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![12 Python Data Visualization Libraries to Explore for Business Analysis | Mode](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bb95d48879df2d4ee7a5d7de87fa534e9253b70a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Ffi0zmnwlsnja%2F5SmplVdCPdJdC9Ya9VEELa%2Fcb836ce5e1f7564005f1d1af339bc114%2Fviz-libraries-og.png)
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データの流れを指標や時間軸で表現するのに便利なAlluvial diagramsです。「ggplot2」パッケージを利用して描写する「ggalluvial」パッケージがありますが、別な方法の一つとして紹介です。 ・Rで解析:Alluvial diagramsをプロットしませんか「ggalluvial」パッケージ https://www.karada-good.net/analyticsr/r-504/ パッケージバージョンは0.1-1。windows 7およびOS X 10.11.5のR version 3.3.1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("alluvial")実行コマンドの紹介詳細はコマンド、パッケージのヘルプを確認してください。 #パッケージの読み込み library("a
Geoms - ��� ����!"#$geom��%&'�geom�()*+,(aes)���-./�!"01&2343�5/�6�7�891& :�;� <=>?@ a <- ggplot(seals, aes(x =long, y =lat)) b<- ggplot(economics, aes(date, unemploy)) a +geom_blank() (軸を拡大するのに使う) a +geom_curve(aes(yend=lat +delta_lat, xend=long+delta_long, curvature=z)) x, xend, y, yend, alpha, angle, color, curvature, linetype, size b+geom_path(lineend="butt", linejoin="round’ , linemitre=1) x,
Jupyter Notebookとは Notebookとは Jupyter Notebookの誕生 Jupyter Notebookの導入 Jupyter Notebookの強みと機能 プログラムの保存・共有・再現 セルコーディング Codeセルの記述 Markdownセルの記述 インタラクティブなデータの可視化 表の描画 グラフの描画 セルの改変と再実行 Notebookの共有 .ipynb スライドによる共有 その他拡張機能 Jupyter notebook extensions データ分析とJupyter Notebook Jupyter NotebookでChainerを利用する 実行環境 Chainerの導入 データセットの読み込み パラメータとモデルの設定 学習 結果の可視化 おわりに Jupyter Notebookのこれから まとめ 参考 データ分析を行う上で押さえておくべ
ggrepel パッケージを使うと、ggplot2 パッケージによる可視化の際に、ラベルとラベルが重なって見にくくなることを防ぐことができる。 はじめに R の ggplot2 パッケージで散布図などを作るときに、データ点に対してラベルをつけたいということがあるだろう。そういったときに便利なのが、ggrepel パッケージである [1] 。この ggrepel パッケージを使えば、ラベル同士が重なることが抑制される [2] 。なお、以下では散布図の場合を扱うが、ggrepel パッケージは他の種類の可視化にも利用することができる。例えば、Matt Strimas-Mackey 氏は Mapping the Longest Commericial Flights in R という記事の中で、地図上のラベルが重ならないようにするためにこのパッケージを用いている。 使い方 まずは、必要なパッケー
忘れがちなggplot2でのcolとfillの色指定方法をザクッとまとめました。軸に設定した離散値、連続値を意識すると理解しやすいのではと思います。 tidyverseのバージョンは1.3.1。windows 11のR version 4.1.2で動作を確認しています。 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("ggplot2") install.packages("tidyverse")色指定方法のまとめ詳細はコマンド、パッケージのヘルプを確認してください。 #パッケージの読み込み #library("ggplot2") library("tidyverse") ###準備##### #データ例の作成 n <- 300 PlotData <- data.frame(ID = rep(1:5, len = n
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです.さまざまなプラットフォーム(OS)に対応しており,誰でも自由にダウンロードすることができます.それにも関わらず,世界中の専門家が開発に携わっており,日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています.とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです.このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R(と一部 Linux 版 R )でコマンドを調べた足跡です. ちなみに,この頁の内容を新しくした書籍は こちら ,電子書籍版は こちら で販売されております.
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
pairsよりもカッコよくプロットが描けるというggpairs。もう使い古された情報だとは思うけど、微妙にうまくいかなかったので。 環境 パッケージ バージョン R 3.2.5 GGally 1.0.1 ggplot2 2.1.0 ggpairsでirisをプロット こうすればきれいなプロットができるといわれてきた。けど結果としては白黒のプロットが出来上がった。 Extra arguments: 'colour', 'alpha' are being ignored. If these are meant to be aesthetics, submit them using the 'mapping' variable within ggpairs with ggplot2::aes or ggplot2::aes_string. 「colourオプションもalphaオプションも無視して
Q. ggplot2のデフォルトの色を知りたいです。RGBも知りたいです。 A. 以下のコードで知ることができます。 色分けの基準がfactorの場合 ggColorHue <- function(n, l=65) { hues <- seq(15, 375, length=n+1) hcl(h=hues, l=l, c=100)[1:n] } cols <- ggColorHue(n=4) cols_dark <- ggColorHue(n=4, l=45) cols_light <- ggColorHue(n=4, l=85) col2rgb(cols) scales::show_col(cols)
Q. 複数のhistogramを重ねて1枚の図の中に描きたいです。density plotだとうまくいくんですけど、histogramだと以下みたいに積み上げ棒グラフになっちゃってうまくいかないんです。
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