おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary
2021/9/10 追記: 改めて更新された話を統合して整理して書き直しました. 以降はこちらを参考にしてください: ill-identified.hatenablog.com 2021/1/15 追記: RStudio 1.4 がリリースされたのでなるべくアップデートしましょう 2020/12/06 追記: Japan.R で今回の話の要約+新情報を『Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck』として発表した. ハイライトは「近々出るRStudio 1.4 があれば fontregisterer はほぼいらなくなる」 2020/10/31 追記: geom
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
ggplot2を使って、散布図を作る-1 - Mukku John Blog
R グラフィックス クックブック １０回目 ggplot2パッケージを利用して、散布図を作成していきます。 散布図 - Wikipedia こんなデータです。 > head(heightweight[, c("ageYear","heightIn")]) ageYear heightIn 1 11.92 56.3 2 12.92 62.3 3 12.75 63.3 4 13.42 59.0 5 15.92 62.5 6 14.25 62.5 > str(heightweight[, c("ageYear","heightIn")]) 'data.frame': 236 obs. of 2 variables: $ ageYear : num 11.9 12.9 12.8 13.4 15.9 ... $ heightIn: num 56.3 62.3 63.3 59 62.5 62.5 59
主成分分析の考え方 | Logics of Blue
最終更新：2017年7月20日 主成分分析は、多種類のデータを要約するための強力なツールです。 この記事では、主成分分析の考え方・計算の方法、そしてR言語を用いた実装方法について説明します。 まずは、主成分分析とは何者で、計算結果をどのように解釈したらよいのかを学んでください。 そのうえで、ggplot2を使った美麗なグラフの作り方についても合わせて覚えていただければと思います。 コードはまとめてこちらに置いてあります。 スポンサードリンク 目次 主成分分析の考え方 主成分分析とは何をするものか 主成分分析ができると何が嬉しいか 主成分分析の結果はどのように解釈すればよいか 寄与率 主成分得点 Rによる主成分分析 主成分の計算方法 アヤメデータの分析例 1．主成分分析の考え方 主成分分析とは何をするものか 主成分分析とは何をするものでしょうか。 一言でいうと、下の図のように「散布図にそれっ
美しいペアプロット図を簡単に作る - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
図があまりにもきれいにしかも簡単に作れすぎて美しいペアプロット図を簡単に作るという記事をそのままパクる。 GGallyというパッケージでかんたんにかつかっこよくdata.frameのプロットができる。 library(GGally) data(tips, package="reshape") ggpairs(tips) ggpairs(tips, upper = "blank") # 上三角行列部分をプロットしない。 # プロットの仕方は密度、分布、点、平滑化などあるようだ。 ggpairs( tips, upper = list(continuous = "density", combo = "box"), lower = list(continuous = "points", combo = "dot") ) # data.frame 内で factor 化されていたら color で
グラフ描画ggplot2の辞書的まとめ20のコード – MrUnadon – Bayesian Statistical Modelings with R and Rstan
Rによる美しいグラフの作成に欠かせないパッケージ "ggplot2" ですが、 グラフ作成のたびにネット検索したり自分の以前のコードを掘り起こしたりしませんか？ author: Unadon (見習い飯炊き兵) 動作環境:Mac OS Sierra 10.12.1; R version３.３.１; rstan 2.10.1 まずはTwitterでこの記事をシェアする はじめに ggplot2のグラフ作成で迷った時、チートシートやマニュアルは役に立つけど援用しにくいんですよね。「何を言ってるのかわからない」っていうのが結構あります。 「軸ラベル」と「軸タイトル」ってどれがどれなん？など、そういう初歩的なところで引っかかったりして、 目的(こういう図にしたい！)と手段(コード)の間の知識を埋めるのが手間で「もうイヤ！」ってなる。 で、次すぐに忘れてる。 なので、頻繁に使用するggplot２の基
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
メモ：ggplot2のstat_contourとかstat_ellipse用のダミーデータ - Technically, technophobic.
これを調べるときにちょっとつまづいたのでメモ。 notchained.hatenablog.com こんな感じのデータをダミーとして使ってました。 library(ggplot2) d <- data.frame(x = 1:10, y = 1:10, z = 1:10) ggplot(d, aes(x, y)) + stat_identity() けどこれは、以下のようなWarningが出て何も表示されません。 ggplot(d, aes(x, y, z = z)) + stat_contour() #> Warning message: #> Not possible to generate contour data ggplot(d, aes(x, y)) + stat_ellipse() #> Warning message: #> Computation failed in `s
Rグラフィックスクックブック
いまや統計解析の標準ツールとなったオープンソースソフトウェアRの強力なグラフィックスパッケージであるggplot2を使ってグラフを作成するためのレシピ集です。棒グラフや折れ線グラフ、散布図といった基本的なグラフから箱ひげ図、バイオリンプロット、ドットプロット、地図といったさまざまなグラフィックスの作成方法だけでなく、こうしたグラフのきめ細かいカスタマイズ方法、効果的な表示方法、色の使い方、さらには文書用データへの変換方法まで、およそグラフに関することはほとんど網羅しています。実際の「やりたいこと」に応じた解決法を提示。描きたいグラフがすぐに描ける、実用的な一冊です。 目次 訳者まえがき はじめに 1章 Rの基本 レシピ 1.1 パッケージをインストールする レシピ 1.2 パッケージを読み込む レシピ 1.3 区切られたテキストデータファイルを読み込む レシピ 1.4 Excelファイルか
ggplot2 の自分用メモ集を作ろう - Triad sou.
プロットの作製 基本プロットを作る Geoms Aesthetics 違う種類のグラフを重ねる 参照線の追加 グループ分け 層別プロット スケールと軸 Scales 軸ラベルやタイトルの変更 軸の表示範囲を変更する 軸の左右の余白を削除する 軸表示の修飾 日時の軸スケール 軸区切り値の変更 軸スケールの変更 (変数変換) プロットのソート (離散型変数の水準をソートしてプロット) 座標系の反転：横向き箱ひげ図 極座標への変換：円グラフ 座標系のアスペクト比の指定 色セットの変更 ggplot2 のデフォルト色セットの定義 任意の色セットの利用 凡例 凡例位置の変更 凡例ラベルの変更 凡例の一部を削除する テーマ (グラフ背景・グリッドの色, マージン, フォント) Themes 定義済み theme の適用と編集 theme 要素と theme() の併用時の注意点 フォント変更 保存 g
ggplotの使い方 | Memo on the Web
このページでは, Rのグラフィクスパッケージであるggplotのインストールの仕方と, 使い方の流れを解説していきます. ggplotをインストールする Rを開いて, 以下のように打てば, インストール出来ます. ggplotの使い方の流れ ggplotの基本的な使い方を解説してみようと思います. このページでは, 使い方の流れを説明していくつもりです. それぞれの関数の細かい使い方については, Rのカテゴリを参照して下さい. 基本的には, ggplot2パッケージを読み込む データを用意する. 軸にするデータの種類を決める. 描きたいグラフごとにggplotの関数を呼ぶ. という流れになります. では, 簡単に散布図を作ってみます. ちなみに, このページでは, データセットとしてRにデフォルトで入っているirisというデータセットを使用します. > library(ggplot2) >
ggplot2でグラフを部品から組み上げる。
## knitr configuration: http://yihui.name/knitr/options#chunk_options opts_chunk$set(comment = "", error= TRUE, warning = FALSE, message = FALSE, tidy = FALSE, cache = F, echo = T, fig.width = 6, fig.height = 6) ## R configuration options(width = 116, scipen = 5) References ggplot2 book: http://ggplot2.org/book/ Help topics: http://docs.ggplot2.org/current/ AVML 2012: ggplot2: http://www.ling.upen
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ggplot2 scatter plots : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki - STHDA
Amazon.co.jp: Rグラフィックスクックブック ―ggplot2によるグラフ作成のレシピ集: Winston Chang (著), 石井弓美子 (翻訳), 河内崇 (翻訳), 瀬戸山雅人 (翻訳), 古畠敦 (翻訳): 本
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Scatterplots (ggplot2)
Amazon.co.jp: グラフィックスのためのRプログラミング: H. ウィッカム (著), 石田基広 (翻訳), 石田和枝 (翻訳): 本