RStudio v1.4とraggパッケージの登場でRStudio上で日本語の作図が面倒な指定不要で行えるようになりました。記事中で紹介する方法をとれば、RStudioのPlotsパネルに出力する図が文字化けしなくなります。RStudioユーザで日本語での作図を行う方にはぜひ知っていてもらいたいtipsです。 すごい！確かにグラフィックデバイスにAGGを指定すれば、ggplot2で日本語表示する際に面倒な ggplot2::theme_*(base_family = ) をしなくても、問題なく日本語が表示される。ハッピー( ^ω^ ) https://t.co/DL1ec5wj9U— Uryu Shinya (@u_ribo) 2021年2月17日 なお、この記事の元ネタは https://www.tidyverse.org/blog/2021/02/modern-text-feature

カラム地図と呼ばれるものがあります。 これは日本の47都道府県をはじめとした行政区の配置を表上に圧縮表示することで、それぞれの位置関係をわかりやすく伝えるためのプロジェクトです。 最近では、カラム地図の開発者の一人、福野泰介さん (@taisukef) による新型コロナウイルス対策ダッシュボードのページでの「現在患者数 / 対策病床数」の可視化で「カラム地図」を見る機会が増えた人もいるのではないでしょうか。 COVID-19 Japan 新型コロナ対策ダッシュボード 厚労省データと、神奈川県が公表した対策病床3,400反映https://t.co/VNM1ngPG95 病床等確保数1,000床＋宿泊療養施設2,400室https://t.co/kVGJbYMNTx \#StopCOVID19JP 対策病床数のオープンデータ化、お願いします！ — taisukef (@taisukef) A

副題「失われた『Nippon』を求めて」（仰々しい）。 Kajikazawa in Kai Province (Koshu Kajikazawa), from the series “Thirty-six Views of Mount Fuji (Fugaku sanjurokkei)”, 1825–1838 by Katsushika Hokusai. Image via Art Institute of Chicago NipponパッケージというRパッケージがあります。 このパッケージは、日本人が頻繁に遭遇するであろう、全角英数字や元号の変換、祝日の判定といった処理を効率的に行うための関数や日本の都道府県名を含んだデータセットを提供していました。 いました、と過去形にするのは今年(2019年)の7月にCRANからアーカイブされてしまったためです。現在は install.package

この記事は、FOSS4Gアドベントカレンダー2018の16日目の記事です。タイトルにある通り、Rから国土地理院 基盤地図情報ダウンロードサービスでダウンロードしたファイルを扱う方法について書きます。 基盤地図情報が提供するデータはXMLファイルとなっており、GISアプリケーション等で扱う際には変換処理が必要になります。データ変換ツールとして国土地理院のオフィシャルなものやオープンソースのPythonライブラリ、標高DEMデータに対応したものなど様々あり、車輪の再発明でもあるのですが、今回はR用のパッケージとしてまとめました。その名もfgdrパッケージです。fgdは基盤地図情報の英語表記 (Fundermental Geographic Data) からとりました。この記事ではfgdrパッケージの基本的な使い方を紹介します。 なおfgdrパッケージでは、基盤地図情報のデータをダウンロードする

ここでさりげなく触れたのですが、jpmeshという、国勢調査などの統計調査に用いる標準地域メッシュをRで扱うためのパッケージを更新し、CRANにリリースしました。これまで対応していたメッシュのスケールをより細かくし、125mメッシュまでを扱えるようになりました。これにより基準(3次)メッシュの分割地域メッシュに対応したこととなり、バージョン1.0.0としました。以下、主要な変更点と開発話です。 CRAN - Package jpmesh 利用の際はCRANからインストールしてください。Windows版も1.0.0が登録されています。 install.packages("jpmesh") library(jpmesh) library(magrittr) 更新内容 これまで、基準地域メッシュと分割地域メッシュの算出には別々の関数を用いる必要がありましたが、1.0.0からは一つの関数で対応でき

少し前（2015年12月11日）に国立環境研究所が運営する生物多様性ウェブマッピングシステム（以下、BioWM）が公開されました。 www.nies.go.jp このサービスの紹介文をみると 生物多様性ウェブマッピングシステム（BioWM）は、GBIFでのデータ公開とその活用、生物多様性情報のオープン化の促進を目的として、生物多様性データの可視化ツールを提供しています。 とあります。こういう試みはすごい良いし、何よりもオープンソース・マップサービスやオープンソース・ソフトウェアを積極的に使用し作成したマップ成果物についてはCC BY 4.0ライセンスのもとで利用可能です。 これはこれで素晴らしいのですが、性格が悪い・R脳なので、これと同じことがRでできてしまうよなという感想を抱いてしまいました。マッピング自体もリーフレットで行っているので {leaflet}で再現できそうですし。 とはいえ

要約 lookupパッケージで標準の関数定義ソースコードの出力機能を改善する 総称関数や.C(), .Internal()などの関数で呼び出されるコードも出力 prettycodeパッケージで関数定義のハイライトを有効にする prettycodeはRの起動時に読み込み、lookupは適宜、名前空間を指定してlookup::lookup()で実行、という運用にした ソースコードの閲覧機能の向上とハイライト機能 最近ちょくちょく、Rのソースコードの読み方が変わっていくんではないかなと思っています。読み方というか出力方法というか。 百聞は一見に如かず。次の画像をご覧ください。この画像には通常のRでのソースコード出力と異なる点が2箇所あります。 この画像はターミナル上で起動したRで、head()のソースコードを表示している場面です。何かお気づきになられるでしょうか。手元にRを実行できる環境がある方

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