Rが好きすぎてRでJVMを実装したnoteエンジニアに話を聞いてみた｜note株式会社
そんなあるときに、めもりーさんという方がPHPでJVMを実装しているツイートを見つけました。「これはおもしろいな」と思うと同時に「PHPでできるならRでもできるだろう」という思いがこみ上げてきて開発することにしました。 ー そんなに簡単にやってみようと思ったんですね（笑） もともとコンパイラやインタプリタは作ったことがあったので、仮想マシンも作れるかなって（笑） 私が作ったjvmrrはFizz BuzzくらいのJavaコードは実行することができるのですが、めもりーさんの資料のおかげで開発するためのハードルが低く済みました。 ー そもそもなぜRで「変なもの」を開発するようになったのでしょうか？ Rって言語仕様が変わっていて本当におもしろいんですよ。それをもっとみんなに知ってほしくて言語仕様を活かしたものを作って公開するようになりました。Rってデータサイエンティストや研究者しか使わないイメージ
Rの行・列を追加・削除する方法
Rの行・列を追加・削除する方法 『追加』の場合， 例えば，以下のｘオブジェクトがあるとし， > x character image disease 1 0 1 1 2 1 2 ...
How to use your favorite fonts in R charts
Revolutions Milestones in AI, Machine Learning, Data Science, and visualization with R and Python since 2008 Today's guest post comes from Winston Chang, a software developer at RStudio — ed. When it comes to making figures in R, you can use any font you like, as long as it's Helvetica, Times, or Courier. Using other fonts that are installed on your computer can seem an impossible task, especially
Rとウェブ解析：ツリーマップの作成が簡単です！「treemap」パッケージの紹介
GoogleAnalyticsでもお馴染みのツリーマップは階層構造を持つ大規模なデータの特徴を把握するのに最適です。そんなツリーマップを簡単に作成できる「treemap」パッケージを紹介します。 本パッケージでは、ツリーマップの他にツリーグラフの作成やshinyでグラフをインタラクティブに操作することができます。 パッケージバージョンは2.4-3。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2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("treemap")実行コマンド下記コマンドを実行してください。詳細はコメントまたはパッケージヘルプを確認してください。 #パッケージの読み込み library("treemap") #データ例の作成 n <- 300 TestData <-
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names 属性と要素のラベル ベクトルには names 属性と呼ばれる属性情報を付けることが出来，要素の名前を持つベクトルは名前を使って要素を取り出すことが出来る． mydata の各要素の名前が myname の各文字列に入っている．mydata に name 属性を付け加えるには以下のようにする．ただし names 属性の値はベクトルと同じ長さの文字型ベクトルでなければならない． mydata <- c(57, 173, 19) # 体重，身長，BMI のデータ myname <- c("weight", "height", "BMI") # 名前 names(mydata) <- myname # 名付ける mydata # mydata に名前が付いた weight height BMI 57 173 19
R-Source
apply() ファミリー 関数 apply() ファミリーには apply(), mapply(), lapply(), sapply(), tapply() が用意されている．一つの関数を複数のオブジェクトに適用して得られた結果をベクトルや行列，リストとして一括で返す．例えば m × n 行列 X の全ての要素に 1 を足す場合，R では繰り返し文 (for や while) を使わなくても X <- X+1 で手軽かつ高速に実現できるが，この apply() ファミリーに属する関数の機能もこれに似ている．すなわち，C や JAVA ならば複数オブジェクトを個別に与えて繰り返し文で回さなければいけないような場面でも，apply() ファミリーの関数を使えば簡潔な記述で高速に計算できる場面が出てくるということである．
標準入力で受けたデータをRで加工して標準出力へ渡す - Qiita
input <- read.csv('stdin') scaled <- data.frame(cbind( scale(input $col1), scale(input $col2), scale(input $col3) )) colnames(scaled)<-colnames(input) write.csv(scaled, stdout()) $ cat input.csv | Rscript process.R "","col1","col2","col3" "1",0.0704684855275962,-1.03924712121725,-0.977681667393651 "2",-0.789247037909078,0.111955258058404,-0.515778657415892 "3",1.38744618172112,-0.395858676172752,1
棒グラフ | カテゴリーで分けられるデータの視覚化（棒グラフおよびエラーバー）
2019.06.27 棒グラフは、種や遺伝子などのカテゴリーで分類されるデータの視覚化に利用される。例えば、処理前と処理後の遺伝子の発現量を比較しながら視覚化したいときに棒グラフを用いる。生命科学の分野において、棒グラフはエラーバーとともに用いられる場合が多い。これは生命科学の実験において、複製実験を行うのが一般的であることに由来する。複製実験で得られたデータから、平均値と標準偏差が求まる。その平均値を棒グラフの高さに、標準偏差をエラーバーとして描かれることも多い。 R では、barplot 関数を利用して棒グラフを描く。オプションなどを与えることで、積み上げ棒グラフなどを描くことができる。また、arrows 関数を利用して、棒グラフの上にエラーバーを重ね書きすることもできる。 棒グラフ ベクトルデータ 次のサンプルコードは、ある状態下で測定された 5 つの遺伝子（a, b, c, d,
[R]グラフの隙間と余白
次に、グラフの軸ラベルや軸目盛りの間隔設定は、パラメータ「mgp」で行います。mgpは長さ３の配列で、mgp[1]でグラフの枠から軸ラベルまでの距離、mgp[2]でグラフ枠から軸メモリまでの距離、mgp[3]でグラフ枠から軸までの距離を設定します。 最後に、グラフの範囲と”xlim”・”ylim”で設定した上下限との間に出来てしまう隙間の解消方法です。これは、グラフィックスパラメータ”xaxs”・”yaxs”で設定します。それぞれに”i”を設定すると隙間が無くなり、”r”を設定すると隙間が出来るようです。 上記の設定は、par関数で一括設定することが出来ます。 par(mar=c(3, 3, 1, 1)) #余白設定 par(mgp=c(2, 0.7, 0)) #グラフ枠と軸との間隔設定 par(xaxs = "i") #データ範囲とグラフの範囲(X軸) par(yaxs = "i") #
R-Source
文字列ベクトルの結合 複数の文字列を連結して一つの文字列にするには関数 paste() を用いる．引数がベクトルならばそれぞれの要素ごとに連結することになる． paste("May I", "help you ?") [1] "May I help you ?" paste(month.abb, 1:12, c("st", "nd", "rd", rep("th",9)) ) [1] "Jan 1 st" "Feb 2 nd" "Mar 3 rd" "Apr 4 th" "May 5 th" "Jun 6 th" [7] "Jul 7 th" "Aug 8 th" "Sep 9 th" "Oct 10 th" "Nov 11 th" "Dec 12 th" R に標準で用意されている定数は LETTERS (アルファベットの大文字) ，letters (アルファベットの小文字) ，mont
【Proton.jp】 R: 変数の型を調べるには
Rにおける変数の型はclass関数で調べることができます。 character（文字型） 文字列および文字列のベクトルはcharacter型です。 > class("hoge") [1] "character" > class(c("hoge","fuga")) [1] "character" numeric（数値型） 整数，実数およびそれらのベクトルはnumeric型です。 > class(1) [1] "numeric" > class(1,23) [1] "numeric" > class(c(1,2,3)) [1] "numeric" matrix（行列型） 行列および2次元配列はmatrix型です。 > class(matrix(c(1,2,3,4),nrow=2,ncol=2)) [1] "matrix" > class(array(1:9,dim=c(3,3))) [1] "
matrix関数 - 日々のつれづれ
Rは行列処理が直感的。メモリに行列を読み込むから、その分だけ容量が必要。 でも、エクセルから引っ越した僕には違和感がなかった。とても分かりやすい。 matrix関数は行（Row）と列（Column）を持つ、二次元のオブジェクト。 vector関数が一次元のオブジェクトで[x]で指定するのに対して、行列の各要素は[x,y]でブラケットで指定する。xがRow番号でyがColumn番号になる。 matrix関数の使い方は > mat <- matrix(1:12,ncol=3) > mat [,1] [,2] [,3] [1,] 1 5 9 [2,] 2 6 10 [3,] 3 7 11 [4,] 4 8 12 #通常は行方向に数値が並ぶが、列方向に並べたいときは > mat <- matrix(1:12,ncol=3,byrow=TRUE) > mat [,1] [,2] [,3] [1,]
Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き（７章の補足） apply系関数の使い方 updated on 2014-08-25 統計処理は、たくさんのデータを使って行います。 プログラミング言語の多くは、多量のデータの処理を効率よく記述できる 文法が用意されています。R は、特にそうした機能が充実しています。 たとえば、 a <- c(1, 3, 5) a <- a + 1 と書けば、a の３つの要素すべてに 1 が加えられて、2, 4, 6 となります。 同じことは for ループでもできます。 for (i in 1:3) { a[i] <- a[i] + 1 } けれども、このような書き方をするとプログラムが長くなるし、実行時間が余計にかかることもあります （参考： Perl, R, Ruby, C++ で作成したプログラムの実行速度の比較）。 Rでは、for ループを使わず
【R】絶対に身につけて欲しいR術 - 歩いたら休め
友人が、後輩にこちらの記事を紹介していました。 www.shiningmaru.com Excelの基本的な機能や、分析の心構えが過不足なく紹介されている素晴らしい記事だと思います！しかし、私は統計用環境のR言語が大好きで、分析のほとんどの場面で、RはExcelより簡単に記述できると思っています。 というわけで、「もしRで同じ内容の記事を書くとどうなるのか」というパロディーを書いてみることにしました。 クライアントとかと接しながらいつも思うのですが、Rすら出来ない人多すぎ。あなたたちが作った適当なフォーマットと手打ちのExcelで苦労するの誰だと思ってるの。そこで今回は私の「社会人であればこんくらいは最低限出来てよ」というフラストレーションをぶつけた「これだけ最低限知ってろ、R編」です。 これくらい出来ないと人間ではない。獣（ケダモノ）である。 Rで出来ること あるべきフォーマット/作って
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R: change font for hist and barplot
RPubs - Creating a Treemap in R
Write CSV in R with Examples using write.csv | RProgramming.net
How to increase size of label fonts in barplot
Rの基本グラフ描画--barplot( ), plot( ), pie( ), hist( )
R Matrix (With Examples)