Jupyter and conda for R | Anaconda
tl; dr: We discuss the many benefits Jupyter, the IRKernel and conda can provide for data scientists working in R. Jupyter, previously called IPython, is already widely adopted by data scientists, researchers, and analysts. Jupyter’s notebook user interface enables mixing executable code with narrative text, equations, interactive visualizations, and images to enhance team collaboration and advanc
R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
Debugging in R
These web pages describe various issues involved in debugging code written for the open source statistical package R. It is particularly aimed at Windows programmers, but many of the techniques work more widely. For instructions particular to other platforms, and non-compiler-specific details, see the Writing R Extensions manual in the docs subdirectory of the R installation. The cat() and print()
How can we make xkcd style graphs?
Apparently, folk have figured out how to make xkcd style graphs in Mathematica and in LaTeX. Can we do it in R? Ggplot2-ers? A geom_xkcd and/or theme_xkcd? I guess in base graphics, par(xkcd=TRUE)? How do I do it? As a first stab (and as much more elegantly shown below) in ggplot2, adding the jitter argument to a line makes for a great hand-drawn look. So - ggplot(mapping=aes(x=seq(1,10,.1), y=seq
Rmpiとsnowで 並列処理
SPICE MODEL of 2SK3569 (Professional+BDP Model) in SPICE PARKTsuyoshi Horigome
foreach＋doSNOWパッケージを使って、並列処理をやってみた - My Life as a Mock Quant
なんだかweb屋界隈ではHadoopだのMahoutだの象を使うだの使わないだの楽しそうな事をやっていて、私はとてもさみしく、そしてうらやましくもなったわけですが手元にそんな立派な環境なんてないわけで。しかし、そんな私にもマルチコアのパソコンが与えられているのでそれで計算の並列化をやってみた。OSはwindows XP(32bit)。 使うのは統計数理研究所のセミナーでお薦めされていたforeachパッケージ*1。これはRevlution Rの人たちが作っているので今後とも継続的な開発と進化が期待できるとのこと。まずは、doSNOWパッケージも合わせてインストール。 install.packages("foreach") install.packages("doSNOW") foreachパッケージではforループの並列化をしてくれるのですが、処理を並列化させないで書くこともできるのでまず
Rのコードを multicore を使って、テスト駆動開発でマルチコア化するよ
multicore パッケージを利用してマルチコア化してみます。とは言っても、sapply, lapply を mclapply にするだけの簡単なお仕事ですが、せっかくなので testthat を使ってマルチコア化する際にテスト駆動開発で実装していきます。 まずは、そのへんのアップルストアで購入可能な MacBook Air を購入しましょう。今回はこれでやります。Rも Mac 版の dmg を普通にインストールしましょう。次にパッケージをインストールします。 sudo R install.packages(multicore) install.packages(testthat) q() インストールが簡単なのがよいですね。MPIとかそういうものをごちゃごちゃ設定する必要なないです。 今回は非有界区間のモンテカルロ積分によって、標準正規分布の累積分布関数を計算します。まずは for で
R + Bioconductor で遺伝子構造を描く
From Evernote: Rで遺伝子構造を描く 超並列DNAシーケンサーの登場で、遺伝子構造など、ゲノム上のイベントやオブジェクトのデータを大量に得ることができるようになってきました。データ解析にとって可視化は重要ですが、ゲノム上で起きているイベントなので、ゲノム上に配置して可視化したい場面がよくでてきます。しかし、さまざまなゲノム上のオブジェクトをゲノム座標から画像座標に変換して、絵を書くのは意外と面倒な作業です。 例えば遺伝子構造の絵を書こうとします。これは、遺伝子構造をどのように入手するか、遺伝子構造をどのように描くか、の2つの問題に分けることができます。ここでは、遺伝子構造のデータは、R + Bioconductor の biomaRt パッケージを使って、Ensembl Biomart からダウンロードすることで解決します。遺伝子構造をどのように描くかについては、Genome
Rデータフレーム自由自在
This document summarizes information about a person named Takeshi Arabiki. It includes: 1. Their Twitter handle is @a_bicky and ID is id:a_bicky. 2. A link to their blog on Hatena is provided. 3. They have written books and slides about using R and SciPy. 4. Links are provided to their slideshare presentations about using Twitter and R.Read less
R sp graphics example figures
(png graphs were made using the GDD driver in package GDD) For a general gallery on R graphics, see: R Graph Gallery : Enhance your data visualisation with R. fig01.R : coloured points plot with legend in plotting area and scales: fig02.R : coloured points plot with legend in plotting area and scales; non-default number of cuts with user-supplied legend entries: fig03.R : points plot with scale ba
R で高速な (ユークリッド) 距離行列計算 | Atsushi TATSUMA Web Page
はじめに 皆さんは R 好きですか？好きですよね。勉強会もたくさんありますもんね。 僕は嫌いです。遅いので。でも、書き方の工夫でなんとかなることもあります。 僕が研究室でやってることは、表向き検索ということになってるのですが、 やってることは、次元削減とかクラスタリングとか、そのあたりです。 データがなす空間を、解析するという点では、検索も機械学習も一緒ですね。 この、データが空間上でどういった感じになってるのか、の手がかりとなるモノに、 全データ点同士の距離があります。これを行列で表したものが、距離行列です。 距離には、だいたい、まずは、ユークリッド距離を試します。 R で距離行列を求める場合 dist 関数を使いますが、 ユークリッド距離だけに絞れば、自作した関数の方が速くなります。 2点間のユークリッド距離 いま、二次元のデータが、二点あるとします。 ちなみに、データ点
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https://qiita.com/ksomemo/items/71843261b7b0919d08b8
How do I set a CRAN mirrror to install an R package in Jupyter? · Issue #234 · IRkernel/IRkernel
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3D Plots with ggplot2 and Plotly
renjin - Project Hosting on Google Code
http://www.stat.auckland.ac.nz/~paul/RG2e/
NumPy for R (and S-Plus) users – Mathesaurus
株式会社Yostar
How to Superimpose Histograms