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ggplot2に関するmkawanoのブックマーク (4)

  • ggplot2再入門（2015年バージョン）

    ※ブラウザでうまく表示されませんのでDLして御覧ください※ ※以下のリンクからもご覧いただけます※ https://speakerdeck.com/tam07pb915/nagoyar15 ロジスティック回帰や多項ロジスティック回帰などの一般化線形モデルを用いた分析の結果を図示するためのeffectsパッケージの紹介をします。

    ggplot2再入門（2015年バージョン）

  • Rで解析：ggplot2の体裁を整える！「cowplot」パッケージ

    ggplot2の複雑な装飾が簡単に適応できるパッケージの紹介です。ウォーターマークや軸表示位置、異なるデータのグラフを重ね書き、高さや横幅が異なるグラフを同じサイズで並べてプロットすることが可能です。ggplot2で異なるグラフの軸を合わせてプロットするのは手間です。本パッケージはそんな手間や体裁に関わるコマンドが収録されています。体裁でお困りの方は利用してみてはいかがでしょうか。 パッケージのバージョンは1.1.1。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2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("cowplot")実行コマンドの紹介詳細はコメント、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("cowplot") ###データ例の

    Rで解析：ggplot2の体裁を整える！「cowplot」パッケージ

  • [R] 散布図行列 （corrplot, pairs, GGally）

    データが与えられた時にはまず可視化をします。そのデータがどのような仕組み（メカニズム）で作られてそうなったかを考えるために必須のプロセスです。しかしながら、どんな可視化がベストかははじめの段階では分からず、とにかくプロットしまくることになります。そのとっかかりに僕がよく使うのが散布図行列（scatter matrix，scatter plot matrix）です。 今回は3つほど紹介します。 ●1. {corrplot}パッケージの corrplot()関数 5行目で相関係数行列を作ってそれを渡しておしまいです。相関係数行列の作り方は各自の自由です。上記ではSpearmanの順位相関係数を使っていますがMICとかでもいいと思います。 このcorrplotのデメリットとしましては散布図は表示できない点です。散布図行列と言っておきながらすみません。説明変数が100個以上あるときなどは散布図を描

    [R] 散布図行列 （corrplot, pairs, GGally）

  • [R] ggplot2の色をプレゼンでも使いたい

    たまには軽い話題も。 プレゼンの配色は統一感が大切。下記のスライドは参考になります。 ノンデザイナーのための配色理論 from tsukasa obara 色彩センスのいらない配色講座 from Mariko Yamaguchi そこで、ggplot2で書いたグラフを張り付ける際には、その他の図形の色もなるべくggplot2の色の範囲におさめたくなります（同じ色を使うことで混乱させる場合はもちろん使ってはいけません）。 そんな時は下記の関数からRGBを作れます。引数のlの値を変えた暗い色や明るい色は重ねる場合に使ったりします。 デフォルトの色は以下のようになります（Cookbook for Rのggplot2の記事から引用）。 個人的にn=3,5,10の値をよく使うので表にまとめておきます。 ●3色 123#F8766D#00BA38#619CFFred248097green1181861

    [R] ggplot2の色をプレゼンでも使いたい
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