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
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Lay out multiple ggplot graphs on a page
beyond-bar-and-box-plots/README.md at main · z3tt/beyond-bar-and-box-plots
