プロットの作製 基本プロットを作る Geoms Aesthetics 違う種類のグラフを重ねる 参照線の追加 グループ分け 層別プロット スケールと軸 Scales 軸ラベルやタイトルの変更 軸の表示範囲を変更する 軸の左右の余白を削除する 軸表示の修飾 日時の軸スケール 軸区切り値の変更 軸スケールの変更 (変数変換) プロットのソート (離散型変数の水準をソートしてプロット) 座標系の反転:横向き箱ひげ図 極座標への変換:円グラフ 座標系のアスペクト比の指定 色セットの変更 ggplot2 のデフォルト色セットの定義 任意の色セットの利用 凡例 凡例位置の変更 凡例ラベルの変更 凡例の一部を削除する テーマ (グラフ背景・グリッドの色, マージン, フォント) Themes 定義済み theme の適用と編集 theme 要素と theme() の併用時の注意点 フォント変更 保存 g
[This article was first published on Expansed » R, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. Are statistics sexy? Visualising social networks certainly is! I wrote a little function, which makes producing beautiful plots depicting a mailbox with R a
Revolutions Milestones in AI, Machine Learning, Data Science, and visualization with R and Python since 2008 If you want the graphics you create with R to look their best, in general it's best to go for a vector-based graphics format instead of a raster-based format. Common formats like GIF and JPG are raster-based: the image is composed of pixels, and if you don't choose a high enough resolution,
ひさしぶりに統計ソフトRの話。 来年こそは仕事でバリバリつかってみようと思っている統計ソフトのR。 前のエントリーでも書いているように、フリーソフトなのに高機能。(統計解析・グラフの種類が豊富) しかし、日本語での資料がまだ少ないのがちょっとイタイ…。 (最近は書籍でも多く診られるようになってきましたけどね!嬉しい限りです) ちょうど調べ物をしてたときに、「How Google and Facebook are using R」というエントリーを見つけました。 今日はその内容をちょっと日本語に訳した内容を紹介しようと思います。 紹介するサイトこの記事が書かれていたのは、Dataspora Blog というサイトで、データに関する(Big Data, open source analytics, and data visualization)記事をメインに書かれているようです。 (私は知らな
前回の「GoogleとFacebookではRはどのように使われているか?」が意外と人気だったため、引き続き統計ソフトRのお話。 今回取り上げるのは、GoogleでのRコーディングスタイルについて。 これもちょっと調べ物をしていた際に発見したページです。 (もしかしたら、Rを利用されている方にとってはポピュラーなページかもしれませんが) 今回もこちらのページを日本語訳に挑戦してみました。 (例によって英訳に誤訳等があるかもしれません…ご容赦ください) 今回のページはこちら。 GoogleCodeの中のページです。元々はGoogleCodeの中で、各種言語のコーディングスタイルが記載されているようです。 C++や、Objective-C、Pythonのスタイルが書いてありました。 Google's R Style Guide サマリー:Rスタイルルール1.ファイル名:「.R」で終わること 2.
RHIPE: An Interface to Hadoop and R for Large and Complex Data Analysis [ad name=”Google Adsense 468_60″] Ron Fredericks writes: Dr. Saptarshi Guha created an open-source interface between R and Hadoop called the R and Hadoop Integrated Processing Environment or RHIPE for short. LectureMaker was on the scene filming Saptarshi’s RHIPE presentation to the Bay Area’s useR Group, introduced by Michael
This is an interactive introduction to R. R is an open source language for statistical computing, data analysis, and graphical visualization. While most commonly used within academia, in fields such as computational biology and applied statistics, it is gaining currency in industry as well – both Facebook and Google use R within their firms.Read less
Transforming science through open data, software & reproducibility We help develop R packages for the sciences via community driven learning, review and maintenance of contributed software in the R ecosystem Our PackagesUse our carefully vetted, staff- and community-contributed R software tools that lower barriers to working with local and remote scientific data sources. Combine our tools with the
[This article was first published on Win-Vector Blog » R, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. Programmers should definitely know how to use R. I don’t mean they should switch from their current language to R, but they should think of R as a ha
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