Rのメタプログラミングとモナド (R Advent Calendar 2012) - アドファイブ日記（ミラー版）
R Advent Calendar 2012 : ATND の10日目の記事。 R言語は実行時に式や関数などの言語オブジェクトを組み立てたり加工したりする、いわゆるメタプログラミングのための機能が豊富に用意されている。本記事はそのクックブック的なまとめと、メタプログラミングの応用として「モナドをRで実装する」というのをやってみる。 ちなみにRのメタプログラミングは @tyatsuta 氏主催のTokyoLangR勉強会にて色々と情報共有が行われている。特に大仏様とあらびき氏の資料が理解を深めるのにオススメ。 R言語定義 第６章のまとめ by @teramonagi Rのスコープとフレームと環境についてのまとめ by @a_bicky 本記事、ちょっと長いので目次を。 【予備知識編その１】 動的に関数を作る 【予備知識編その２】 値でなく式を扱う関数を作る 【応用編】 Rでモナド！ 【おわり
R の model.frame オブジェクトについて - Triad sou.
model.frame オブジェクト model.frame オブジェクトは、R でデータとモデル式を統一的に扱うためのオブジェクトです。 実体は data.frame クラスのデータに、モデル式を含むいろいろな attributes が付加されたものです。 d <- e <- rep(1, 10) c <- 1:10 b <- factor(rep(1:2, 5)) a <- c + as.numeric(b) + rnorm(10, 0, 0.2) df <- data.frame(a=a, b=b, c=c, d=d, e=e) formula <- a ~ b + c mf <- model.frame(formula, data=df, weights=d, offset=e) attributes(mf) $names [1] "a" "b" "c" "(weights)" [
ggsave関数でggplot2のグラフをファイルに保存する - ぬいぐるみライフ？
ggplot2で描画したグラフをファイルに保存するにはggsave関数を使う． library(ggplot2) p <- qplot(carat, price, data = diamonds, color = clarity) # 描画して確認 print(p) # PNG画像として保存 ggsave(file = "diamonds.png", plot = p) 解像度/画像サイズの指定 画像の解像度やサイズを指定するには，それぞれdpiパラメータ(pixel/inch)，widthパラメータ(inch)，heightパラメータ(inch)を使う． p <- qplot(carat, price, data = diamonds, color = clarity) ggsave(file = "diamonds.png", plot = p, dpi = 100, width =
Plotting on Google Static Maps in R Markus Loecher Sense Networks markus@sensenetworks.com October 13, 2009 The Google Static Maps API (http://code.google.com/apis/maps/documentation/ staticmaps/) lets you embed a Google Maps image on your webpage withou
Plotting on Google Static Maps in R Markus Loecher Sense Networks markus@sensenetworks.com October 13, 2009 The Google Static Maps API (http://code.google.com/apis/maps/documentation/ staticmaps/) lets you embed a Google Maps image on your webpage without requiring JavaScript or any dynamic page loading. The Google Static Map ser- vice creates your map based on URL parameters sent through a stand
三次元散布図をRで描くのに画期的な新機能がRGLパッケージに加わった - ほくそ笑む
以前、三次元散布図をRで描いてみたという記事で紹介したRGLパッケージに画期的な新機能が加わったので紹介します。 (情報源：R: Interactive 3D WebGL plot of time-space cube with RGL | geolabs) RGLパッケージの良いところは、3次元プロットをマウスドラッグでグリグリ動かせるところなのですが、いざ、ファイル出力しようとすると、静止画か動画でしか保存できず、インタラクティブな3次元プロットをそのままファイルに保存することができないというのが欠点でした。 しかし今回、新機能として、WebGL で動く HTML ファイルとして保存できる機能が付加されたようです。 さっそく試してみましょう。 install.packages("rgl") library("rgl") data(trees) plot3d(trees) writeWe
主座標分析について簡単に紹介するよ！ - ほくそ笑む
今日は主座標分析(Principal Coordinate Analysis; PCoA)の紹介を簡単にしたいと思います。 主座標分析は古典的多次元尺度構成法(Classical Multidimensional Scaling; CMDS)とも呼ばれる統計解析手法です。 この解析手法を使用する主な目的は、高次元のデータを2次元や3次元に落として視覚化したいという時に使います。 以前紹介した主成分分析と同じような感じですね。*1 主成分分析との違いを簡単に言うと、主成分分析はユークリッド距離をなるべく保ちながら低次元に落とす方法ですが、主座標分析はユークリッド距離だけでなく、他の距離や類似度*2が使えるという点にあります。 例えば、ユークリッド距離の代わりに相関係数を使えば、相関の高いもの同士が近い配置になるようなプロットを作ることが可能です。 データを用意する さっそくやってみたいのです
Rcppを触り始めた - ぬいぐるみライフ？
Rcppを使うと従来の方法と比べてよりシームレスにRの拡張を作れるようになる． Rcpp: Seamless R and C++ Integration RをC++で拡張する動機 主に以下の二点が挙げられる． 計算速度を向上させる C++から使えるライブラリをRで利用する 1については以下の記事が参考になる． CでRの拡張したら速すぎて(40〜50倍)吹いたwww - yasuhisa's blog インストール方法 Rcppパッケージのインストール方法は以下の通り． > install.packages("Rcpp") インストール後，以下のコマンドでRcppの説明を見ることができる． > vignette("Rcpp-introduction") 従来のC++によるRの拡張 ある決まった数値ベクトルを返す関数をC++で書き，Rで呼び出してみる． numeric_vector.cc 従来
Rcpp - アールメカブ
_ 基本 Rcppインターフェイスを使ったクラスライブラリを作成するコード側で，たとえば Rから受け取った SEXP 型 a は，以下のように Rcpp::RObjectクラスの派生クラスに変換する必要があるのだが， Rcpp::NumericVector xa(a); この xa はそのまま演算できる． これをRに返す際には，明示的に型変換する必要がないので，ついつい SEXP そのものだと誤解しそうになるが，あくまで Rcpp::RObjectクラスのオブジェクトであることを忘れないようにしないと，妙な代入などをおこなってしまいそうになる． ちなみに，伝統的な R API で，Rinternals.h を使う場合は，演算処理のためにポインタをとる．
Rcppはムッチャ速い | wrong, rogue and log
Debian Projectに所属しているRcppの開発者Dirk Eddelbuettelの超高速コードである。先日のRadford Nealのエントリを受けたChristian Robertのブログエントリをみて、Rcppで実装してみたとのこと。 Straight, curly, or compiled? http://dirk.eddelbuettel.com/blog/2010/09/07/#straight_curly_or_compiled こちらもrbenchmarkをインストールして、そのまま試してみよう。 > f <- function(n, x=1) for (i in 1:n) x=1/(1+x) > g <- function(n, x=1) for (i in 1:n) x=(1/(1+x)) > h <- function(n, x=1) for (i in 1
RでSVG素敵生活はじめませんか - sheephead
日頃Rを使われている方で、Rから画像を出力したことがないという方はほとんどいないんではないでしょうか。 Rの大きな魅力の一つは、間違いなくこの柔軟かつ豊富なグラフィックス機能です。それは今や個人のみでなく企業でも認知されつつあります。 例えば、MozillaはTest Pilotというアドオンでユーザからのフィードバックデータを視覚化するにためにRのグラフィックスを用いています。 Winners of Mozilla Open Data Competition announced | (R news & tutorials) Test PilotをFirefoxにインストールすることでFirefoxの利用状況をRのグラフィックスで視覚的に認識することができます。興味のある方はインストールしてみると良いでしょう。 Test Pilot :: Add-ons for Firefox Rのグラフ
EmacsでのR開発環境をRstudio、Eclipseライクにするe2wm-R.el - sheephead
EmacsでのR開発環境をRstudio、Eclipseライクにするe2wm-R.el 2011.03.15 Emacs e2wm, Emacs このところ、R界隈では新しく公開されたRstudioというIDEの話が飛びかっておりました。 RStudio これが、かなり完成度が高いです。補完機能はもちろんのこと、パッケージマネージャ、オブジェクトマネージャーなど洒落た機能まで持っています。しかもサーバ版まで。githubのコミットログを見てみると12月頃から開発が始められているようなので、3ヶ月ほどで完成したことになります。いやーすごいです。 Rstudioに始まったことではなく、R関連のエディタ、IDEはすでに成熟した分野となりつつあります。gedit、notepad+などの主要なエディタにはすでにR用の拡張がありますし、当然あのEclipseにもR用の拡張があります。 R を Ecli
面グラフを描く - 盆栽日記
面グラフを描きたい。 まあggplot2を使えばgeom_lineでfillを指定したりすれば一発なのだが、以下のサイトにあるような図を描きたいのでggplot2だと色々過剰。 http://www.informationisbeautiful.net/visualizations/mountains-out-of-molehills/ したがって基本のplotで描くことにする。 この場合、polygonを使う。 polygonは多角形の中を塗りつぶす関数。 今回のように面グラフを描く場合は、基準線(たとえばy座標が0)と折れ線グラフで囲んだ多角形を作って、その中を塗りつぶす。 # サンプルデータ smp <- c(0, 0, 2, 3, 1, 0, 0, 4, 5, 3, 0) smp2 <- c(0, 1, 0, 1, 2, 0, 0, 1, 2, 0, 0) smp3 <- c(1,
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
R でいまどきなパッケージ開発 (devtools, testthat, roxygen2)
追記 (2012/04/21): 以下のコードは S4 classes で書いていますが、R5 reference classes で書き直してみました。こちらもどうぞ。http://blog.hackingisbelieving.org/2012/04/r5-reference-class-r-devtools-testthat.html R のパッケージ開発の情報があまりないので、自分はこんな感じでやってます、というのを書いてみます。パッケージ開発支援の devtools と単体テスト支援の testthat, そしてドキュメント生成支援の roxygen を使うのがいまどきっぽいです。 そもそもパッケージを作製しているひとをあまりみたことがないので、もっとこうすべき、というのがあれば教えてほしいです。 今回はデモケースとして S4 OOP で、Idol クラスを定義し、とある身体的特
文字列の類似度を測る(1) レーベンシュタイン距離｜Colorless Green Ideas
ある文字列と別の文字列の類似度を測る手法の1つである、レーベンシュタイン距離について紹介する。文字列の類似度は検索エンジンやDNAの塩基配列の調査などにも使用されており、応用範囲は広い。 はじめに Googleの検索結果の訂正候補 検索サイトで検索語を間違えて入力してしまった場合、検索エンジンが訂正候補を出してくれることがある。図に掲げた例では、「マクドナルド」と入力しようとして、誤って「マクラナルド」と入力してしまっているが、Google は「マクドナルド」の検索結果を返している。誤ったものを入力すると、その誤ったものと似た正しいものを返しているのである。 このように訂正候補を出すには、まず入力されたものと似ているものを探し出すということが必要になる [1] 。そして、似ているものを探し出すには、何をもって似ているとするのかということを決めなくてはならない。つまり、類似度の尺度が必要とな
ggplot2 の自分用メモ集を作ろう - Triad sou.
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
PRML６章「ガウス過程による回帰」を R で試す - 木曜不足
PRML 読書会 #8 が来週に迫る中。 カーネル法わからん…… ガウス過程わからん…… そもそも今回の会場無事たどり着けるかな…… ３つめの不安はとりあえず置いといて、わからんときは手を動かすしかない。 というわけで PRML 6.4.2 「ガウス過程による回帰」を R で試す。 訓練データは PRML のサンプルデータを使う。 # PRML's synthetic data set curve_fitting <- data.frame( x=c(0.000000,0.111111,0.222222,0.333333,0.444444,0.555556,0.666667,0.777778,0.888889,1.000000), t=c(0.349486,0.830839,1.007332,0.971507,0.133066,0.166823,-0.848307,-0.445686,-0
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http://rattle.googlecode.com/svn/trunk/src/pmml.randomForest.R
Tsukuba.R #9で「Rデータフレーム自由自在」を発表してきました - あらびき日記
