はじめに
このドキュメントは『指標・特徴量の設計から始めるデータ可視化学入門』で提供されているPythonによる可視化コードをR言語で書き直したものです。 ただし、Pythonのコードの直訳・逐語訳ではなくRらしい書き方・表現へ意訳しています。 以下が各章ごとのドキュメントです。 2023年2月時点で第8章まで完成。 第1章 データ可視化の本質 第2章 数量を把握するデータ可視化 第3章 メカニズムをとらえるデータ可視化 第4章 多変数をとらえるデータ可視化 第5章 データの分布をとらえる指標化 第6章 関係性をとらえる指標化 第7章 パターンをとらえる指標化 第8章 データ指標化・可視化のプロセス MATLAB版も公開されています。 以下の方針を取っています。 書籍とPythonのコードで微妙に異なる箇所は、極力書籍に合わせる。 配色の再現は目指さない。 jetカラーのグラデーションはviridi
Rで解析：「ggplot2」の体裁を色々整える「ggh4x」パッケージ
「ggplot2」パッケージの「facet_wrap」や「facet_grid」コマンドを使いやすくするだけでなく、軸や凡例の体裁を色々整えることが可能なパッケージの紹介です。「ggplot2」パッケージ単独でも体裁を整えることが可能ですが、本パッケージを利用することで大幅な作業時間を短縮できると考えます。 パッケージバージョンは0.2.3。windows11のR version 4.2.2で確認しています。 #パッケージの読み込み library("ggh4x") ###データ例の作成##### #tidyverseパッケージがなければインストール if(!require("tidyverse", quietly = TRUE)){ install.packages("tidyverse");require("tidyverse") } set.seed(1234) n <- 50 Te
How the BBC Visual and Data Journalism team works with graphics in R
Over the past year, data journalists on the BBC Visual and Data Journalism team have fundamentally changed how they produce graphics for publication on the BBC News website. In this post, we explain how and why we have used R’s ggplot2 package to create production-ready charts, document our process and code and share what we learned along the way. Data journalists on the BBC News’ Visual and Data
(5/22追記あり)[雑記] R 4.2.0のリリースでにわかに盛り上がる Base Pipe “|>” とは何なのか? %>%との違いを調べました
Twitterにて@eitsupiさんに 「Base pipeのプレースホルダーを二回以上使用すると、その数だけパイプ以前の処理を繰り返し評価してしまう」という情報をいただきました! この仕様を踏まえると、今後プレースホルダーが二回以上使えるようになる日は来ない可能性があるな🤔と思いました。詳しい内容は「追記」にて追記させていただきました。 こんにちは。大変分かりやすい記事をありがとうございました。 プレースホルダーを二回使えない件ですが、これは意図的と思われます。 ↓の投稿にもあるように、ベースパイプは_の中身をそのまま評価するため、複数回使用すると計算量が何倍にもなるからです。https://t.co/A8Oxi3B4Qn — えいつぴ (@eitsupi) May 21, 2022 はじめに こんにちは! このブログは当初初心者向けのコンテンツを提供する場として始めたのですが、いよ
![(5/22追記あり)[雑記] R 4.2.0のリリースでにわかに盛り上がる Base Pipe “|>” とは何なのか? %>%との違いを調べました](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/11dadcf53a948c66f6387c303805f83f707f3c9d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi0.wp.com%2Fexcel2rlang.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F05%2Ffd0ef023e64effb63589225b32bf1fbd.jpg%3Ffit%3D853%252C480%26ssl%3D1)
Windows版CmdStanRでGPU（OpenCL）を使う方法 | kscscr
本記事では、Windows版CmdStanR動作するCmdStanRでGPU（OpenCL）を使う方法を紹介します。「CmdStanRってナニソレオイシイノ？」って人は、清水先生の資料を参照してください。 先日、WindowsのWSL2（Ubuntu）上のCmdStanRで、GPUを使う方法を紹介されている記事を見かけ、これならWindows上で動作するRやRStudio上でも行けそうだなと思い、試してみることにしました（WSL2がGPUを認識してくれなかったので）。 基本的には公式サイトとvignettesを参考にしています。ただ、筆者の環境ではつまづきポイントがあったので、解決方法もまとめて紹介します。ちなみに、NVIDIA GPUでの動作紹介になります、AMDのものを使用する場合は、AMD用のドライバーを入れる必要があり、CmdStanのインストールで別途設定が不要かもしれません。
R Markdown クックブック
R Markdown クックブック (著者) Xie, Yihui (著者) Dervieux, Christophe (著者) Riederer, Emily (翻訳者) Katagiri, Satoshi (片桐 智志)1 2022/02/20 22:55:02 JST, ver. 1.2.0, 本家の更新確認時刻: 2022/02/18 20:30:08 JST 本書の原著はChapman & Hall/CRCより出版されました. 本書のオンライン版は (Chapman & Hall/CRC の厚意により) ここで無料で読むことができます. 本書はクリエイティブ・コモンズ 表示 - 非営利 - 継承 4.0 国際ライセンスのもとで提供されています. ご意見は GitHubで いつでも受け付けています. いつもありがとうございます. オリジナルはこちらで読むことができます. 本翻訳版に
[書評]『データ分析のためのデータ可視化入門』と最近の R グラフィックスパッケージ事情 - ill-identified diary
概要Healy (2018) “Data Visualization: A Practical Introduction” の邦訳『データ分析のためのデータ可視化入門』をもらったので, この本のレビューと本書ではあまり取り上げられていない, R グラフィックスをさらに活用するためのヒントを提示する. 2021/9/24 追記: 『Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary』に書いたように, Python でも matplotlib のような煩雑な構文に惑わされずにこの本で紹介されているような方法を実現するためのパッケージ/用例を作ってみた. 概要 初めに 本書の特徴 どういう本なのか どういう人が読むとよいか 邦訳に対する細かいツッコミどころ 本書を読んだ人におすすめ
![[書評]『データ分析のためのデータ可視化入門』と最近の R グラフィックスパッケージ事情 - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cd25329b12103aaf85ad64d5ed598cdc72f51801/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20210203%2F20210203222306.jpg)
おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary
2021/9/10 追記: 改めて更新された話を統合して整理して書き直しました. 以降はこちらを参考にしてください: ill-identified.hatenablog.com 2021/1/15 追記: RStudio 1.4 がリリースされたのでなるべくアップデートしましょう 2020/12/06 追記: Japan.R で今回の話の要約+新情報を『Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck』として発表した. ハイライトは「近々出るRStudio 1.4 があれば fontregisterer はほぼいらなくなる」 2020/10/31 追記: geom
今こそ、data.tableを学ぼう！ / datatable1130
Tokyo.R#87 http://tokyor.connpass.com/event/182672/ での発表スライド
dplyr入門 (新版)
はじめに 修正履歴 2020/06/28: 公開 2020/07/01: データの結合を追加 2020/07/03: factor型の扱い方を追加 誤字・脱字は随時修正しております。 以下の内容は現在執筆中の内容の一部となります。 Song Jaehyun・矢内勇生『私たちのR: ベストプラクティスの探求』(E-book) 前半は「データハンドリング [基礎編: 抽出]」章、後半は「データハンドリング [基礎編: 拡張]」章に基づいており、factor型の扱いについては「データハンドリング [基礎編: factor型]」章を一部抜粋しております。 したがって、いきなりオブジェクト、関数、引数といった馴染みのない概念が出てきます。これらの概念に馴染みのない方は、予め「Rプログラミング入門の入門」をご一読ください。 2020年6月に公開されましたdplyr 1.0.0に対応しております。 20
ggplot2 で地図を描くとき sf 以外のオブジェクトも簡単に扱えるようになったので試してください - Technically, technophobic.
少し前、 ggplot2 の開発版に Claus Wilke が半年くらい開発していた pull request がマージされ、sf 以外のオブジェクトを簡単に扱えるようになりました。 Spatial plotting just improved a lot in the development version of ggplot2. In a nutshell, you can now mix and match regular geoms with `geom_sf()` and `coord_sf()`. If you're doing any geospatial plotting, please test this out. 1/n#rstats #ggplot2 pic.twitter.com/GBcjb6MUh1— Claus Wilke (@ClausWilke) 2020
[R] [stan] bayesplot を使ったモンテカルロ法の実践ガイド - ill-identified diary
図1: Monte-Carlo, from Neugebauer (2018) イントロダクション モンテカルロ法とは どこを見て収束を確認するか トレースプロット GR統計量 を確認する. 多重連鎖はいくつ必要か 自己相関関数 (ACF, コレログラム) 有効サンプルサイズ 事後診断ツール bayesplot こういう時どうすればいい? GR統計量の値が大きい アルゴリズムを変える 有効サンプルサイズ の値が小さい 低速混合 間引き そもそもプログラムが間違っている場合 まとめ 参考文献 イントロダクションこの投稿は, 第78回R勉強会@東京（#TokyoR） - connpass での LT の内容を加筆修正したものである. 以下は当時のスライドである. bayesplot を使ったモンテカルロ法の実践ガイド from 智志 片桐 以前, Tokyo.R かどこかの懇親会で, マルコフ
![[R] [stan] bayesplot を使ったモンテカルロ法の実践ガイド - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2cc30662fe4559806b1689e8ea8d5e1b5c720b95/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20190613%2F20190613000506.jpg)
新型コロナウイルス感染症対策専門家会議 「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提言」（2020 年 3 月 19 日）
1 新型コロナウイルス感染症対策専門家会議 「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提言」 （2020 年 3 月 19 日） 本専門家会議は、政府の新型コロナウイルス感染症対策本部の下、新型コロナウイルス 感染症の対策について医学的な見地から助言等を行うために設置されました（令和２年 2 月 14 日 新型コロナウイルス感染症対策本部決定） 。この見解は、新型コロナウイルス厚 生労働省対策本部クラスター対策班が分析した内容等に基づき、専門家会議において検討 した結果をまとめています。 現在までに明らかになってきた情報をもとに、現状の状況分析を行い、その正確な情報 提供に努めるとともに、政府及び自治体に対し提言を、国民の皆様及び事業者の方々に対 しお願いをすることとしています。 分析結果等はあくまでも現時点のものであり、随時、変更される可能性があります。 Ⅰ．はじめに 新型コロナウイルス
adehabitatHRのkernelUD関数のパラメータを検討する - Qiita
adehabitatHR パッケージ内の kernelUD ではさまざまなパラメータを設定してカーネル推定できる。 どのように指定すればいいのか迷うのでその一部にかんするメモを作成した。 基本的には adehabitatHR パッケージおよび使い方にかんする pdf の内容に沿っている。 grid カーネル推定するために発生させるグリッドの大きさを指定できる。 小さく指定すれば推定結果がきめ細かくなり、大きく指定すれば推定結果が粗くなる。 ※グリッドが小さすぎると以下のようなエラーが出る（データによる）。 g10<-getverticeshr(ud_g10,95) Error in getverticeshr.estUD(x[[i]], percent, ida = names(x)[i], unin, : The grid is too small to allow the estima
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GitHub - julianfaraway/rexamples: worked R examples
Lay out multiple ggplot graphs on a page
beyond-bar-and-box-plots/README.md at main · z3tt/beyond-bar-and-box-plots
CRAN - Package tidync
QgisとRで野生動物の追跡結果を解析してみよう
Changing R versions for the RStudio Desktop IDE – RStudio Support