Couleur dans un graphique

[Arnaud de Coninck]

Bonjour,

J'ai plusieurs graphiques des concentrations en fonction des années et de la profondeur de prélèvement (voir image) sur lesquels j'aimerais mettre deux ou plusieurs couleurs en fond en alternance en fonction des années. J'ai fait un exemple de ce que je veux sur illustrator (visible sur le lien suivant). je ne vois pas du tout comment faire.

https://www.dropbox.com/s/dygbxvve3murqsq/Capture%20d%27%C3%A9cran%202015-05-14%2009.40.02.png?dl=0


Voici mon script pour faire le graphique ainsi qu'un exemple de données

Code : Tout sélectionner

par(mfrow=c(1,8))
for (i in colnames(xrf5)[3:10]) {
   
      x <- xrf5[,i]; y <- xrf5[,"composite.depth"]; z <- xrf5[,"year_full"]
      souslabel<-unlist(sapply(rle(z)$lengths,function(x) 1:x))
      label1<-paste(z,souslabel,sep=".")
      cha<- as.factor(label1)
      
# create extra margin room on the right for an axis
   par(mar=c(5, 5, 4, 5))

# plot x vs. y
   plot(x, y,type="l", pch=16, col="black",
   yaxt="n", lty=1, xlab="", ylab="", ylim = rev(range(xrf3[,"composite.depth"])))

# draw an axis on the left
   axis(2, at=y,labels=(y), col.axis="red", las=2,cex.axis=0.3, tck=-.02)
   
   grid(,100, col = "purple1",
         lty = "dotted",
         lwd = 1)

   par(new=TRUE)

# add x vs. z
   plot(x, cha, type="b", pch=8, col=rgb(0, 0.5, 0.7,alpha=0), lty=2,yaxt="n")

# draw an axis on the right, with smaller text and ticks
   axis(4, at=cha,labels=paste(z),
  col.axis="blue", las=2, cex.axis=0.3, tck=-.02)

# add a title for the right axis
   mtext("Years", side=4, line=3, cex.lab=1,las=3, col="black")

# add a main title and bottom and left axis labels
   title(paste(i, "-XRF profile"), xlab=paste(i, "(/kcps)"),
   ylab="profondeur (mm)"
         )
   
         }   

Code : Tout sélectionner

       composite.depth        year       Al          Si          Ca         Zn     year_full
1                     0.1      <NA> 0.000000000 0.000000000 0.01454545 0.033655523           2011
2                     0.2      <NA> 0.000000000 0.000436172 0.01501160 0.007378583           2011
3                     0.3      <NA> 0.000000000 0.000246960 0.01572314 0.000000000           2011
4                     0.4      <NA> 0.000321730 0.002849606 0.02132609 0.000000000           2011
5                     0.5      <NA> 0.000786997 0.004259042 0.02615607 0.006249681           2011
6                     0.6      <NA> 0.001126383 0.005091252 0.02766397 0.008560512           2011
7                     0.7      <NA> 0.001598099 0.006638259 0.02950337 0.011637441           2011
8                     0.8      <NA> 0.001223572 0.006693659 0.03382817 0.014538914           2011
9                     0.9      <NA> 0.000581450 0.007798265 0.03481857 0.018435373           2011
10                    1.0      <NA> 0.001509006 0.008824402 0.03526480 0.018632938           2011
11                    1.1      <NA> 0.000603871 0.008454197 0.03912450 0.016463435           2011
12                    1.2      <NA> 0.000000000 0.008822382 0.03902086 0.017455035           2011
13                    1.3      <NA> 0.001552920 0.008461829 0.04211899 0.017494118           2011
14                    1.4      <NA> 0.000477181 0.010847924 0.04138753 0.014601751           2011
15                    1.5      <NA> 0.001148499 0.011772119 0.04361107 0.017833643           2011
16                    1.6      2011 0.001560828 0.011403604 0.04179198 0.020290770           2011
17                    1.7      <NA> 0.002276676 0.012015792 0.04382602 0.021154118           2010
18                    1.8      <NA> 0.001663461 0.012209176 0.04485068 0.019427969           2010
19                    1.9      2010 0.001398783 0.014236505 0.04441914 0.022225112           2010
20                    2.0      <NA> 0.002613637 0.013529415 0.04393985 0.024660434           2009
21                    2.1      2009 0.000520058 0.013674457 0.04894660 0.022943720           2009
22                    2.2      <NA> 0.002365972 0.013194846 0.04783511 0.024569713           2008
23                    2.3      2008 0.001413935 0.013327093 0.04527601 0.025631338           2008
24                    2.4      2007 0.001773155 0.014816366 0.04375787 0.020316153           2007
25                    2.5      <NA> 0.000954130 0.012850939 0.04400925 0.021915174           2006
26                    2.6      2006 0.000943874 0.011709934 0.04471602 0.023567347           2006
27                    2.7      <NA> 0.001778258 0.011427495 0.04358190 0.021368250           2005
28                    2.8      <NA> 0.000486832 0.011368954 0.04218254 0.022967005           2005
29                    2.9      <NA> 0.000788350 0.011431082 0.04088160 0.024100999           2005
30                    3.0      2005 0.000836473 0.011320262 0.04173998 0.023616408           2005
31                    3.1      <NA> 0.001241690 0.010816502 0.03821647 0.021136328           2004
32                    3.2      2004 0.000000000 0.009924936 0.03794336 0.018762589           2004
33                    3.3      <NA> 0.000509594 0.009993695 0.03490716 0.018628475           2003
34                    3.4      <NA> 0.001407626 0.008215939 0.03323721 0.014076258           2003
35                    3.5      <NA> 0.000000000 0.008261697 0.03281406 0.015737951           2003
36                    3.6      <NA> 0.000411052 0.006664914 0.03358882 0.016999935           2003
37                    3.7      <NA> 0.000712805 0.005256937 0.03139312 0.012236486           2003
38                    3.8      <NA> 0.000846224 0.005258680 0.02922496 0.015745817           2003
39                    3.9      <NA> 0.000548658 0.005303689 0.03115155 0.015392891           2003
40                    4.0      <NA> 0.000580422 0.006048605 0.03060961 0.012097210           2003
41                    4.1      <NA> 0.000580334 0.005009195 0.03078822 0.015913357           2003
42                    4.2      <NA> 0.000429990 0.006081286 0.02948502 0.015356783           2003
43                    4.3      <NA> 0.000399289 0.005805054 0.03037671 0.015725861           2003
44                    4.4      <NA> 0.000000000 0.006240930 0.03030868 0.013130670           2003
45                    4.5      <NA> 0.000618296 0.006955831 0.03246055 0.016292102           2003
46                    4.6      <NA> 0.000000000 0.007284253 0.03346398 0.018833218           2003
47                    4.7      <NA> 0.000656332 0.008157275 0.03156647 0.013595459           2003
48                    4.8      <NA> 0.001534035 0.007294494 0.03027372 0.015778649           2003
49                    4.9      <NA> 0.000155493 0.007152683 0.03560792 0.018659172           2003
50                    5.0      <NA> 0.001084178 0.007589244 0.03292803 0.019081528           2003
51                    5.1      <NA> 0.000215398 0.006892728 0.03215581 0.013631601           2003
52                    5.2      <NA> 0.001073330 0.008341309 0.03134124 0.016927950           2003
53                    5.3      2003 0.000000000 0.007684386 0.03104865 0.013253232           2003

Merci d'avance pour votre aide
Arnaud

[matthieu faron]

Bonjour,

Tu peux utiliser la fonction :

Code : Tout sélectionner

polygon()

Pour tracer des rectangles sur le graphique.

Après il faut leur attribuer une couleur semi-transparente pour voire au travers en spécifiant le "alpha" (ici à 0.5):

Code : Tout sélectionner

col=rgb(1, 0, 0,0.5)

[Gabriel Terraz]

Salut,
La fonction rect() sera peut-être plus simple à utiliser :

Code : Tout sélectionner

plot(0:10)
rect(2,c(0,2,4,6,8),10,c(c(2,4,6,8,10)) , col = rainbow(5,alpha = 0.3))

[Arnaud de Coninck]

Bonjour,

Tu peux utiliser la fonction :

Code : Tout sélectionner

polygon()

Pour tracer des rectangles sur le graphique.

Après il faut leur attribuer une couleur semi-transparente pour voire au travers en spécifiant le "alpha" (ici à 0.5):

Code : Tout sélectionner

col=rgb(1, 0, 0,0.5)

merci pour votre réponse,
J'ai essayé, mais pour l'instant ça ne me donne pas de rectangle, ça colore juste sous la courbe.
Je vais essayer de trouver d'autres exemples avec cette fonction pour voir si elle offre d'autres possibilités
merci et bon weekend

[Arnaud de Coninck]

Salut,
La fonction rect() sera peut-être plus simple à utiliser :

Code : Tout sélectionner

plot(0:10)
rect(2,c(0,2,4,6,8),10,c(c(2,4,6,8,10)) , col = rainbow(5,alpha = 0.3))

merci pour votre réponse. J'ai en effet des rectangles, mais leurs épaisseurs sont toutes les mêmes, comme j'ai des intervalles irréguliers, je me demandais si c'était possible que l'épaisseur de mes rectangles suivent la taille des mes intervalles (comme sur le graph en exemple).En fait pour chaque année (en ordonnée) j'ai un niveau d'accumulation différent, d’où des années plus épaisses que d'autres et inversement. je voulais que ça transparaisse sur le graphique en traçant des rectangles en arrière plan dont l'épaisseur aurait été fonction des années.

merci et bon weekend
Arnaud

[Gabriel Terraz]

Salut,
Je ne vois pas trop ou est le problème, ce n'est pas l'épaisseur du rectangle que tu codes mais les coordonnées de chaque coin.
Il faut juste connaitre ces coordonnées :)

[Navarre Julien]

On ne peut pas reproduire ton exemple donc c'est difficile de savoir ce que tu veux en abscisses. On dirait que tu as mis les années mais je ne comprends pas le sens de ton graphique alors.

Pour jouer avec les épaisseurs des rectangles tu peux le faire avec les arguments ybottom et ytop de la fonction rect, que tu as codé en dur dans ton exemple.

Voilà un exemple avec tes données :
Attention la façon dont j'ai codé le ybottom et donc le ytop suppose que tes données soient bien ordonnées par composite.depth et par années.

Code : Tout sélectionner

datas <- read.table(text = "nrow        composite.depth        year       Al          Si          Ca         Zn     year_full
1                     0.1      <NA> 0.000000000 0.000000000 0.01454545 0.033655523           2011
2                     0.2      <NA> 0.000000000 0.000436172 0.01501160 0.007378583           2011
                    3                     0.3      <NA> 0.000000000 0.000246960 0.01572314 0.000000000           2011
                    4                     0.4      <NA> 0.000321730 0.002849606 0.02132609 0.000000000           2011
                    5                     0.5      <NA> 0.000786997 0.004259042 0.02615607 0.006249681           2011
                    6                     0.6      <NA> 0.001126383 0.005091252 0.02766397 0.008560512           2011
                    7                     0.7      <NA> 0.001598099 0.006638259 0.02950337 0.011637441           2011
                    8                     0.8      <NA> 0.001223572 0.006693659 0.03382817 0.014538914           2011
                    9                     0.9      <NA> 0.000581450 0.007798265 0.03481857 0.018435373           2011
                    10                    1.0      <NA> 0.001509006 0.008824402 0.03526480 0.018632938           2011
                    11                    1.1      <NA> 0.000603871 0.008454197 0.03912450 0.016463435           2011
                    12                    1.2      <NA> 0.000000000 0.008822382 0.03902086 0.017455035           2011
                    13                    1.3      <NA> 0.001552920 0.008461829 0.04211899 0.017494118           2011
                    14                    1.4      <NA> 0.000477181 0.010847924 0.04138753 0.014601751           2011
                    15                    1.5      <NA> 0.001148499 0.011772119 0.04361107 0.017833643           2011
                    16                    1.6      2011 0.001560828 0.011403604 0.04179198 0.020290770           2011
                    17                    1.7      <NA> 0.002276676 0.012015792 0.04382602 0.021154118           2010
                    18                    1.8      <NA> 0.001663461 0.012209176 0.04485068 0.019427969           2010
                    19                    1.9      2010 0.001398783 0.014236505 0.04441914 0.022225112           2010
                    20                    2.0      <NA> 0.002613637 0.013529415 0.04393985 0.024660434           2009
                    21                    2.1      2009 0.000520058 0.013674457 0.04894660 0.022943720           2009
                    22                    2.2      <NA> 0.002365972 0.013194846 0.04783511 0.024569713           2008
                    23                    2.3      2008 0.001413935 0.013327093 0.04527601 0.025631338           2008
                    24                    2.4      2007 0.001773155 0.014816366 0.04375787 0.020316153           2007
                    25                    2.5      <NA> 0.000954130 0.012850939 0.04400925 0.021915174           2006
                    26                    2.6      2006 0.000943874 0.011709934 0.04471602 0.023567347           2006
                    27                    2.7      <NA> 0.001778258 0.011427495 0.04358190 0.021368250           2005
                    28                    2.8      <NA> 0.000486832 0.011368954 0.04218254 0.022967005           2005
                    29                    2.9      <NA> 0.000788350 0.011431082 0.04088160 0.024100999           2005
                    30                    3.0      2005 0.000836473 0.011320262 0.04173998 0.023616408           2005
                    31                    3.1      <NA> 0.001241690 0.010816502 0.03821647 0.021136328           2004
                    32                    3.2      2004 0.000000000 0.009924936 0.03794336 0.018762589           2004
                    33                    3.3      <NA> 0.000509594 0.009993695 0.03490716 0.018628475           2003
                    34                    3.4      <NA> 0.001407626 0.008215939 0.03323721 0.014076258           2003
                    35                    3.5      <NA> 0.000000000 0.008261697 0.03281406 0.015737951           2003
                    36                    3.6      <NA> 0.000411052 0.006664914 0.03358882 0.016999935           2003
                    37                    3.7      <NA> 0.000712805 0.005256937 0.03139312 0.012236486           2003
                    38                    3.8      <NA> 0.000846224 0.005258680 0.02922496 0.015745817           2003
                    39                    3.9      <NA> 0.000548658 0.005303689 0.03115155 0.015392891           2003
                    40                    4.0      <NA> 0.000580422 0.006048605 0.03060961 0.012097210           2003
                    41                    4.1      <NA> 0.000580334 0.005009195 0.03078822 0.015913357           2003
                    42                    4.2      <NA> 0.000429990 0.006081286 0.02948502 0.015356783           2003
                    43                    4.3      <NA> 0.000399289 0.005805054 0.03037671 0.015725861           2003
                    44                    4.4      <NA> 0.000000000 0.006240930 0.03030868 0.013130670           2003
                    45                    4.5      <NA> 0.000618296 0.006955831 0.03246055 0.016292102           2003
                    46                    4.6      <NA> 0.000000000 0.007284253 0.03346398 0.018833218           2003
                    47                    4.7      <NA> 0.000656332 0.008157275 0.03156647 0.013595459           2003
                    48                    4.8      <NA> 0.001534035 0.007294494 0.03027372 0.015778649           2003
                    49                    4.9      <NA> 0.000155493 0.007152683 0.03560792 0.018659172           2003
                    50                    5.0      <NA> 0.001084178 0.007589244 0.03292803 0.019081528           2003
                    51                    5.1      <NA> 0.000215398 0.006892728 0.03215581 0.013631601           2003
                    52                    5.2      <NA> 0.001073330 0.008341309 0.03134124 0.016927950           2003
                    53                    5.3      2003 0.000000000 0.007684386 0.03104865 0.013253232           2003", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

plot(datas$composite.depth, pch = "")

ybottom <- datas$composite.depth[!duplicated(datas$year_full)]

ytop <- c(ybottom[-1], tail(datas$composite.depth, 1))

rect(xleft = 1,
     ybottom = ybottom,
     xright = nrow(datas),
     ytop = ytop,
     col = rainbow(length(unique(datas$year)), alpha = 0.3))

axis(4, at = datas$composite.depth, labels = datas$year_full)

[Gabriel Terraz]

Pour simplifier une partie de ton code, en reprenant certaines choses de Julien. Par contre, rien compris à ton objet "cha"

Code : Tout sélectionner

par(mfrow = c(1,4) , las = 1 , xaxs = "i" , yaxs = "i")

for(i in 4:7){

X <- datas[,i]
Y <- datas$composite.depth

ytop <- Y[!duplicated(datas$year_full , fromLast = T)]
ybottom <- Y[!duplicated(datas$year_full)]

par(mar = c(5,4,4,7))
plot(X , Y , type ="l" , yaxt = "n" , xlab = names(datas)[i] , ylab = "Profondeur [mm]")
mtext("Année", side = 4, line = 4 , cex = par("cex") , las = 0)
axis(4 , at = Y , label = datas$year_full , cex = 0.1)
axis(2, at = Y , label = format(Y , digits = 2) , cex = 0.1)

rect(0 , ybottom - 0.05 , max(X) , ytop + 0.05 , col = adjustcolor(c("red" , "blue") , alpha = 0.3) , border = NA)
}

[Arnaud de Coninck]

UN énorme merci à vous, Gabriel et Julien,

Ça marche, les ybottom et les ytop changent automatiquement en fonction des années. Ça fait quelques temps que j'étais bloqué la dessus et comme mon vrai fichier de résultats contient 53000 lignes soit 3500 ans je ne me voyais pas faire ça à la main.

@Julien, c'est vrai que mon graph en confondant. En fait si le graphique était dans le bon sens, l'ordonnée serait les concentrations chimique et j'aurais 2 abscisses , mais comme je voulais que mes concentrations apparaissent à la verticale en descendant et non à l'horizontale , mais concentrations se retrouve sur l'axe des abscisses.

@Gabriel, en ce qui concerne l'objet "cha", au début, je ne savais pas comment faire pour avoir un 2e axe des Y sans nécessairement tracer une deuxième courbe (je suis novice sur R). Alors j'avais tracé une deuxième courbe, mais transparente, seulement sur le graph, les années n'étaient pas calées sur les "composite depth". Alors j'avais essayé de sous-labelliser les années de la colonne "year_full" (2011.1; 2011.2... 2011.16) pour que R les considère comme des facteurs différents puis j'avais transformé cette colonne en "as.factor" sous l'objet "cha".
Quand j'ai découvert la foncion Axis(4,....) je n'en avais plus besoin, mais j'ai continué de trainer cette passe-passe tordue. Merci d'avoir simplifié mon code.