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![年代別でhistgram(2)
par(mfrow=c(2,2))
hist(quine$Days[quine$Age == "F0"])
hist(quine$Days[quine$Age == "F1"])
hist(quine$Days[quine$Age == "F2"])
hist(quine$Days[quine$Age == "F3"])
Sunday, November 22, 2009](https://image.slidesharecdn.com/tsukuba-091121225100-phpapp02/85/Tsukuba-14-320.jpg)
![うーむ。。。
age <- c("F0", "F1", "F2", "F3")
for(i in 1:4) {
plot(density(quine$Days[quine$Age == age[i]]),
col=i, lwd=3,
xlim=c(-20, 80), ylim=c(0, 0.08),
main="", xlab="", ylab="")
par("new"=TRUE)
}
title("Density of days in each age")
legend(40, 0.06, age, lwd=3, col=1:4)
Sunday, November 22, 2009](https://image.slidesharecdn.com/tsukuba-091121225100-phpapp02/85/Tsukuba-18-320.jpg)
![prob.c.k.given.x <- function(x,y,k,data){
x1 <- data$x1; x2 <- data$x2
o <- rank(mapply(function(X1,X2){sqrt((X1-x)^2 + (X2-
y)^2)},x1,x2))
k.k <- sum(data$class[seq(length(o))[o <= k]] == "r")
return(k.k / k)
}
s <- seq(0, 1, length.out=100)
result <- as.data.frame(expand.grid(s, s))
result <- cbind(result, apply(result, 1, function(col) {
x <- col[1]; y <- col[2]
prob.c.k.given.x(x, y, 1, d)
}))
colnames(result) <- c("x", "y", "probability")
q <- ggplot(result, aes(x = x, y = y))
q <- q + geom_tile(aes(xmin = x, xmax = x + 0.01, ymin = y, ymax
= y + 0.01,
fill = probability), alpha = 0.1)
q <- q + geom_point(data = d, size = 2,
aes(x = x1, y = x2, color = factor(class)))
q <- q + scale_fill_gradient(low="red", high="blue")
print(q)
プログラム
Sunday, November 22, 2009](https://image.slidesharecdn.com/tsukuba-091121225100-phpapp02/85/Tsukuba-48-320.jpg)
Tsukuba
- 1.
- 2. 自己紹介 • id:syou6162 • 吉田康久 •筑波大学の院生(M1) • 専門は自然言語処理と機械学習 Sunday, November 22, 2009
- 3. 近況 • 7月にNAISTに合格 =>来年から奈良へ • 8月ははてなにインターン • スパムフィルタを作った Sunday, November 22, 2009
- 4. Rユーザー会の告知!! • wikiを見て! • http://www.okada.jp.org/RWiki/?R %B7%C7%BC%A8%C8%C4#i3afa741 •Tsukuba.Rの活動のことも少し紹介させ てもらいます Sunday, November 22, 2009
- 5.
- 6. まとめ • きれい • 統一的なplotの考え方を与えてくれる •使いこなしていると、統計解析の基礎 が身についている Sunday, November 22, 2009
- 7. graphic関係の発表 • id:wakuteka(Tsukuba.R#1) • HappyGraphics! • id:syou6162(Tsukuba.R#2) • もうちょっと高度なグラフィックス特集 • id:mickey24(Tsukuba.R#5) • Animation with R Sunday, November 22, 2009
- 8. Rのグラフィックス • baseパッケージにある関数群 • 高水準作図関数 •低水準作図関数 • 対話的作図関数 • latticeパッケージ • animationパッケージ Sunday, November 22, 2009
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- 10.
- 11.
- 12. library(MASS) • quineというデータ • オーストラリアの子供の学校の欠席日 数 •性別、年代などなどの因子データ Sunday, November 22, 2009
- 13.
- 14. 年代別でhistgram(2) par(mfrow=c(2,2)) hist(quine$Days[quine$Age == "F0"]) hist(quine$Days[quine$Age== "F1"]) hist(quine$Days[quine$Age == "F2"]) hist(quine$Days[quine$Age == "F3"]) Sunday, November 22, 2009
- 15. 問題点 • 因子の数が増えてくると面倒 • 横軸のメモリが微妙に違うので比較が しづらい(かもしれない) Sunday,November 22, 2009
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- 17.
- 18. うーむ。。。 age <- c("F0","F1", "F2", "F3") for(i in 1:4) { plot(density(quine$Days[quine$Age == age[i]]), col=i, lwd=3, xlim=c(-20, 80), ylim=c(0, 0.08), main="", xlab="", ylab="") par("new"=TRUE) } title("Density of days in each age") legend(40, 0.06, age, lwd=3, col=1:4) Sunday, November 22, 2009
- 19.
- 20.
- 21. ぷろぐらむ 透過の割合!! library(ggplot2) q <- ggplot(quine,aes(Days, fill = Age)) q <- q + geom_density(alpha = 0.3) print(q) Sunday, November 22, 2009
- 22. histgramのほうも!! q <- ggplot(quine,aes(Days)) q <- q + geom_histogram(binwidth = 10) q <- q + facet_grid( ~ Age) print(q) Sunday, November 22, 2009
- 23.
- 24.
- 25. ちょっと変えるだけ q <- ggplot(quine,aes(Days)) q <- q + geom_histogram(binwidth = 10) q <- q + facet_grid(Sex ~ Age) print(q) Sunday, November 22, 2009
- 26. 疑問 • たまたまそういう関数があるだけ? • こういうのいくつも覚えないといけな いの? •他のパッケージではどうなのか • →library(lattice) Sunday, November 22, 2009
- 27.
- 28. latticeパッケージ library(lattice) histogram(~Days | Age,data=quine) Sunday, November 22, 2009
- 29.
- 30. パッケージ間の比較 base lattice ggplot 自動的に凡例 (カテゴリなどで)条件付 けが容易 複数のデータセットを使 うのが容易 段階的にplotを完成させ るスタイル 拡張が容易か 使用する関数の一貫性 ディフォルトのplotが魅 力的なものか ××/○ ○ × ○ ○ ○ × ○ ○ × ○ × × ○ × × ○ × × ○ Sunday, November 22, 2009
- 31.
- 32. 構成要素 • 各軸と実際のデータとの対応付け(aes) • どういう統計処理を使うか(例: 平滑化) • データをどのようにplotするか(例 : 散布図) • グラフをどう配置するか ggplotのreference manualを見よう!! Sunday, November 22, 2009
- 33. Components • Geoms • Statistics •Scales • Coordinate systems • Faceting • Position adujstments • 注意→MECEになっているわけではない Sunday, November 22, 2009
- 34.
- 35. ggplotの基本 => layer •Photoshopのレイヤーとかと似たような もの • レイヤー(層)を重ねていく • “Statistics”などもlayerを返す http://retouch-weblab.com/kennkyuu/layer/layer1.html Sunday, November 22, 2009
- 36. layerを重ねる(1) • q <-ggplot(mtcars, aes(qsec, wt)) • (ggplotのオブジェクトが生成されるだけ で、plotはまだされない。) Sunday, November 22, 2009
- 37. layerを重ねる(2) • q <-q + stat_smooth() • print(q) Sunday, November 22, 2009
- 38. layerを重ねる(3) • q <-q + geom_point() • print(q) • さっきのレイヤーに dotのレイヤーを重ね ている! Sunday, November 22, 2009
- 39. 余談 • “+”というのはどういう風に定義されている のか? • ggplotオブジェクトについて再定義 •"%+%" <- `+.ggplot`とか • ggplot2/R/plot-construction.rに定義がある Sunday, November 22, 2009
- 40. ヒストグラム • Geom:bar • Stat:bin •Scale:liner • Coordinate system:Cartesian http://had.co.nz/ggplot2/resources/2007-vanderbilt.pdf Sunday, November 22, 2009
- 41. 散布図 • Geom:point • Stat:identity •Scale:liner • Coordinate system:Cartesian http://had.co.nz/ggplot2/resources/2007-vanderbilt.pdf Sunday, November 22, 2009
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- 44. さっきの例 q <- ggplot(mtcars, aes(qsec,wt)) # geomsのレイヤー q <- q + geom_point() # statisticsのレイヤー q <- q + stat_smooth() print(q) Sunday, November 22, 2009
- 45. もう少し複雑な例で • kNN method(k近傍法) •データを分類する方法の一つ • 自分の周りのk個のデータの多数決で、 どのラベルか判断する Sunday, November 22, 2009
- 46.
- 47. k = 1 Sunday,November 22, 2009
- 48. prob.c.k.given.x <- function(x,y,k,data){ x1 <- data$x1; x2 <- data$x2 o <- rank(mapply(function(X1,X2){sqrt((X1-x)^2 + (X2- y)^2)},x1,x2)) k.k <- sum(data$class[seq(length(o))[o <= k]] == "r") return(k.k / k) } s <- seq(0, 1, length.out=100) result <- as.data.frame(expand.grid(s, s)) result <- cbind(result, apply(result, 1, function(col) { x <- col[1]; y <- col[2] prob.c.k.given.x(x, y, 1, d) })) colnames(result) <- c("x", "y", "probability") q <- ggplot(result, aes(x = x, y = y)) q <- q + geom_tile(aes(xmin = x, xmax = x + 0.01, ymin = y, ymax = y + 0.01, fill = probability), alpha = 0.1) q <- q + geom_point(data = d, size = 2, aes(x = x1, y = x2, color = factor(class))) q <- q + scale_fill_gradient(low="red", high="blue") print(q) プログラム Sunday, November 22, 2009
- 49. point q <- ggplot(result,aes(x = x, y = y)) # geomsのレイヤー q <- q + geom_tile(aes(xmin = x, xmax = x + 0.01, ymin = y, ymax = y + 0.01, fill = probability), alpha = 0.1) # geomsのレイヤー q <- q + geom_point(data = d, size = 2, aes(x = x1, y = x2, color = factor(class))) # scalesのレイヤー q <- q + scale_fill_gradient(low="red", high="blue") print(q) Sunday, November 22, 2009
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- 52. 答え => Faceting q<- q + facet_grid(k ~ .) Sunday, November 22, 2009
- 53. 副産物 • ggplotの使い方、考え方はこんな感じ • しかし、使っていくなかで副産物が出 てくる(ように思う) •統計解析の基礎!! Sunday, November 22, 2009
- 54. まとめ • plotにまつわる面倒なところを隠してくれる • しかも、統一的な考え方で扱える •「やりたいことは構成要素のどれでできる か?」 • レイヤーを重ねていく • 使っているうちに統計解析の基礎が身に付く Sunday, November 22, 2009
- 55. 参考 • http://had.co.nz/ggplot2/ • http://had.co.nz/ggplot2/resources/2007- vanderbilt.pdf •http://en.wordpress.com/tag/ggplot2/ • http://ito-hi.blog.so-net.ne.jp/tag/ggplot2 • http://d.hatena.ne.jp/ Rion778/20091025/1256508686 Sunday, November 22, 2009
- 56. Special Thanks • @nozmaさんに95%くらいのことは教え てもらいました •ありがとう!! Sunday, November 22, 2009
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- 59. 重くないですか? • かなり重いですorz • スペックが低いマシンだと厳しいかも しれない Sunday,November 22, 2009
- 60. 背景変えられる? • 変えられます • seehttp://groups.google.com/group/ ggplot2/browse_thread/thread/ beff7d92f05dc741 Sunday, November 22, 2009
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