前回、グラフを描くのにつかったコードを関数化してみる。例によってエラーチェックなどは最低限しかしていない。 library(ggplot2) qplot.mcmc.list <- function(data, type = "trace", nrow = NULL, ncol = NULL, xlab = "Interactions", ylab = "Value", col = "black") { if (class(data) != "mcmc.list") { stop("class of data is not mcmc.list.") } if (type != "trace" & type != "density") { stop("type is not 'trace' nor 'density'.") } n.var <- length(varnames(data)) x

KuboLog 2009-09-15やRevolutions: ggplot2 and the grammar of graphicsでggplot2が取り上げられている。なんだかおもしろそうなので試してみた。 まずはggplot2パッケージをインストール。依存パッケージがたくさんある。 手始めに散布図から。data(iris)で。 library(ggplot2) data(iris) qplot()関数を使うと簡単だが、なぜかlegendが出なかったのでggplot()関数を使う。 p <- ggplot(iris, aes(Sepal.Width, Sepal.Length)) 散布図を作成。+演算子を使うのが特徴。 p1 <- p + geom_point() 表示する。 print(p1) iris$Species別に色を変えてみる。 p2 <- p + geom_point(a