[R]ggplot2の装飾を手動で操作するにはmanual()を使う - Qiita
# read libraries and setting ---------------------------------------- library(ggplot2) library(tidyverse) # なんとなくフォントを変更 windowsFonts(Fo = windowsFont("Noto Sans CJK JP")) ggplot()+theme_set(theme_gray(base_size = 14, base_family = "Fo")) # ------------------------------------------------------------------- # Line type 一覧 ggplot()+ geom_hline(yintercept = 0, linetype = "blank")+ geom_hline(yinterc
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作図の画質向上にチャレンジする（仮）【R, Python】 - Qiita
目次 （作成中） 結論 【大枠の結論】 画像サイズを大きくすればそれなりの画質にはなる 【課題】 Rだと一定以上きれいに描画する方法が見つからない（助けてください…） 【現状の最適解】 一方Pythonだとmatplotlibを使うと下図のようにそれなりに綺麗なプロットができる。 はじめに 「綺麗なプロットを作成したい！」 RやPythonを用いて解析するヒトたちに共通する望みかと思います。 そう、この図のように曲線を描いた時でも、どこかギザギザしたものになってしまう。 今回はこのギザギザをどうしたら改善できるかに挑戦したいと思います。 用いる言語はRとPythonになります。 画像サイズの定義 上図はRでデフォルトサイズのままpngデータで出力したものになります。 単純に画像サイズを大きくすれば質の向上が望めるかと思います。そこで以下からは画像サイズを1280*720として描画していきま
Extending ggplot2（和訳） - Qiita
この記事は、Rのggplot2パッケージの「Extending ggplot2」というVignetteを訳したものです。原文はGPL-2ライセンスで公開されているggplot2パッケージに含まれ、著作権はHadley Wickhamに帰属します。この翻訳文にもGPL-2ライセンスが適用されます。 Note that the original document is provided under the license of GPL-2 and the copyright belongs to Hadley Wickham, one of the authors of ggplot2. このvignetteには、ggplot2 2.0.0で公式に提供される拡張メカニズムについて書きます。 このvignetteは、?Statや?Geomや?themeで読むことができる低レベルな詳細をまとめたも
dplyrでdoして楽をする - Qiita
熱狂的なHadley Wickhamファンな私ですが、最近、Hadleyのあゆみについていけていない感があります。 **{purrr}だの、{multidplyr}**だの次々と新しいパッケージが登場したり、やっとの事で1.0.0メジャーバージョンになった **{ggplot2}**の次期マイナーバージョンである1.1.0の開発がGitHubで始まったりと、ちょっと待ってくれよ、と戸惑いを感じる今日この頃です。というわけで新しい（わけでもないけど）関数の使い方を覚えようという心構えです。 今日はみんな大好き **{dplyr}から、便利なdo()関数の使い方を紹介します。do()関数は、はじめは意味がわからなすぎて辛いですが、{ggplot2}**のように使い方がわかれば大変便利な関数です。 まずは必要なパッケージを読み込みます。{dplyr}が今回の主ですが、後半に{broom}、**{
学会発表のためのggplot2の設定めも - Qiita
気がつけばもう何ヶ月も前の話ですが、学会発表のためにポスターに使う図の設定に戸惑ったのでめもです。なお作図ファイルの形式はpdfで、R Markdownによる自動作図です（png形式だとサイズを変更する際に粗くなってしまうので）。ここに貼り付けている画像はPDFをpng形式に変換したものです。 完成形はこんな感じ。 GitHubリポジトリにPDFファイルがありますので興味があればどうぞ。これからの作図はirisデータでやっていますが、データが違うだけでやった方法は同じです。 まず、通常のggplot2でのプロットを見てみましょう。このままでも良いのですが、ggplot2は各種の変更も簡単なので、好みの図となるようにあれこれ変えていきます。
ggplot2に関する資料まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? そろそろワンストップなまとめ記事があってもいいはずと思ったので、個人的なメモとしてまとめました。 2016/06/10追記: 資料1件追加 2016/03/15追記: ggplot2 v2向けに一部修正 ggplot2のイメージをつかもう まずはこのggplot2がどういうものなのかをつかみましょう。 ggplot2の完全な初心者向け ggplot2に初めて触れるという方は、まずこのスライドを一読されるのをオススメします: ggplot2によるグラフ化@HijiyamaR#2 ※Slideshareリンク ggplot2を理解するために
ggplot2で2軸プロットをする - Qiita
2軸プロットが欲しくなるとき y軸が左右にあるいわゆる2軸プロットはExcelなんかでは簡単に作れるがggplot2では簡単には作れない。 つまりそもそもそんなもん作るなという話だが、欲しくなる場面はある。 例として気温(℃)と相対湿度(%)と飽差(Pa)をプロットする場合を挙げよう。飽差は気温と相対湿度から算出できる数値で、「乾きやすさ」の指標と考えてもらえればいい。 日常的な環境では、3つの変数のうち相対湿度が最も大きく変動するので、これらを1枚に収めると相対湿度の変動だけが目立ってしまう。したがって、相対湿度だけ第2軸に移してなんとかしたい、という動機が生ずる。 使用データ 上述の気温、相対湿度、飽差をプロットする例を想定し、次のように作成した。 ## function ---- svp <- function(t){ # 飽和水蒸気圧計算 Alduchov and Eskridge
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for文を使いggplotで複数のグラフを一気に描画する
ggplot2のヒストグラムに累積比率を重ねる - Qiita
ggplot2で点や線の色のマッピングを自分で決める - Qiita
ggplot2で、複数の時系列を一枚にプロット - Qiita
ggplot2でplot()的な複数グラフ表示とその闇 - Qiita
