Visualisation de données

R et encodage des caractères

Dans l’article précédent, consacré à la production d’une représentation cartographique avec R, le tableau de données pris en entrée a été lu avec la fonction read.csv(). Comme son nom l’indique, cette fonction permet de lire des données structurées au format CSV, à partir d’une URL ou du chemin d’accès d’un fichier, afin de les convertir en un type de données propre à R et les manipuler.

Cependant, en fonction du ou des systèmes d’écriture présents dans le document d’origine, il peut arriver que les caractères soient affichés de façon erratique. Voici comment résoudre le problème, simplement en déclarant les paramètres appropriés de read.csv().

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Cartographie linguistique avec R

Plusieurs articles de ce carnet ont déjà été consacrés à la cartographie de données linguistiques. Ceux-ci présentaient des méthodes, applicables sans expertise en géomatique, permettant de produire des cartes au format HTML via la librairie Python folium. Voici maintenant comment procéder pour obtenir des représentations cartographiques similaires en utilisant R et la librairie leaflet, dont folium est un équivalent.

Je ne suis toujours pas géomaticien et je suis par ailleurs débutant dans l’utilisation de R, le code présenté ici sera donc particulièrement accessible.

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Notebook d’initiation web scraping et cartographie

Le 15 décembre dernier j’ai eu l’honneur d’intervenir dans un séminaire du Master Sciences du Langage – Parcours Lexicographie, terminographie et traitement automatique de corpus (LTTAC) de l’Université de Lille, où j’ai moi-même été étudiant il y a quelques années.

À cette occasion, j’ai mis en place une activité pratique sous forme de notebook Jupyter. Celui-ci s’adresse à un public qui ne connaît pas Python, et l’objectif de l’activité est de produire une représentation cartographique à partir de données extraites d’une page web.

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Cartographier des données linguistiques avec Python – 5

Un précédent article a montré comment créer une carte à partir de données issues d’un fichier CSV, un format couramment utilisé pour les données de recherche, en linguistique ou dans d’autres domaines. Toutefois, s’agissant de données géographiques, rencontrer des données au format GeoJSON qui est spécifiquement conçu pour cet usage, n’aurait rien d’étonnant.

Voici comment produire une carte HTML en Python, avec cette fois un ou plusieurs fichier(s) d’entrée au format GeoJSON.

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Cartographier des données linguistiques avec Python – 4

Les cartes produites avec folium sont des cartes interactives au format HTML. Changer l’extension au moment de l’enregistrement du fichier ne permet pas d’obtenir un fichier image, par exemple : un fichier sera bien créé, mais il ne pourra pas être lu.

Pour avoir un aperçu de la carte dans un format image de type PNG, il existe toujours la solution de réaliser manuellement une capture d’écran. Cette manipulation peut représenter une perte de temps (et d’énergie) certaine, en particulier si on veut générer des aperçus pour documenter les différentes étapes de création d’une carte.

Il peut alors être plus pratique d’automatiser la prise de capture d’écran, en l’intégrant au code Python.

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Cartographier des données linguistiques avec Python – 3

Les précédents articles consacrés à la cartographie de données linguistiques avec Python permettaient de créer une carte sur laquelle les informations d’un fichier CSV étaient représentées par une ou plusieurs séries de points. Dans certains cas, il est plus pertinent de ne pas représenter des points indépendants, mais plutôt une aire, une surface.

Voici comment faire, toujours en partant d’un fichier CSV (ou TSV) contenant une série de coordonnées géographiques.

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Cartographier des données linguistiques avec Python – 2

Lorsqu’on sait produire une carte avec des données représentées par des points, il est très simple d’ajouter plusieurs séries de données correspondant à autant de séries de points. Pour améliorer la lisibilité de l’ensemble, il peut devenir intéressant (voire indispensable) de ne pas afficher la totalité des données simultanément.

Pour les cartes créées avec folium, c’est ce que permet de faire la classe LayerControl().

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Cartographier des données linguistiques avec Python – 1

Certaines recherches en linguistique peuvent donner lieu à une collecte de données géographiques, et bénéficieraient alors grandement d’une représentation visuelle sous forme de carte.

Même sans grandes connaissances de la géomatique, il est possible de produire des représentations cartographiques, certes basiques mais informatives. Pour commencer, je vous présente dans cet article comment produire, à partir d’un fichier CSV, une carte en HTML avec des données représentées par des points, en Python 3.

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Frise chronologique avec LaTeX

Les concours externes ITA du CNRS sont ouverts pour cette année. C’est en passant l’un de ces concours l’année dernière que j’ai commencé à travailler à mon poste actuel, la passation du concours est donc encore un événement récent pour moi.

Je ne vais pas ici donner de conseils pour la constitution du dossier ou la préparation du concours à proprement parler, mais je voudrais vous montrer une méthode qui peut être efficace pour présenter un parcours professionnel et/ou de formation, sous forme de frise chronologique avec LaTeX. Je l’ai moi-même utilisée dans le diaporama accompagnant ma présentation orale lors de l’audition pour le concours.

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