nanum Pen", "Lato", "sans"))

my_blue <- "#1e73be"
my_theme <- function(font = "Nanum Pen", ...) {
  theme_dark() %+replace%
    theme(
      plot.title = element_text(family = font, 
                                colour = my_blue, size = 18),
      plot.subtitle = element_text(family = font, size = 15),
      # text = element_text(size = 13), #family = font, 
      plot.margin = margin(4, 4, 4, 4),
      plot.background = element_rect(fill = "#f5f5f2", color = NA),
      legend.text = element_text(family = font, size = 10),
      legend.title = element_text(family = font),
      # legend.text = element_text(size = 8),
      legend.background = element_rect(fill = "#f5f5f2"),
      ...
    )
}

Données

La Loire-atlantique en France

# extraWD <- "." # Uncomment for the script to work
# Read shapefile "Departement.shp"
France_L93 <- st_read(file.path(extraWD, "DEPARTEMENT.shp"), quiet = TRUE)
LoireATl_L93 <- st_read(file.path(extraWD, "Intersect_ZE_L93.shp"), quiet = TRUE)

# Create polygon for oceanic area (difference with terrestrial)
LoireATl_ocean_L93 <- st_bbox(LoireATl_L93) %>%
  st_as_sfc()  %>% 
  st_difference(st_union(LoireATl_L93))

ggplot(LoireATl_ocean_L93) +
  geom_sf(fill = my_blue) +
  labs(
    title = "bbox difference with terrestrial"
  ) +
  theme_dark()

# Read trafic in Loire-atlantique 2010, 2013
trafic_L93 <- st_read(file.path(extraWD, "trafic_L93.shp"), quiet = TRUE)

# Trafic merged with roads
RoadsMergeTrafic_Dpt44_L93 <- st_read( 
  file.path(extraWD, "RoadsMergeTrafic_Dpt44_L93.shp"),
  quiet = TRUE) %>% 
  st_line_merge()

Points : Positions géographiques et multi-graphiques avec {ggplot2}

ggplot() + 
  geom_sf(data = LoireATl_ocean_L93, colour = NA, fill = my_blue, alpha = 0.75) +
  geom_sf(data = LoireATl_L93, colour = "grey80", fill = NA) +
  geom_sf(data = trafic_L93, aes(size = TV), 
          colour = "white", alpha = 0.5, 
          inherit.aes = FALSE, show.legend = "point") +
  facet_wrap(~ANNEE_REF) +
  coord_sf(crs = st_crs(trafic_L93),
           xlim = c(st_bbox(trafic_L93)$xmin, st_bbox(trafic_L93)$xmax),
           ylim = c(st_bbox(trafic_L93)$ymin, st_bbox(trafic_L93)$ymax)) +
  scale_colour_gradientn(
    "Nombre",
    colours = RColorBrewer::brewer.pal(9, "YlOrRd"),
    trans = "log",
    breaks = c(400, 1000, 3000, 8000, 22000)
    ) +
  scale_size(range = c(0.25, 4)) +
  # guides(size = FALSE) +
  labs(x = "", y = "", 
       title = "Trafic sur les routes de Loire-atlantique",
       subtitle = "Nombre de voitures (moyenne journalière au point de contrôle)",
       caption = "@statnmap; Source: data.loire-atlantique.fr",
       size = "Nombre\nvéhicules") +
  theme_dark(base_size = 10) +
  theme(plot.title = element_text(colour = my_blue))

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Suivre une trajectoire de particule sur un raster avec {rayshader}

Sun, 06 Oct 2019 00:00:00 +0000

{rayshader} est un package fantastique pour la cartographie 3D, mais il vient avec les limitations de {rgl}. J’ai toujours trouvé dommage de ne pas pouvoir me balader dans toutes les directions sur mes objets 3D. Dans ce billet de blog, je vais vous montrer une astuce pour simuler la trajectoire des particules en 3 dimensions comme dans un jeu vidéo “à la première personne”.

Les fonctions présentées dans cet article sont disponibles dans le package {maps2ray} sur mon Github: https://github.com/statnmap/maps2ray

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Créer un robot twitter sur un Raspberry Pi 3 avec R

Fri, 30 Aug 2019 00:00:00 +0000

Avec Marion Louveaux, nous avons décidé que nous devions construire un robot Twitter pour notre hashtag préféré. Nous avons exploré différentes possibilités mais la vérité est que je n’ai pas pu résister à l’envie de le construire en utilisant R et {rtweet}. Voici les étapes que j’ai utilisées pour installer un robot Twitter sur mon Raspberry Pi.

Créer un robot twitter

Nous allons créer un robot twitter qui retweets les tweets contenant #rspatial : https://twitter.com/talk_rspatial
Pour ça, nous avons besoin de :

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Garder à jour un fork de github/gitlab

Sun, 12 May 2019 00:00:00 +0000

Les développeurs de la communauté R sont ouverts à tout type de soutien dans le développement de leurs packages. Vous pouvez ouvrir des issues mais aussi proposer des pull/merge requests pour améliorer le code et/ou la documentation. Mais une fois que vous avez fork le dépôt principal, comment être sûr de travailler sur la dernière version du code ? On va voir quelques lignes de code pour garder vos fork à jour.

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Utiliser des objets mesh3d avec rayshader et rayrender

Wed, 10 Apr 2019 00:00:00 +0000

Les gens aiment montrer des images 3D dans leurs présentations parce qu’elles font généralement un petit effet “wahou”. Enfin, est-ce vraiment le cas ? A vrai dire, peu m’importe ! Je cherche juste une opportunité de jouer avec des images 3D…

Cet article de blog est une version détaillée de quelques images 3D de ma présentation “Everything but maps with spatial tools” à SatRday Paris.

Rayshade des ojets 3D

J’ai l’habitude de jouer avec des objets mesh3d en utilisant {rgl}. Dans un article précédent, j’ai déjà montré comment transformer un 3dmesh en un objet raster spatial 2D pour qu’il puisse tenir dans {rayshader}. En effet, {rayshader} et {rayrender} utilisent des matrices 2D pour rendre des objets 3D et je voulais savoir comment il serait possible d’utiliser des objets 3D pour être rayshadés directement. Mais, je n’ai pas l’intention de construire un nouveau paquet pour cela. Tyler Morgan fait du bon boulot, je vais utiliser au mieux l’existant. L’utilisation de {rayshader} nécessite donc de transformer un maillage 3D triangulaire en une matrice 2D rectangulaire pour pouvoir rendre une forme 3D rectangulaire rayshadée. Avec {rayrender}, c’est un peu plus difficile. J’avais besoin de penser mon maillage 3D triangulaire comme une image 3D voxélisée. Oui, j’aime bien penser de manière rectangulaire…

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Enquête Kaggle 2018: Cartes des langages de programmation et répartition des problèmes de reproductibilité

Wed, 20 Mar 2019 00:00:00 +0000

L’an dernier, j’ai participé à un défi d’analyse des données de l’enquête Kaggle. L’objectif du défi : raconter une histoire sur les données d’un sous-ensemble de la communauté de la science des données représentée dans cette enquête, par une combinaison de texte narratif et d’exploration de données. J’ai profité de cette occasion pour faire des cartes choroplèthes ternaires avec {ggtern} et {tricolore}.

Choix de l’histoire

J’espère que mon blog montre de manière suffisamment claire que je suis un développeur R qui aime les cartes. En tant que spécialiste des données (certains diront data scientist), je m’intéresse particulièrement aux questions de communication et de reproductibilité des études. R, la cartographie et la reproductibilité sont mes lignes directrice pour l’exploration des données de l’enquête Kaggle.
Je vais essayer de voir s’il y a des disparités géographiques mondiales dans le panel des répondants. Je me concentrerai sur les langages de programmation les plus utilisés par les personnes ayant répondu. Par chance (?), R est l’un de ces langages…

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