整然データとは何か｜Colorless Green Ideas
整然データとは、1) 個々の変数が1つの列をなす、2) 個々の観測が1つの行をなす、3) 個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす、4) 個々の値が1つのセルをなす、という4つの条件を満たした表型のデータのことであり、構造と意味が合致するという特徴を持つ。R言語などを用いたデータ分析の際には非常に有用な概念である。 はじめに データ分析の際には、データが扱いやすい形式になっている必要がある。データの中身がぐちゃぐちゃになっていたり、データの形式が統一されていなかったりすれば、分析は骨の折れる作業となる。 それでは、どのようなものがデータ分析において扱いやすい形式のデータになるのだろうか。この問題に対する唯一の正しい解答というものは存在しない。しかし、表の形式で表すことができるデータを考える場合、ハドリー・ウィッカム (Hadley Wickham) 氏が提唱した整然データ (tidy d
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
Graphs
My book about data visualization in R is available! The book covers many of the same topics as the Graphs and Data Manipulation sections of this website, but it goes into more depth and covers a broader range of techniques. You can preview it at Google Books. Purchase it from Amazon, or direct from O'Reilly. There are many ways of making graphs in R, each with its advantages and disadvantages. The
swirl: Learn R, in R.
swirl teaches you R programming and data science interactively, at your own pace, and right in the R console!
Tidyverse
The tidyverse is an opinionated collection of R packages designed for data science. All packages share an underlying design philosophy, grammar, and data structures. Install the complete tidyverse with: install.packages("tidyverse") See how the tidyverse makes data science faster, easier and more fun with “R for Data Science (2e)". Read it online, buy the book or try another resource from the comm
統計言語 「R」の神はなぜ無償で貢献したのか
統計データを分析する際に使う「R」というプログラミング言語がある。無料のオープンソース・ソフトウェアで、Rを使えば、データの加工や操作、線形回帰、ランダムフォレストのような機械学習の分析、解析したデータの可視化が可能になる。「Python（パイソン）」と並び、統計分析を手がける人々に人気の言語だ。 Rはオープンソースのため世界中のエンジニアが修正や機能追加を進めている。その中で、データフレームの操作に特化した「dplyr（ディープライヤー）」やデータ可視化の「ggplot2（ジージープロット2）」など、人気のパッケージ開発で貢献した人物がいる。ソースコードの入力からコンパイルやデバッグまでが可能なRの総合開発環境を提供するRStudioのチーフ・サイエンティスト、ハドリー・ウィッカム氏だ。 ウィッカム氏が独力で作り上げたパッケージは今では大学の研究者からジャーナリストまで、数多くの人間が使
ライカRレンズの攻略方法 – This Is My Americana
注： Leicaflex = Leicaflex Standard SL = Leicaflex SL SL2 = Leicaflex SL2 カムの違いとは カムの違いは絞り設定を伝達する機構の変更だ。考えてみればライカは30年以上かけて同じ機能を何回もいじくってただけなのだ。そのせいで世代間の互換性に問題ができてしまった。 しかもライカは旧世代と互換性のあるレンズを生産する傍ら、その当時の現行ボディでしか使えないレンズもせっせと生産していた。なので長期間製造されたレンズは互換性が違うバージョンが存在する。値段が下がったRレンズを物色する際に問題なのはこういった世代の違うRレンズとRボディとの互換性だ。 eBayを見ていると初期型で一番出回っているのは2カムレンズだ。だがライカフレックスSLでばりばりと使える2カムレンズはR3以降のボディでは絞り込み測光しなければならない。 絞り込んでA
プリントのある生活 〜 写真をハードディスクから開放しよう
2016.06.24Takashi Yasui どうもこんにちは、保井崇志 @_tuck4 です。 RECOをご覧のほぼ全ての皆さんが写真を撮る方だとは思いますが、その中で「撮った写真をプリントしている」という方がどのくらいいらっしゃるでしょうか。 かくいうじぶんも、6年間の写真歴の中で写真をプリントした経験は数えるほどでした。それはプロとして写真に向き合うようになっても変わらずで、恥ずかしながら写真展もやったことがないんですよね。 そんなこんなで一念発起してプリンターを購入したのが6月の初め。「まだ1ヶ月かい！」というツッコミもあるかと思いますが、いやこれがなかなか楽しくて、奥深い世界だと気づきました。現時点で皆さんにお伝えできることとして今回の記事を書いています。 インクジェットプリンターを使っての自宅プリントについて書いた記事になりますが、写真の飾り方などにもふれていますので、写真屋
Homebrew で boot2docker から Docker Machine に移行する - CUBE SUGAR CONTAINER
OSX や Windows から Docker を楽に使うことのできるツールとして有名な boot2docker だけど、これが最近になって非推奨になってしまった。 例えば boot2docker で Docker ホストの仮想マシンを起動したりすると、以下の様なメッセージが表示される。 $ boot2docker up WARNING: The 'boot2docker' command line interface is officially deprecated. Please switch to Docker Machine (https://docs.docker.com/machine/) ASAP. Docker Toolbox (https://docker.com/toolbox) is the recommended install method. ...(省略) この
RMeCab - アールメカブ
_ 基本 2022 年 05 月 02 日 RMeCab_1.10 for R-4.2.0 (64bit・UTF-8のみ対応) 公開 2022 年 04 月 29 日 RMeCab_1.08 for R-4.2.0 (64bit・UTF-8のみ対応) 公開 2021 年 11 月 27 日 M1 MacOSX 用の注意を追記 2021 年 05 月 27 日 RMeCab_1.07 for R-4.1.0 (M1 Mac 用バイナリを追加で作成) 公開 2021 年 01 月 11 日 RMeCab_1.06 for R-4.0.3 (MacおよびLinuxでは辞書としてneologdを指定できるようになりました) 公開 R と MeCab? (ただしWindowsでは64bit UTF-8辞書版)の両方が既にインストールされているのならば R を起動し、コンソールで以下を実行すればRMe
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Shiny
Here is a Shiny app Shiny apps are easy to write. Let users interact with your data and your analysis, all with R or Python: R Python library(shiny) library(bslib) library(dplyr) library(ggplot2) library(ggExtra) penguins_csv <- "https://raw.githubusercontent.com/jcheng5/simplepenguins.R/main/penguins.csv" df <- readr::read_csv(penguins_csv) # Find subset of columns that are suitable for scatter p
データ・サイエンスのプログラミング言語はRからPythonに置き換わる | readwrite.jp
これまでデータ・サイエンティストの選ぶプログラミング言語はRだったのだが、急激にPythonに置き換わろうとしている。 このシフトの理由はいくつかあるようだが、第一にはPython自体が汎用的で比較的学びやすい言語であるのに対し、Rが習得するにあたってやや複雑であることがあげられるだろう。 データにますます依存しつつある現代社会とデータに飢えたサイエンティストにとっては「簡単さ」こそが鍵となるのだ。 Rは実際にはプログラミング言語ではないRを覚えることに苦労する人が多い理由として考えられるのは、Rが実際にはプログラミング言語ではないからかもしれない。R専門家のジョン・クックいわく、Rとは「統計のためのインタラクティブな環境」であり、厳密にはプログラミング言語ではないのだ。彼はさらに「Rをプログラミング言語だと考るのではなく、Rがプログラミング言語を内包しているのだと考えた方が良いと分かった
Open Knowledge Labs
Tonight a couple of us were having a discussion on the OpenSpending IRC channel on how we can promote and better document the usage of the API. Tony had already begun to work on OpenSpending using R. I had previously done so as well. This prompted me to start out and create an R Package: ropenspending. ropenspending aims at making it easier to access the openspending API from within R. It provides
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rrdf 2.0: Updates, some fixes, and a preprint