新型コロナウイルス感染症対策専門家会議 「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提言」（2020 年 3 月 19 日）
1 新型コロナウイルス感染症対策専門家会議 「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提言」 （2020 年 3 月 19 日） 本専門家会議は、政府の新型コロナウイルス感染症対策本部の下、新型コロナウイルス 感染症の対策について医学的な見地から助言等を行うために設置されました（令和２年 2 月 14 日 新型コロナウイルス感染症対策本部決定） 。この見解は、新型コロナウイルス厚 生労働省対策本部クラスター対策班が分析した内容等に基づき、専門家会議において検討 した結果をまとめています。 現在までに明らかになってきた情報をもとに、現状の状況分析を行い、その正確な情報 提供に努めるとともに、政府及び自治体に対し提言を、国民の皆様及び事業者の方々に対 しお願いをすることとしています。 分析結果等はあくまでも現時点のものであり、随時、変更される可能性があります。 Ⅰ．はじめに 新型コロナウイルス
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary
2021/9/10 追記: 改めて更新された話を統合して整理して書き直しました. 以降はこちらを参考にしてください: ill-identified.hatenablog.com 2021/1/15 追記: RStudio 1.4 がリリースされたのでなるべくアップデートしましょう 2020/12/06 追記: Japan.R で今回の話の要約+新情報を『Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck』として発表した. ハイライトは「近々出るRStudio 1.4 があれば fontregisterer はほぼいらなくなる」 2020/10/31 追記: geom
[書評]『データ分析のためのデータ可視化入門』と最近の R グラフィックスパッケージ事情 - ill-identified diary
概要Healy (2018) “Data Visualization: A Practical Introduction” の邦訳『データ分析のためのデータ可視化入門』をもらったので, この本のレビューと本書ではあまり取り上げられていない, R グラフィックスをさらに活用するためのヒントを提示する. 2021/9/24 追記: 『Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary』に書いたように, Python でも matplotlib のような煩雑な構文に惑わされずにこの本で紹介されているような方法を実現するためのパッケージ/用例を作ってみた. 概要 初めに 本書の特徴 どういう本なのか どういう人が読むとよいか 邦訳に対する細かいツッコミどころ 本書を読んだ人におすすめ
![[書評]『データ分析のためのデータ可視化入門』と最近の R グラフィックスパッケージ事情 - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cd25329b12103aaf85ad64d5ed598cdc72f51801/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20210203%2F20210203222306.jpg)
はじめに
このドキュメントは『指標・特徴量の設計から始めるデータ可視化学入門』で提供されているPythonによる可視化コードをR言語で書き直したものです。 ただし、Pythonのコードの直訳・逐語訳ではなくRらしい書き方・表現へ意訳しています。 以下が各章ごとのドキュメントです。 2023年2月時点で第8章まで完成。 第1章 データ可視化の本質 第2章 数量を把握するデータ可視化 第3章 メカニズムをとらえるデータ可視化 第4章 多変数をとらえるデータ可視化 第5章 データの分布をとらえる指標化 第6章 関係性をとらえる指標化 第7章 パターンをとらえる指標化 第8章 データ指標化・可視化のプロセス MATLAB版も公開されています。 以下の方針を取っています。 書籍とPythonのコードで微妙に異なる箇所は、極力書籍に合わせる。 配色の再現は目指さない。 jetカラーのグラデーションはviridi
ggplot2による可視化入門
ggplot2 パッケージ “Grammer of Graphics”のコンセプトを実装したパッケージ 現在Rにおけるグラフィックで非常に大きな支持を得ている グラフィックの構成要素を意識したレイヤー構造を持つ いわゆる｢重ね書き｣をイメージするとわかりやすい 拡張パッケージがたくさん (ちょっと勉強すれば)自分でいろいろ作れる tidyverseパッケージ群のひとつ tidyverseのグラフィック担当 インストール CRANからインストールする場合: install.packages("ggplot2") 開発版(github)からインストールする場合: devtools::install_github("tidyverse/ggplot2") tidyverseパッケージ群なので、これでもインストールされる(推奨) install.packages("tidyverse") 読み込み
How the BBC Visual and Data Journalism team works with graphics in R
Over the past year, data journalists on the BBC Visual and Data Journalism team have fundamentally changed how they produce graphics for publication on the BBC News website. In this post, we explain how and why we have used R’s ggplot2 package to create production-ready charts, document our process and code and share what we learned along the way. Data journalists on the BBC News’ Visual and Data
はじめに データ分析の書籍を読んでいるとRで書かれていて解読に困ったことはありませんか。 本コンテンツでは、多くの書籍で使われているtidyverseやggplot2を主に取り扱っています。 このtidyverseやggplot2は、データを加工・可視化する際に処理を順番に記載する直感的な記述法であり、データ分析の非常に強力な手助けになることでしょう。 なお、このコンテンツはPython初学者のためのPandas100本ノックの作成者であるクニえもんさんの承諾の元、似た形式で作成しております。pythonでのデータ分析に興味のある方はこちらも是非ご覧になってください。 tidyverse100本ノックの概要 ・Rファイルに記載された、tidyverseやggplot2に関する設問100問を解いていきます ・「問題のみ版」「問題+解答・解説版」の2種類を用意しています。 問題内容 No. 分
Welcome This is the on-line version of work-in-progress 3rd edition of “ggplot2: elegant graphics for data analysis” published by Springer. You can learn what’s changed from the 2nd edition in the Preface. While this book gives some details on the basics of ggplot2, its primary focus is explaining the Grammar of Graphics that ggplot2 uses, and describing the full details. It is not a cookbook, and
beyond-bar-and-box-plots/README.md at main · z3tt/beyond-bar-and-box-plots
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メモ：dplyr・ggplot2 で {{ }} を使う - Technically, technophobic.
追記（2021/03/26）: 開発版では「facet_*() の場合」も動くようになりました。 こういうデータが手元にあるとします。 library(readr) library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) library(ggplot2) library(lubridate, warn.conflicts = FALSE) d_raw <- read_csv( "https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/data/130001_tokyo_covid19_patients.csv", col_types = cols( No = col_integer(), 全国地方公共団体コード = col_integer(), 公表_年月日 = col_date(), 発症_年月日 = col_date(), 確定_年月日 = c
Galaaz を触ってみた（TruffleRuby + ggplot2 で散布図を描いてみた） - Qiita
日本語での言及がまだないようだったので TruffleRuby + Galaaz の人柱やってみました。GraalVM, R, ggplot2 について詳しくない人が見様見真似で書いています。 （このグラフは graalvm-demos に入っているデモコードを実行して描いたもの） Galaaz GraalVM を使って R の機能を Ruby から使うための gem。 作者の Rodrigo Botafogo さんによる解説記事。これらの記事で Galaaz の存在を知りました。 graalvm-demos This repository contains several small applications. These programs illustrate the capabilities of GraalVM GraalVM を使うとこんなことができるよ、というデモを集めたリポジ
Rグラフィックスの文字化け問題中間報告 (2021年版) - ill-identified diary
概要 去年書いた話のその後の更新について整理した. おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary あとこっちのスライドも閲覧数が少しづつ増えてるようなので Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck 去年の話の直後にいろいろと大きな環境変化あった 改めて変更点と残る問題点をここでまとめる 本当は不具合を潰してから書きたかったが思ったより時間がかかりそうなので「中間報告」 以降の記述のほとんどはこれまでネット上のどこかで断片的に書いていた話で, 今回はそれらを一箇所にまとめただけ tikz について
I recently wrote about the release of tidytext 0.2.1, and one of the most useful new features in this release is a couple of helper functions for making plots with ggplot2. These helper functions address a class of challenges that often arises when dealing with text data, so we’ve included them in the tidytext package. Let’s work through an example To show how to use these new functions, let’s wal
折れ線グラフの端っこにラベルを付けるやつ（ggplot2） - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
最近になって遅ればせながらggplot2を頻繁に使うようになってきました。 で、↑こういうふうに、折れ線の端っこにラベルを置きたいと思いました。白黒の記事原稿で4本もの折れ線を重ねるのは見づらいのでそもそもやめたほうがいいですが、人生いろいろあるわけです。 そして、ggplot2の線種は見分けがつきにくいので、凡例だけで示すのは難しい。 ググると解説ブログがいくつか見つかりますが、パット見では何をやっているのか意味がわかりやすくない気もしたので、メモしておきます。 考え方としては、 ggplot2の他にggrepelパッケージを入れておく。これは互いに重ならない「いい感じのラベル」を書くときに使うもの。 x軸の範囲を左右に少し広げておく。 折れ線の末端を「点」とみなして、そこに新たに散布図を描くようなイメージで、geom_text_repelでテキストを置く。 散布図にnudge（点とラベ
GitHub - krzjoa/awesome-r-dataviz: Curated resources about Data Visualization, Drawing & Publishing in R
ggrgl - 3d extension to ggplot. waffle - Make waffle (square pie) charts in R. ggridges - Geoms to make ridgeline plots with ggplot2. ggchicklet - Create Chicklet (Rounded Segmented Column) Charts. ggdendro - Tools to extract dendrogram plot data for use with ggplot. ggcorrplot - Visualization of a correlation matrix using ggplot2. [Tutorial] corrgram - A simple way to create correlograms from raw
ggplot2で魅せる・役立つ・引き立つグラフを！ 上から順に、コードを実行しながら読んでいただけたら、 およそ必要なスキル(日常で使える大体のグラフ)は出力できるようになっているはずです。
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R初学者のためのtidyverse100本ノック - Qiita
ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (3e)
Reordering and facetting for ggplot2 | Julia Silge
ggplot2を初歩から要点押さえて使いこなす チュートリアルとコード集