`Vestibulum` imperdiet^[Nullam quis sem nunc], ex vel sodales facilisis, nibh tellus imperdiet massa, sit amet scelerisque orci velit vel tellus. Ut consequat justo tincidunt porttitor varius. Suspendisse erat ipsum, feugiat vitae rhoncus non, molestie ac purus. Morbi aliquet, elit eget blandit suscipit, est lacus facilisis turpis, nec fermentum nunc felis et lorem.
We can have math formulas inline like this: $E=mc^2$ or make them span an entire line like this:
::: {#eq1}
:::
$$f=\\frac{a}{b+c}$$
**Create a horizontal line** using [markdown syntax](https://commonmark.org/help/):
----
Cras pulvinar ligula ac nisi porttitor, volutpat congue orci tincidunt. Pellentesque non mi congue, porta enim eget, venenatis sem. Integer suscipit vulputate tellus, eget commodo dolor gravida vel. Suspendisse gravida gravida ligula, in interdum sapien molestie ut.
### Yet another analysis {-}
::: {.blue-box}
In ut vehicula risus.
Refer to the [table](#Table1) above!
:::
```{r example plot, warning = FALSE, fig.align='center'}
options(scipen=999) # turn-off scientific notation like 1e+48
theme_set(theme_bw()) # pre-set the bw theme.
data(\"midwest\", package = \"ggplot2\")
# midwest <- read.csv(\"http://goo.gl/G1K41K\") # bkup data source
# Scatterplot
gg = ggplot(midwest, aes(x=area, y=poptotal)) +
geom_point(aes(col=state, size=popdensity)) +
geom_smooth(method=\"loess\", se=F) +
xlim(c(0, 0.1)) +
ylim(c(0, 500000)) +
labs(subtitle=\"Area Vs Population\",
y=\"Population\",
x=\"Area\",
title=\"Scatterplot\",
caption = \"Source: midwest\")
plot(gg)
```
Remember [equation 1](#eq1)!
# Conclusion {-}
::: {#box1 .green-box}
Wrapping it up!
:::
::: {#box4 .orange-box}
An orange box!!!
:::
# R session info {-}
```{r session info, comment=\"\"}
xfun::session_info()
```
# References {-}
")
sink()
cli::cli_alert_success(paste0("A new analysis directory was created with the following directories :
InraeThemes est un package proposant une variété de templates (Rmarkdown) de thèmes (ggplot) et de fonctions utilitaires qui respectent la charte graphique INRAE.
InraeThemes est un package proposant une variété de templates (Rmarkdown), de thèmes (ggplot) et de fonctions utilitaires qui respectent la charte graphique INRAE.
**Attention : Ces modèles nécessitent l'installation de 2 polices adoptées dans la charte graphique INRAE : "Raleway" et "Avenir Next Pro".**
Voici un exemple de graphique utilisant un thème proposé dans le package, `theme_quant()`, inspiré du package `{tidyquant}`.
Ce package propose une architecture type de dossier d'analyse de données. En appelant cette fonction, l'utilisateur va créer un répertoire complet dédié à un projet et prêt à l'emploi.
```{r example, message = FALSE}
library(InraeThemes)
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) +
geom_point(aes(color = as.factor(gear)))+
scale_color_quant()+
geom_smooth(color = couleurs_inrae[1]) +
labs(x = "Valeur de X", y = "Valeur de Y", title = "Titre du graphique", subtitle = "Sous-titre", color = "couleur") +
theme_quant()
```{r eval = FALSE}
new_analysis(dir = "MyProject")
```
# Création d'un répertoire d'analyse
La fonction utilitaire `create_analysis_dir()` permet de créer, dans le répertoire de votre choix, une architecture "classique" d'un projet d'analyse de données :
Va donner l'architecture suivante :
```{r eval = FALSE}
create_analyse_dir(dir = getwd())
```
├── MyProject
│ ├── data
│ ├── R
│ │ └── 01_notebook.Rmd
│ ├── plots
│ ├── raw-data
│ ├── README.md
```
Une proposition de *notebook* sera directement ouvert sur Rstudio pour démarrer les analyses.
# Mise à disposition de modèles Rmarkdown INRAE
# Utilisation de modèles
Ce package permet également de rédiger des rapports et/ou présentations pré-formatés au style INRAE via un plugin RStudio. Les modèles sont accessibles via `File > New File > Rmarkdown > From Template`.
Ce package permet de rédiger des rapports pré-formatés au style INRAE. Les modèles sont directement accessibles dans Rstudio via `File > New File > Rmarkdown > From Template`.
## Rapport INRAE Pagedown
## Rapport INRAE
Cette première fonction permet de produire un rapport HTML et/ou PDF (au choix) en utilisant le package {pagedown}. Le template Rmd est livré avec une feuille de style CSS correspondant aux couleurs INRAE ainsi que différents graphismes (logo, dernière page, etc.)
Rapport PDF ou HTML utilisant {pagedown}
L'utilisateur pourra choisir d'utiliser `chrome_print` au moment de la compilation pour obtenir un fichier PDF en plus de la sortie HTML.
## Présentation INRAE RevealJS
Présentation HTML et/ou PDF utilisant {revealjs} et `pagedown::chrome_print()`
Cette seconde fonction permet de produire une présentation HTML utilisant la technologie RevealJS (présentation web en 2 dimensions).
Le template Rmd est livré avec une feuille de style CSS correspondant aux couleurs INRAE ainsi que différents graphismes (logo, première page, etc.)
L'utilisateur pourra choisir d'utiliser `chrome_print` au moment de la compilation pour obtenir un fichier PDF en plus de la sortie HTML.
## Présentation INRAE RemarkJS
Présentation HTML et/ou PDF utilisant {remarkjs} et `pagedown::chrome_print()`
Cette seconde fonction permet de produire une présentation HTML utilisant la technologie RemarkJS.
Le template Rmd est livré avec une feuille de style CSS correspondant aux couleurs INRAE ainsi que différents graphismes (logo, première page, etc.)
L'utilisateur pourra choisir d'utiliser `chrome_print` au moment de la compilation pour obtenir un fichier PDF en plus de la sortie HTML.
## Rapport simplifié INRAE
## TO-DO
Rapport avec moins de formattage que le rapport précédent, dédié aux documents de travail pour partager des résultats d'analyse.
- Rapport Bookdown
- Rapport Word
## Thèmes ggplot
Voici un exemple de graphique utilisant un thème proposé dans le package, `theme_quant()`, inspiré du package `{tidyquant}`.
```{r example, message = FALSE, fig.width = 13, fig.height=9}
library(InraeThemes)
library(ggplot2)
ggplot(midwest, aes(x=area, y=poptotal)) +
geom_point(aes(col=state)) +
geom_smooth(method="loess", se=F) +
xlim(c(0, 0.1)) +
ylim(c(0, 500000)) +
facet_wrap(~state, scales = "free") +
labs(subtitle="Area Vs Population",
y="Population",
x="Area",
title="Scatterplot",
caption = "Source: midwest") +
scale_color_quant()+
theme_quant()
```
## Rapports reproductibles
Rapports mettant encore plus l'accent sur la reproductibilité des analyses.
