ggplot2のチートシートをirisデータで試してみた - Qiita
はじめに ggplot2 の Cheat Sheet をirisデータの例で試してみました。 CheatSheet：https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/data-visualization-2.1.pdf 目次 データの準備 Geoms GRAPHICAL PRIMITIVES geom_blank() geom_curve() geom_path() geom_polygon() geom_rect() geom_ribbon() LINE SEGMENTS geom_abline() geom_hline(), geom_vline() geom_segment() geom_spoke() ONE VARIABLE continuous geom_area(stat = "bin") geom_density() ge
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を初歩から要点押さえて使いこなす チュートリアルとコード集
ggplot2で魅せる・役立つ・引き立つグラフを！ 上から順に、コードを実行しながら読んでいただけたら、 およそ必要なスキル(日常で使える大体のグラフ)は出力できるようになっているはずです。
Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics
Overview ggplot2 is a system for declaratively creating graphics, based on The Grammar of Graphics. You provide the data, tell ggplot2 how to map variables to aesthetics, what graphical primitives to use, and it takes care of the details. # The easiest way to get ggplot2 is to install the whole tidyverse: install.packages("tidyverse") # Alternatively, install just ggplot2: install.packages("ggplot
データの可視化
初期準備 まず，ggplot2パッケージをインストールしましょう。 ggplot2はtidyverseパッケージに包含されているので，以下のようにtidyverseをインストール・ロードすることをおすすめします。最後に述べますが，dplyrやforcats等，tidyverseに包含されている他のパッケージと併用したときに，ggplot2の真価は発揮されます。 もちろん，ggplot2を単体でインストールすることも可能です。 install.packages("tidyverse") library(tidyverse) もう一つだけ準備をしましょう。ggplot2は，幾重にも絵具を重ねて最終的に一枚の絵を描く，油絵のような描画システムです。そこで，まずは新品のキャンバスを用意しましょう。以下のコードでは，新品のキャンバスを，gというオブジェクトに格納しています。 print(g)と入力す
ggplotでの軸ラベル, タイトルの扱い方 | Memo on the Web
Rでggplotを使って作った図の軸ラベルや, タイトルの変更の仕方を解説します. 使用する関数 labs() xlab() ylab() ggtitle() 使い方 このページでは, 次の図を基本にして, ラベルなどを変えていきます. 使用するデータセットは, irisです. > library(ggplot2) > str(iris) 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ... $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ... $ Pe
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
geom_boxplot | ggplot2を利用したボックスプロットの描き方
2018.02.28 ボックスプロットは、ggplot2 パッケージの geom_boxplot 関数を利用して描く。geom_boxplot と geom_jitter 関数を一緒に使うことで、ボックスプロットの上に実際のデータを示す点を重ね合わせることができる。 ボックスプロットの描き方 3 種の植物から得られる種子の数を集計した仮想データをボックスプロットで表す。 library(ggplot2) a.nseeds = rpois(30, lambda = 10) b.nseeds = rpois(16, lambda = 16) c.nseeds = rpois(42, lambda = 21) x <- data.frame( species = c(rep("A", length(a.nseeds)), rep("B", length(b.nseeds)), rep("C",
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
ggplot2の等高線にラベルをつける - Technically, technophobic.
Tokyo.Rでの@berobero11さんの発表を見てて、この等高線どう描くんだろうなあ、とかつぶやいてたら、 こんなすてきなリプが飛んできました！！！ @yutannihilation ユタ兄さん、懇親会で聞かれた等高線の描き方をアップしました。ご参考までに。 http://t.co/qsiwTvfUa0— berobero (@berobero11) 2015, 2月 23 そのお礼といってはおこがましいですが、等高線にラベルを付ける方法を模索してみました。 directlabelsを使う 意外と知られてない気がしますが、directlabelsというパッケージがあります。これを使うと、ggplot2のグラフに直接ラベルを書き入れることができます。 ちょっと使ってみます。 （beroberoさんのコードを、ggsave(p, file='demo_contour_diff.png',
{ggplot2} 消えたlegendの謎 - Qiita
> head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
ggplot2再入門（2015年バージョン）
最新版はこちら： https://speakerdeck.com/yutannihilation/ggplot2zai-ru-men
Rのggplot2のスニペット（主に自分用） - About connecting the dots.
主に自分用のメモです．ggplot2って，コマンドがややこしいので，いったん覚えてもすぐ忘れちゃうんですよね．なのでスニペットでもつくって楽したいですね，というのが今回の趣旨です． 基本的な使い方 まずggplot()の中で，使用するデータフレームや変数名を指定します．そして描画するグラフをgeom_XXX()で指定した上で，ggplot()の後に+でつないであげればOKです．具体的には，以下のような形です． ggplot(data=mtcars, aes(x=wt, y=mpg))+geom_point() あとは，ひたすら具体例をさらしていきます．今日の内容はそんだけ． 前準備 まずは，ggplot2パッケージをインストールしておきましょう．それに付随して，関連するパッケージもまとめて入れておくことにします．それが終わったらデータセットの用意ですが，今回はデフォルトで入ってるmtcar
Function reference
A layer combines data, aesthetic mapping, a geom (geometric object), a stat (statistical transformation), and a position adjustment. Typically, you will create layers using a geom_ function, overriding the default position and stat if needed. layer_geoms Layer geometry display geom_abline() geom_hline() geom_vline() Reference lines: horizontal, vertical, and diagonal geom_bar() geom_col() stat_cou
美しいペアプロット図を簡単に作る - My Life as a Mock Quant
美しい描画を行うためのパッケージとして有名なggplot2の仲間？にGGallyパッケージなるものがあるらしく、その中のggpairs関数を使うとふつくしいペアプロットが楽に作成できる。 できるのはいいんだが、この関数を使ってplotする際のフォントサイズ変更方法がググってもマニュアル読んでも出て来なかったのでメモっておく。 例のごとく、パッケージは install.packages("GGally") でインストールしておく。 肝心のフォントサイズの変更については、結論としてparams引数にlistとして入れればよく、各種フォントサイズについては size:散布図の点のサイズ（今回は使用してない） labelSize:各項目（列名）の文字サイズ corSize:相関値の文字サイズ と対応しており、これらを所望のサイズに設定してやればOKだ。*1 実際にPLOTしてみると以下のような感じ
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
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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)