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QGIS Documentation Project 2.0
  • Documentation de QGIS2.0
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Table Des Matières

  • User guide/Manual (QGIS 2.0)
  • User guide/Manual PDF’s
  • PyQGIS cookbook (QGIS 2.0)
  • Documentation Guidelines
  • A gentle introduction in GIS
  • Trainings manual
    • 1. Introduction aux cours
    • 2. Module: L’Interface
    • 3. Module: Création d’une carte de base
    • 4. Module: Classer des données vectorielles
      • 1. Lesson: Attribute Data
      • 2. Lesson: L’outil Étiquette
      • 3. Lesson: Classification
    • 5. Module: Création de Cartes
    • 6. Module: Créer des données vectorielles
    • 7. Module: Analyse vectorielle
    • 8. Module: Rasters
    • 9. Module: Compléter l’analyse
    • 10. Module: Extensions
    • 11. Module: Ressources en ligne
    • 12. Module: GRASS
    • 13. Module: Évaluation
    • 14. Module: Concepts de bases de données avec PostgreSQL
    • 15. Module: Concepts de bases de données spatiales avec PostGIS
    • 16. Module: Utiliser des bases de données spatiales dans QGIS
    • 17. Appendix: Contributing To This Manual
    • 18. Answer Sheet
    • Index et Tables

4. Module: Classer des données vectorielles¶

Classifying vector data allows you to assign different symbols to features (different objects in the same layer), depending on their attributes. This allows someone who uses the map to easily see the attributes of various features.

  • 1. Lesson: Attribute Data
    • 1.1. Follow Along: Données Attributaires
    • 1.2. In Conclusion
    • 1.3. What’s Next?
  • 2. Lesson: L’outil Étiquette
    • 2.1. Follow Along: Utilisation d’étiquettes
    • 2.2. Follow Along: Modification des Options d’Étiquetage
    • 2.3. Follow Along: Using Labels Instead of Layer Symbology
    • 2.4. Try Yourself Personnaliser les étiquettes
    • 2.5. Follow Along: Étiquetage de Lignes
    • 2.6. Follow Along: Data Defined Settings
    • 2.7. Try Yourself Using Data Defined Settings
    • 2.8. Further Possibilities With Labeling
    • 2.9. In Conclusion
    • 2.10. What’s Next?
  • 3. Lesson: Classification
    • 3.1. Follow Along: Classifying Nominal Data
    • 3.2. Try Yourself More Classification
    • 3.3. Follow Along: Ratio Classification
    • 3.4. Try Yourself Affiner la Classification
    • 3.5. Follow Along: Rule-based Classification
    • 3.6. In Conclusion
    • 3.7. What’s Next?

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Sauf indication contraire, tout le contenu est sous licence Creative Commons Attribution - Partage dans les Mêmes Conditions 3.0 non transposé (CC BY-SA)

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