Ruby Plotting with Galaaz: An example of tightly coupling Ruby and R in GraalVM
IntroductionGalaaz is a system for tightly coupling Ruby and R. Ruby is a powerful language, with a large community, a very large set of libraries and great for web development. However, it lacks libraries for data science, statistics, scientific plotting and machine learning. On the other hand, R is considered one of the most powerful languages for solving all of the above problems. Maybe the str
データサイエンスのための統計学入門
データサイエンスに必要な統計学と機械学習の重要な50の基本概念と、関連する用語について、簡潔な説明と、それを裏付ける最低限の数式、クリアな可視化、実現するRコードを提示して、多方面からの理解を促します。データの分類、分析、モデル化、予測という一連のデータサイエンスのプロセスにおいて統計学のどの項目が必要か、どの項目が不必要かを示し、重要な項目について、その概念、数学的裏付け、プログラミングの各側面からアプローチします。データサイエンスに必要な項目を効率よく学べて、深く理解することが可能です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確認の上、ご利用く
R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
dplyrを使いこなす！基礎編 - Qiita
はじめに 4月ということで、新卒が入ってきたりRを使ったことないメンバーがJOINしたりしたので、 超便利なdplyrの使い方を何回かに分けてまとめて行きます。 Rは知らないけど、SQLとか他のプログラミング言語はある程度やったことあるみたいな人向けです。 dplyrを使いこなす！シリーズ 基礎編以外も書きましたので、↓からどうぞ。 * dplyrを使いこなす！Window関数編 * dplyrを使いこなす！JOIN編 dplyrとは データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。 ソースの可読性もよくなるので、宗教上の理由で禁止されている人以外は使うメリットは大きいです。 処理可能なデータサイズの目安 あくまでも個人の環境に強く依存した感覚値ですが、1000万行、100MBぐらいのデ
10 R packages I wish I knew about earlier - Yhat
I started using R about 3 years ago. It was slow going at first. R had tricky and less intuitive syntax than languages I was used to, and it took a while to get accustomed to the nuances. It wasn't immediately clear to me that the power of the language was bound up with the community and the diverse packages available. R can be more prickly and obscure than other languages like Python or Java. The
羽鳥教入信のすゝめ - Qiita
はじめに ここでいう羽鳥氏とは、Rの統合開発環境RStudioのチーフをつとめるHadley Wickhamさんのことです。誰が言い始めたのか不明ですが、日本での愛称です。 Hadley -> はどりー、はどれー -> 羽鳥 今日はHadley Wickhamさんの紹介と、その信者（ただ単に羽鳥氏のふあん）について書きます。 神が神たる所以 神・羽鳥のすごさは、Rへの貢献の多さから伺えます。本、パッケージ、メーリングリスト、多くの場面で彼の名前を見つけます。また羽鳥か...、というくらいに。 Rの世界を知れば知るほど、彼の名前を見る機会が増えます。また、パッケージ制作に関わると彼から怒られることもあるとか。神の怒りに触れてはいけない（戒め）。 そんな羽鳥氏を尊敬し、崇拝する信者は、世界中にいるらしく、彼のRに対する思想やプログラミング、グラフィックスの作法を通称Hadley Worldとい
Rのライブラリとかチートシートとか基本操作とかメモ - Qiita
## SQLでいうJoin hoge.fuga <- merge(hoge, fuga, by = c( "user_id", "app_name" ) ) ## SQLでいうLeft Outer Join hoge.huga.foo <- merge( hoge.huga, # 結合対象データ（X） dpu, # 結合対象データ（Y） by = c("log_date", "app_name", "user_id"), # 結合対象データのカラム all.x = T # Left Join 指定 ) ## 結合した側のデータの列名は.gをつける hoge <- merge( imp, goal, # tmpとgoalを結合 by="transaction_id", # transaction_idで結合 all.x=T, # 外部結合 suffixes=c("",".g") # 結合下側
Rを使うなら知っておきたいチートシート群 - Qiita
Rにもチートシートはある。 なかでもRStudio社のチートシートは使い勝手が良い。 RStudio社のチートシートは知っている人にとっては当たり前の情報だが、知らない人は本当に知らないことを最近知ったのでQiitaにも記事を残しておく。 できればこの記事をストックするのではなく、以下のURLをブックマークしてほしい。 https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/ 以下に各チートシートの簡単な紹介とURLを示す。 データハンドリング いわゆるデータの前処理。Data Wranglingとも言う。 dplyr、tidyrを使った例が図入りで書かれている。必見。 https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf なお、データハンドリング
一歩進んだRとの付き合い方 - Qiita
どうも、R歴４年目にしてR初心者勢です。こちらは2015年にRをはじめたい、更に知識を高めたい人に向けた記事と自分の抱負になります。 都度、参考になる本やURLを書いているので詳しくはそちらをご覧ください。 これからRをはじめる、ほとんどR使っていない人向け はじめに: どうしてRなのか よく言われることですが、 オープンソースでの開発 -> どういう機能をもっているか、どのように処理されるかがわかる マルチプラットフォームでの利用 -> 環境を選ばずどこでも同じように作業できるというのは大事 機能拡張（パッケージ、ライブラリ）に優れる -> 必要は発明の母の精神。俺がこういう機能欲しいから作るぜ★ ということを私は挙げます。 海外でもRは人気ですね -> TIOBE Software: Tiobe Index（これからはじめたいプログラミング言語としてRとSwiftへの注目が高まっている
このRパッケージがすごい2014 - Qiita
2014年に使用したRパッケージのなかで、個人的にこれはすごいと思ったパッケージを５つ厳選しました。順序不同で紹介します。 各パッケージの紹介記事をRPubsに公開しましたので、こちらからご覧ください。 magrittr dplyr stringr ggplot2 knitrBootstrap 先日の統計数理研究所で開催されたR研究集会にて石田さんの発表にもありましたが、やはりpipe演算子の登場は大きなインパクトでした。また、RStudioの開発が進み、アウトプット方法に多様性がもたらされ、充実してきています。 個人的な点では羽鳥教へ入信したことがRの上達につながった2014年でした。 あなたの「このパッケージがすごい」は？ 便利なパッケージがあればぜひ教えてください。 海外の方の記事 -> ŷhat | 10 R packages I wish I knew about earlier
R言語 CRANパッケージ一覧 | トライフィールズ
CRANで公開されているR言語のパッケージの一覧をご紹介します。英語でのパッケージの短い説明文はBing翻訳またはGoogle翻訳を使用させていただき機械的に翻訳したものを掲載しました。何かのお役に立てれば幸いです。 パッケージ確認日：2023/08/01 パッケージ数：19870 また、パッケージをお探しの方は「R言語 CRAN Task Views」「R言語CRANパッケージ検索」も参考にしていただければ幸いです。 A3 Accurate, Adaptable, and Accessible Error Metrics for Predictive Models 予測モデルのための、正確、適応、およびアクセス可能なエラーメトリック AalenJohansen Conditional Aalen-Johansen Estimation 条件付きアーレン-ヨハンセン推定法 AATtools
Google Sites: Sign-in
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Rクイックリファレンス 第2版
統計分析の標準ツールとして不動の人気を誇るオープンソースソフトウェアRについてのリファレンス。Rの基本操作から、パッケージの詳細、コマンドや関数の一覧、さらには可視化、最適化、並列化など、Rをさらにパワーアップさせるテクニックまで、幅広いトピックを取り上げます。Rの持つ機能を詳しく解説しつつ、Rの可能性を追求する一冊です。圧倒的な情報量を誇り、初心者にも上級者にも有用な情報が満載です。Rユーザにとっては常に手元に置いておきたい一冊です。 はじめに 第I部 Rの基本 1章 Rの入手とインストール 1.1 Rのバージョン 1.2 Rのバイナリの入手とインストール 2章 Rのユーザインタフェース 2.1 RのGUI 2.2 Rコンソール 2.3 バッチモード 2.4 Microsoft ExcelでRを使う 2.5 RStudio 2.6 Rを走らせる他の方法 3章 R超入門 3.1 Rの基本操
Rグラフィックスクックブック
いまや統計解析の標準ツールとなったオープンソースソフトウェアRの強力なグラフィックスパッケージであるggplot2を使ってグラフを作成するためのレシピ集です。棒グラフや折れ線グラフ、散布図といった基本的なグラフから箱ひげ図、バイオリンプロット、ドットプロット、地図といったさまざまなグラフィックスの作成方法だけでなく、こうしたグラフのきめ細かいカスタマイズ方法、効果的な表示方法、色の使い方、さらには文書用データへの変換方法まで、およそグラフに関することはほとんど網羅しています。実際の「やりたいこと」に応じた解決法を提示。描きたいグラフがすぐに描ける、実用的な一冊です。 目次 訳者まえがき はじめに 1章 Rの基本 レシピ 1.1 パッケージをインストールする レシピ 1.2 パッケージを読み込む レシピ 1.3 区切られたテキストデータファイルを読み込む レシピ 1.4 Excelファイルか
Rのデータフレーム(data.frame)について - Qiita
データフレームとは？ Rで最も使われるデータ構造の一つ 同じ長さを持つ名前付けされた複数のベクトルからなるリスト（スプレッドシート、データベーステーブルに似ている） スプレッドシート、データベーステーブルとの違いは、行ではなく列から構成されること（行ではなく、列が1レコードになる） データフレームの作成 data.frame() 関数を使う $ R > name <- c('suzuki','sato','yamada') > height <- c('172','165','184') > weight <- c('60','58','75') > users_table <- data.frame(name,height,weight) > users_table name height weight 1 suzuki 172 60 2 sato 165 58 3 yamada 184
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How to install R packages with Ansible
Posit
GitHub - kazutan/awesome-ggplot2: ggplot2に関連する素敵なパッケージリスト
http://timchurches.github.io/ggplot2er/
Amazon.co.jp: Rで学ぶ日本語テキストマイニング: 石田基広, 小林雄一郎: 本
