Rによるデータ可視化と地図表現2022年8月28日に実施された統計思考院 オンラインワークショップ「探索的ビッグデータ解析と再現可能研究」https://sites.google.com/view/ws-ebda-rr-2022/ の発表資料です。 スライドの中のRコードは https://github.com/uribo/220828ism_ws にあげています。
From data to Viz | Find the graphic you need
From Data to Viz leads you to the most appropriate graph for your data. It links to the code to build it and lists common caveats you should avoid. What kind of data do you have? Pick the main type using the buttons below. Then let the decision tree guide you toward your graphic possibilities. Alternatively, check the complete decision tree.
【ggplot2】themeの使い方まとめ2021：作ったグラフの見た目をきれいにコントロールするために - Qiita
ggplot2でグラフを作っているときに困ること ggplot2を用いてR上で作図を行っていると なんかデフォルトだとx軸とy軸見えないから書き込みたいな 背景を灰色じゃなくて白にしたい！ x軸のタイトルを消して、x軸のラベルをななめ書きにしたいな… などのグラフの見た目に関わる変更を行いたいときがあると思います。 しかし、このような変更をどのようなコードで実行すればよいのかわからず困るかもしれません。 そんな時には… themeで軸の書き込み！ # Before ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) + geom_point() # After ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) + geom_poi
Rによる大規模データのプロット
2. データ量が多いとき 「Rによる散布図行列の描き方」では、あやめの 花のデータを使用している。データ数は150。 もしデータが 数万レコード あったら??? Sepal.Length 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 4.55.56.57.5 2.02.53.03.54.0 Sepal.Width Petal.Length 1234567 4.5 5.5 6.5 7.5 0.51.01.52.02.5 1 2 3 4 5 6 7 Petal.Width 3. 3万レコードの擬似ミクロデータ 就業を黒、不就業を赤、不詳を黄に色分けしたが 多くのデータが重なり合うと、もはや わけがわからない 0.0e+00 5.0e+06 1.0e+07 1.5e+07 0e+004e+068e+06 擬似ミクロ（実軸） 実収入 消費支出 4.0 5.0 6.
色の話・その7 - 日々のつれづれ
以前の日記で少し前フリしていた色の話。の続き。 色は視認性が高いグラフを書くときに大切な要素 色の多用は、グラフの本質を隠してしまう 人が理解できる限界は3~4色じゃないだろうか と、思ってます。 grDevicesパッケージの話が終わったので、2つの色パッケージの話。 RColerBrewerパッケージとdichromatパッケージについて。 最後は一番書きたかった、色覚バリアフリーについて。 日本人男性の5％（約300万人）、白人男性の約8％は、赤や緑の混じった特定の範囲の色について、差を感じにくいという視覚特性を持っています。これはこれまで「赤緑色盲、赤緑色弱」もしくは単に「色盲」「色弱」と呼ばれていたものですが、このホームページでは「色盲」という言葉に統一して記します（色盲という言葉を選んだ理由については、ここをご覧下さい）。その頻度はAB型の血液型の人よりも多いくらいで（AB型は
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Robust Image Rendering Support for ggplot2
How to Make a Heatmap of Customers in R [Video] | R-bloggers