中級者向けggplot2でこんな図が描きたい - 地図編 - cucumber flesh
どーも。ggplot2は空手の一種として知られているので（要出典）普段の稽古が欠かせまん。今年を振り返り、ggplot2での作図について、いくつかの知見を共有します（書いている余裕がなかったんや...） library(magrittr) library(jpndistrict) ## Loading required package: jpmesh ## This package provide map data is based on the Digital Map ## 25000(Map Image) published by Geospatial Information Authorityof ## Japan (Approval No.603FY2017 information usage ## <http://www.gsi.go.jp>) library(sf) ## Li
ggplot2でヒストグラムを箱ひげ図風に並べてプロットするパッケージggbrickを書いた - 廿TT
English version: abrahamcow.hatenablog.com github.com ggtetrisって名前にしようかと思ったんだけど、もうある（GitHub - EmilHvitfeldt/ggtetris: Create Tetris Chart Visualizations in R）みたいなので、ggbrickにしました。 brickはレンガっていう意味らしいです。 マニュアルは気が向いたときにちょっとずつ書きます。 インストールは devtools::install_github("abikoushi/ggbrick") で多分いけます。 入ってる関数は基本的にはgeom_brickだけです。 気が向いたら触ってみて変なところを教えていただけると嬉しいです。 以下デモです。 基本的な使い方はこう。 library(ggplot2) library(ggbr
Same Stats, Different Graphs: Generating Datasets with Varied Appearance and Identical Statistics through Simulated Annealing
“…make both calculations and graphs. Both sorts of output should be studied; each will contribute to understanding.” F.J. Anscombe, 1973 Anscombe’s Quartet It can be difficult to demonstrate the importance of data visualization. Some people are of the impression that charts are simply “pretty pictures,” while all important information can be divined through statistical analysis. An effective (and
Rで解析：ggplot2の表現が高まります「ggforce」パッケージ
ggplot2にはデータを分割プロットする「facet_wrap」や「facet_grid」コマンドが収録されています。これらコマンドは非常に便利ですが、分割前のプロットは別途コマンド実行が必要です。本パッケージには分割前と指定したグループを拡大表示してくれる「facet_zoom」コマンドが収録されています。「facet_wrap」や「facet_grid」コマンドと使用目的が異なりますが便利なので紹介します。 なお、「facet_zoom」コマンドの例は散布図ですが箱ひげ図や折れ線グラフなども適応可能です。 パッケージバージョンは0.4.1。実行コマンドはwindows 11のR version 4.2.1で確認しています。 パッケージのインストール下記コマンドを実行してください。 #パッケージのインストール install.packages("ggforce")実行コマンドの紹介詳細
Comparing ggplot2 and R Base Graphics
I look at differences in a side-by-side, from a practitioner’s perspective. In R, the open source statistical computing language, there are a lot of ways to do the same thing. Especially with visualization. R comes with built-in functionality for charts and graphs, typically referred to as base graphics. Then there are R packages that extend functionality. Although there are many packages, ggplot2
ggplot2でgeom_lineする時にNAを無視して線をつなぐ - 盆栽日記
geom_lineするとき、NAが入っているとそこで線が途切れてしまう。 library("ggplot2") smp <- data.frame(x = 1:5, y = c(1:3, NA, 5)) ggplot(smp, aes(x = x, y = y, group = 1)) + geom_line() + geom_point() あらかじめNAを除いておけば、線をつないでくれる。 ggplot(subset(smp, !is.na(y)), aes(x = x, y = y, group = 1)) + geom_line() + geom_point() なんだか毎回やり方を調べてる気がするのでメモ。
Why I use ggplot2
David Robinson Director of Data Scientist at Heap, works in R. Email Twitter Github Stack Overflow Subscribe Recommended R Bloggers RStudio Blog R4Stats Simply Statistics Upfront If you’ve read my blog, taken one of my classes, or sat next to me on an airplane, you probably know I’m a big fan of Hadley Wickham’s ggplot2 package, especially compared to base R plotting. Not everyone agrees. Among th
ggplot2に関する資料まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? そろそろワンストップなまとめ記事があってもいいはずと思ったので、個人的なメモとしてまとめました。 2016/06/10追記: 資料1件追加 2016/03/15追記: ggplot2 v2向けに一部修正 ggplot2のイメージをつかもう まずはこのggplot2がどういうものなのかをつかみましょう。 ggplot2の完全な初心者向け ggplot2に初めて触れるという方は、まずこのスライドを一読されるのをオススメします: ggplot2によるグラフ化@HijiyamaR#2 ※Slideshareリンク ggplot2を理解するために
My ggplot2 cheat sheet: Search by task
An easy-to-use guide to dozens of useful ggplot2 R data visualization commands in a handy, searchable table. There’s a reason ggplot2 is one of the most popular add-on packages for R: It’s a powerful, flexible and well-thought-out platform to create data visualizations you can customize to your heart’s content. But it also can be a bit overwhelming. While I find the logic of plot layers to be intu
A/B テストで施策の効果を検証！エンジニアのための R 入門 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows
Summer 2010 — R: ggplot2 Intro
When it comes to producing graphics in R, there are basically three options for your average user. base graphics lattice ggplot2 I've written up a pretty comprehensive description for use of base graphics here, and don't intend to extend beyond that. Base graphics are attractive, and flexible, but when it comes to creating more complex plots, like this one, the code to create it become more cumber
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