Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
plotで散布図が一枚書けたというレベルから， 使える図を作るレベルへと進むには 描画を制御するパラメータを適切に設定できる 描画関数を何度も呼び出して重ね描きができる ことがポイントになります． このページでは，まずはパラメータの設定について説明します． とくに，文字のサイズやシンボルのサイズを自由に制御する方法を解説します． 続いて，高水準関数を何度も呼び出したり，高水準関数と低水準関数を 組み合わせたりして重ね描きするときの注意点を説明します． この場合は，座標系の設定の理解が重要になります． これらを理解すれば，プログラムで作図することもおっくうでなくなるでしょう． なお，グラフ描きのためのさまざまなワザを網羅的に紹介することはしません． 実用的な見栄えの，ごくふつうのグラフを描くための基礎に限って紹介します． もっと凝ったことがやりたくなったら，自分で調べてみてください． なお，
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Bar and line graphs (ggplot2)
Problem Solution Basic graphs with discrete x-axis Bar graphs of values Bar graphs of counts Line graphs Graphs with more variables Bar graphs Line graphs Finished examples With a numeric x-axis With x-axis treated as continuous With x-axis treated as categorical Problem You want to do make basic bar or line graphs. Solution To make graphs with ggplot2, the data must be in a data frame, and in “lo
pythonでggplotを使おう！ -pythonによるデータ分析（２）- - Data Science by R and Python
ggplot2をpythonで使う。 Rを使っている人にとっては、ggplot2はおなじみな感じがしますが、pythonでもこれ使えるといいなということで、pythonで使える方法を探しておりましたら、"ggplot"はpythonでもあるんですね。 ggplot 0.6.5 : Python Package Index ということで、これを積極的に使っていくためにセットアップします。あんまり日本語の記事もないですし。ちなみに、Rではggplot2でしたが、pythonではggplotです。 依存パッケージなど ggplotは以下のパッケージに依存しています、pythonでのデータ解析で、使うモノばかりなのでインストールしている人も多いかと思いますが、ない人はインストールをしてください。 matplotlib pandas numpy scipy statsmodels patsy インス
plotlyパッケージでグラフをシェアしよう！ -Rによるグラフィックス- - Data Science by R and Python
Plotlyパッケージを紹介します。 PlotlyはRのグラフィックのライブラリで、グラフの作成や共有をインタラクティブに行えて、かつかなりハイレベルな図をブラウザーで表示できるという特徴を持っています。 実際、書いたものをアップロードして、URLでブログなどに張り込むということができるという点でとても実用的です。今回は、このplotlyを用いて、グラフを3つほどDemo的に作成します。 plotlyのインストール まずは、インストールですが、Rのコンソールから次のようにdevtoolsを読み込みます。libraryで使ってない人は、installをしてください。 install.packages("devtools") library("devtools")次に、githubからplotlyをダウンロードします。plotlyには様々なapiが用意されており、今回はR版を使います。Pyth
原点がゼロでないグラフ、２軸のグラフ - 廿TT
前置き ここに書くことはすでに言い尽くされているような気がしますが、どうもなかなかご理解頂けていないようなので、改めてしつこく述べます。 なんだこりゃ。TV屋は相変わらずヘボなグラフ作ってんな・・・・原点がゼロじゃないグラフを作るのはいいかげんにやめろよと ＞ 原油価格はこんなに下がっているのにガソリン価格なぜ下がらない ... pic.twitter.com/AUpQovr9i8— 開米瑞浩 (@kmic67) 2014年8月8日 棒グラフ 棒グラフは原点がゼロである必要があります。 二重波線で省略を示したとしても、ダメです。 下のグラフは、 http://www.shumei-u.ac.jp/faculties/edu/images/img_edutop2014_graph.png このように描くべきです。 だいぶ印象が変わることをお分かり頂けるかと思います。 二重波線で省略を示したと
Rでグラフの軸ラベルを回転させる - 餡子付゛録゛
計量分析やシミュレーションに関係の無いデータで、Rでグラフを描いている人は少数派だと思います。 データ入力を表計算ソフトなどで行い、そこからテキスト・ファイルで保存するのに手間がかかる*1と言うのもあると思いますが、慣れていないと上手くレイアウトするのが大変だと言うのもあると思います。 例えば、X軸ラベルを縦書きにすると、以下のような操作が必要で大変です*2。 1. 元のグラフ まずは、ありがちな折れ線グラフを描いてみます。軸のラベルの数が少ないので見栄えが良くありません。 2. 90度回転させる ラベルを90度回転させると、軸ラベルの数が増えますが、出所と軸ラベルが重なります。 変更前コード # 表示位置を12ごとにする。df$DATEは文字列型 at <- c(1, seq(1, length(df$DATE), by=12), length(df$DATE)) # 表示位置の部分だけ
Rのグラフに回帰分析の結果である数式を書き込む - 餡子付゛録゛
データをプロットしたグラフに、推定された予測値や、推定されたパラメーターを数式ごと書き込みたいときはありませんか？ そう難しい話では無いのですが、幾つかコツがあるので例を作ってみました。 1. データセット グラフを描くにはデータセットが要るので、今回は以下の数字を # 奈良女子大学のページにあった実験観測データを拝借 t <- c(0,5,10,15,20,25,30) # 時間 Ts <- c(56.5, 32.1, 21.9, 17.0, 14.6, 11.9, 10.9) # 物体の温度 Tm <- 0 # 外気温（冷却材は氷でゼロ度だが、室温はもっと高い模様。なお、9.660583度を仮定すると、もっとも当てはまりが良い） 2. 推定を行う 推定を行い、予測値を計算してみましょう。モデルの制約によりpredict関数は使えません。 # ニュートンの冷却の法則を想定し、定数を推定す
Ｒのグラフィックス
curve：一般の関数グラフ 一変数関数の関数形を与えて、そのグラフを描きます。 「n=」オプションで、プロットする点の数を細かくして曲線をなめらかにすることができます。 「add=T」オプションで複数のグラフを 重ねて一枚のグラフにすることもできます。 curve(dt(x,5), -4, 4) # 自由度5のt分布の密度関数 curve(dnorm(x), -4, 4, col="red", add=T) # 標準正規分布の密度関数（重ね描き） curve(sin(1/x), -2, -0.001) curve(sin(1/x), -2, -0.001, n=10000) # 計算する点の数を増やすと滑らかになる 自分で定義した関数でも動きますが、定義の中に条件分岐がある場合は、関数表を作って、折れ線として表示させる必要がありそうです。 f = function(x) if(x
3次元のデータをグラフにする - どんな鳥も
3次元のベクトルで表されるデータをグラフ化する方法について，いくつかまとめてみました． 使用するデータvolcanoRに組み込まれているデータセットで，Maunga Whau山の標高データだそうです．10m * 10mのグリッドで，87rowと61columnからなります．rowは東から西へ，columnは南から北へのラインと対応しており，最小値は94，最大値は195です． まずはデータセットの準備． # あらわしたいデータのラベルを作成 EastWest <- 1:nrow(volcano) * 10 # rowの数は87 SouthNorth <- 1:ncol(volcano) * 10 # columnの数は61 # 頂上の位置を変数に入れておく mountaintop <- which(volcano == max(volcano), arr.ind = TRUE) * 10 グ
Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き 12. 見栄えのよいグラフ（その１）：字をきれいに updated on 2009-03-27 R は細かい指定をしなくともいろいろ「適当」に作図してくれます． データをグラフにして自分で眺めるだけなら，見栄えを気にする必要はありません． デフォルトの設定で描いてくれるグラフでも十分です． けれども論文や学会発表で使う図となると，見た目をよくすることも必要です． 論文用や学会用の図を作れないのでは，R 入門のモチベーションが 下がってしまうことにもなります．また，せっかく作図を自動化しても，そのあと 他のソフトに読み込んで手作業で細工をするのでは効率がよくありません． この章では，とくに文字の表示・軸の設定を中心に， 特別のパッケージを使うことなく「外むけに使えるグラフ」を描く方法をまとめてみました． すべて，par ないしは作図関数中で
[PDF]Rで自動作図
R で自動作図 どんな絵でも，何十回でも，何百枚でも 竹中明夫 （国立環境研） プログラミング環境 ＋実行環境 統計解析関数群 描画関数群 プログラム作図のすすめ まずは描いてみる 高水準作図関数と低水準作図関数 繰り返し作業をプログラムで 画像の保存 × Rのプログラムで絵が描けるよう になる ○ Rのプログラムで絵が描けそうな 気になる ◎ Rのプログラムで絵を描きたくなる この話の目指すところ やる気にさえなれば，世の中に はさまざまな情報がある． 0 5 10 15 20 25 30 0 5 10 15 20 25 30 Amount of job Required efforts 楽 苦労 楽をするための苦労は惜しまない 手作業 プログラム プログラミングの心構え 作図プログラムを書いて しまえば… • 多量のデータでも片っ端から同じ 形式でグラフ化できる • デザインをちょっと
Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き started on 2005-06-06 updated on 2017-09-16 竹中明夫 この文書は，フリーの統計解析・作図システム R を使って， データの一括処理と図化のプログラムを書けるようになるためのチュートリアルです． R の経験がまったくなくても読めるように書いています． ただし統計解析手法そのものについての解説はほとんどしていません． ひとつ覚えた統計解析用の関数を使って、 数十セットのデータを一度に処理しりたいとか、 ついでに自動的に作図してしまいたいとか、 統計解析の前にデータを一通りグラフにして全体像を見たいとか、 解析・作図の手順をプログラムとして書きとめ、 再利用できるようにしたいといった要望に応えるための文書です。 まずは はじめに：この文書のねらい をごらんください。 終りにでも、この文書の守備範囲に触
R-Source
画面分割・複数の図 R では一つのデバイスに複数の図を描くことが出来る． 以下に出てくるパラメータの説明はグラフィックスパラメータと割り付けパラメータの節で扱っている． 画面（デバイス）を分割して図を描く まず，画面（デバイス）の外周の余白を指定するパラメータがどこにあるかを紹介する． タイトルや注釈テキストを入れる場合で，余白を指定する場合は par() の引数に以下のパラメータを入れて指定する．タイトルや注釈テキストを入れない場合は指定する必要は無い．ここで紹介する例では，全体のタイトルを描くため，まず oma で上部に 4 mex 分（mex の初期値は 1 なので 4 文字分）の余白を取っている．
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絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚 -slideshare