データフレームの特徴をもっと早く掴みたい ~ ハドリーへの挑戦 - cucumber flesh
探索的なデータ分析 (Explore Data Analysis: EDA)を行う際は、データの要約や欠損の有無の確認、可視化が欠かせない作業となります。 特に可視化は、データのもつ性質や関係を表現するのに大変役立ちます。一方で、可視化に用いた図はコードとは別に保存する必要があったり、作図のためのコードを書いたりと、面倒な側面もあります。 … きちんとした作図は面倒だけどデータの性質や欠損について把握したい。そんな時にはコンソール上での可視化を試しましょう。そのためのパッケージをHadley Wickhamが開発しています。 https://github.com/hadley/precis Rにはそもそも、オブジェクトの情報を要約してくれるsummary()関数があるのですが、この precisパッケージは、それを置き換えるような設計を目指しているそうです。早速使ってみましょう。 # gi
Rおじさん、Pythonistaになる - cucumber flesh
こちらをご覧ください。踏み絵ではありません。R上で地理空間データを扱うPythonモジュール、geopandasによる作図を行なっている画面です。 え、RでPythonを!?と驚かれる方もいるかもしれませんが、reticulateというRパッケージを使うことで、ほぼストレスフリーでPythonのモジュールや関数がR上で利用可能になります。先の図は次のコードによって実行されました。 library(reticulate) # モジュールの呼び出し gpd <- import("geopandas") plt <- import("matplotlib.pyplot") # サンプルデータの読み込み world <- gpd$read_file(gpd$datasets$get_path("naturalearth_lowres")) # データセットの確認 head(world) # ではな
🌱Google Cloud Vision API で生物の同定は可能？ - cucumber flesh
機械学習ベースで画像認識・分類を行うGoogle Cloud Vision APIをR上で利用するコードをdichikaさんが書いてくれたので、それを使って手持ちの写真からいろいろな分類群の生物（主に植物）を同定することが可能なのかを検証してみたい。 d.hatena.ne.jp 🌿 植物編 🐄 植物以外の分類群編 🐝 昆虫綱 🍄 菌類 🐟 魚類 🐓 鳥類 🐶 哺乳類 👻 擬態編 🍵 所感 🌿 植物編 まずは簡単そうなものから。 画像は基本的にFlickrにアップロードしたものを表示しているが、実際に使ったのはすべてローカルにあるファイル。あと、出力した結果を見やすくするために{formattable}を使って、ちょっと手を加えた。 library(magrittr) library(formattable) library(jsonlite) library(dply
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
