Plotting — pandas 0.15.0 documentation
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R による基本的なデータプロッティング - Qiita
R によるデータ可視化 いままで pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティング や matplotlib (+ pandas) によるデータ可視化の方法 において matplotlib を利用したデータの可視化を紹介しました。 R によるデータ可視化はさらに簡単で強力です。基本的なプロッティングについては前回と同様に奥村先生のページがとても参考になります。 グラフの描き方 http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/graphs.html この中から matplotlib でも取り扱った最も基本的なグラフとも言うべき棒グラフ、折れ線グラフ、散布図について R でのプロッティングをしてみます。 棒グラフ 棒グラフは比例尺度の量をあらわすのに使われます。 png("image.png", width = 480, height
ggplot2: きれいなグラフを簡単に合理的に
“The Grammer of Graphics” という体系に基づいて設計されたパッケージ。 単にいろんなグラフを「描ける」だけじゃなく「一貫性のある文法で合理的に描ける」。 Rのグラフ描画システムにはgraphicsとgridの2つが存在しており、 R標準のboxplot()やhist()などは前者の上に、 本項で扱うggplot2は後者の上に成り立っている。 使い方が全く異なるので、前者を知らずにいきなりggplot2から始めても大丈夫。 tidyverse に含まれているので、 install.packages("tidyverse") で一括インストール、 library(tidyverse) で一括ロード。 初学者向け講義資料2024 https://ggplot2.tidyverse.org https://r-graphics.org/ https://r4ds.hadle
Rのグラフィック作成パッケージ“ggplot2”について｜Colorless Green Ideas
はじめに Rには、“ggplot2”というライブラリがある。このライブラリを使うと、デフォルトの作図コマンドよりも効率的に作図ができ、しかも分かりやすくて美しい図を描くことができる。美しい図といってもピンと来ないかもしれないが、百聞は一見にしかず、下の2つの図を比べてもらいたい。1つ目の白い背景の図がRのデフォルトの作図コマンドで作成された散布図である。2つ目の灰色の背景の図が“ggplot2”を使った散布図である。 Rのデフォルトの作図機能を使った場合の散布図の例 “ggplot2”を使った場合の散布図の例 以下では、“ggplot2”のコンセプトと簡単な作例を紹介したいと思う。最初は抽象的な話をする。このため、最初から読んで分かりづらかったら、後の方の作例を先に見た方が理解が早いかもしれない。 “ggplot2”のコンセプト “ggplot2”は、どのように作図を行っているのであろうか
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