rtweetパッケージでTwitter APIからデータを取るのが超お手軽になってた - Technically, technophobic.
Twitter APIからデータを取得するにはrtweetパッケージを使おう、という話は前に書きましたが、Twitter APIを使うにはトークン取得のために各自でTwitterアプリを登録する必要があり、やや面倒でした。 例えば2017年9月のこの記事ではその登録の仕方を詳しく説明しています。 しかし、そのちょっとあとにrtweet作者とHadleyがこんなやりとりをしてるのを目にしました*1。なんか自分でアプリ登録しなくてもrtweetパッケージのアプリを使えそうな雰囲気...？ Why do you require users to create own app? There’s no reason not to embed in package?— Hadley Wickham (@hadleywickham) 2017年11月7日 で、そういえばどうなったかなと思って質問してみる
R使いが今すぐ知るべきHeadless Chromeの現状 - Technically, technophobic.
とかいうタイトルを書いておきながらそんなに知らないので詳しい人教えてください。 ヘッドレスとは 「Headless Chrome」というものを聞いたことがあるでしょうか。ヘッドレスなChromeです。 ここで言う「ヘッドレス」とは、GUIなしで動作することです。Headless Chromeの公式ページ曰く、 ヘッドレスブラウザは、GUI を持つ必要のない自動テスト環境やサーバー環境にとてもよいツールです。 とあるように、これはウェブサイトのスクリーンショットを撮ったり、スクレイピングをしたいRユーザにとっても便利な機能です。 PhantomJS なぜChromeにこんな機能が付いたかというと、ヘッドレスブラウザへの需要が以前からあったためです。PhantomJSはそんなヘッドレスブラウザの先駆者です。これは、Rでスクリーンショットを撮るためのパッケージ・webshotの中でも使われていま
データ系列が多すぎるとき、いい感じに一部をハイライトするためのパッケージgghighlightをつくりました - Technically, technophobic.
ggplot2で可視化しようとして、データ系列が多すぎてこんなもじゃもじゃになってしまう、みたいなことないでしょうか。 これを、一部だけを色付けしてこんな感じのプロットにしてくれるパッケージをつくりました。 インストール GitHub上からインストールできます。 devtools::install_github("yutannihilation/gghighlight") gghiglightがやっていること gghiglightの説明をする前に、まずは上のグラフが何をしているのか、まずはふつうのtidyverseでやってみます。 データはこんな感じのやつです。 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) set.seed(1) d <- tibble( idx = 1:10000, value = runif(idx, -1, 1), type = sa
dplyr 0.7.0を使ってみる - Technically, technophobic.
注：これは2017/04/15に公開した「dplyr 0.6.0-rcを使ってみる」という記事を加筆修正したものです。 dplyr 0.6.0は5/11ごろにリリース予定でしたがなかなかリリースされず… dplyr 0.6.0 is scheduled for release in 4 weeks: https://t.co/zlLoZy5pLv. Lots of 👍🎉 stuff inside. Please try it out and report 🐛🐞! #rstats— Hadley Wickham (@hadleywickham) 2017年4月13日 約1カ月遅れで0.7.0として6/9についにリリースされました！ CRAN updates: dplyr https://t.co/y5W2NTKSXT #rstats— CRAN Package Updates (@C
私と驥悟く蜈ｵ - Technically, technophobic.
※この投稿は「私と里傭兵」大喜利Advent Calendar 2016 4日目の記事です*1。 里傭兵は文字だ。文字通り。 みたいな書き出しではじまる小説があったがその話はここではしない*2。しかし、文字とは何なのか。 「里傭兵」という文字と「里傭兵」という文字は同じなのか。「里傭兵」という文字と「驥悟く蜈ｵ」という文字は違うのか。 あるいは文字として同じ「里傭兵」であっても中身は別物という可能性もある。あの著名な里傭兵氏でさえ、少し髪の色が変わっただけで私たちの認識回路はこうも揺さぶられる。 変な金髪にーちゃんが来たぞ— 機械の体を手に入れるのよ鉄郎 (@tetsuroito) September 24, 2016 金髪、テンションおかしいのでなんかキメてるのでは— ジョーム (@dichika) September 24, 2016 金髪がホラ吹いてるwwwwww— ジョーム (@d
メモ：purrr::map()は深い階層の要素でも一発で取り出せる - Technically, technophobic.
R4DSに書いてある話。 たとえばこういう要素があるとする。 l <- list( group1 = list( name = "group1", score = 10, user = list( loginname = "user1", emoji = ":sushi:" ) ), group2 = list( name = "group2", score = 11, user = list( loginname = "user2", emoji = ":llap:" ) ) ) ここで、nameを取り出すには"name"を指定する。 l %>% map("name") #> $group1 #> [1] "group1" #> #> $group2 #> [1] "group2" では、userのloginnameを取り出すにはどうするのか。単純に考えれば、2回map()すればいい。
TwitterのAPIドキュメントをスクレイピングしてRのパッケージを自動生成する - Technically, technophobic.
というやり方でパッケージをつくってみました。まだエラーが残ってますが、たぶんある程度は動くはずです。 Rのコードを生成するRのコードはこちらです。 twihttr/generate_R_code.R at master · yutannihilation/twihttr · GitHub あんまり大したことはしてないんですが、やったことを軽くメモ。もっといいやり方あればだれか教えてください… DSLっぽいやつ Rのオブジェクト → Rのコードを生成する、という感じなので、これはDSLってことでは？と思ってAdvanced Rに書いてあるのを思い出しながらやってみました。でもたぶん大してDSLじゃないんですけど。 こんな感じのS3関数を用意しとくと、 library(stringr) as.document <- function(x) UseMethod("as.document") as
匿名集団的知性・ホクソエム――その傾向と対策 - Technically, technophobic.
TL;DR(2015/03/29追記) このページ読んどけばばっちりです：ニコラ・ブルバキ - Wikipedia いま私のTLではこんなドラマが繰り広げられています。 @teramonagi 俺が、俺達がホクソエムだ！— ホクソシエロ_悪魔の囁き (@siero5335) March 23, 2015 巨大化していくホクソエム…俺が…俺が必ず食い止める！！！— やまかつ (@yamakatu) March 23, 2015 @sanoche16 俺たちはいまホクソエムとしての真価を試されている— ホクソエム (@dichika) March 23, 2015 ホクソエムとは？ 今のところ分かっているのは、以下の2つの特徴です。 名前が「ホクソエム」もしくは「ホクソ～」 アイコンがラテアート しかし、ホクソエムとはどのような概念なのか。客観的にそれを定義するには、もはや私たちはホクソエム化
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