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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

データを本格的に解析する前におこなっている「データの特徴を把握する作業」のコマンド紹介です。内容はデータの作成、ファイルの読み込み、データ構造、要約、分散、ヒストグラム、インタラクティブな散布図、データを作業フォルダにcsvで保存するコマンドです。 実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。 実行コマンド 詳細はコメント、コマンドのヘルプを確認してください。 [code language=”R”] ###データ例の作成##### n 出力結果 ・ヒストグラムで分布の確認 ・インタラクティブな散布図 快適な閲覧環境保持のため画像にしています。実際のコマンドではインタラクティブな散布図が出力られます。 Rで解析：インタラクティブな散布図作成！「pairsD3」パッケージ https://www.karada-good.net/analyticsr/r-77/を参照 少しでも

概要 RをRailsで動かすまでの簡単なチュートリアル。 誰かの役に立つかもしれないと思って書くことにした。 そもそもRをRubyで動かすには 主なライブラリが3つある。 RSRuby 実行速度は3つの中で最も速いらしいが、パスを通さないとだめだったり、 その他実行までにいくつかのハードルあり。 RinRuby 扱えるデータ型がベクトルと配列のみなため却下。実行速度もこの中では最も遅い。 ただ、インストールは簡単。Rails上でも実行できた。 Rserve（Rserve-Ruby-client） 今回用いたもの。実行速度は上の2つの間。 まとめるとこんな感じ。より詳しい長所・短所については以下を参照のこと。 Ruby and R 最初RSRubyから試してみたものの、Rails上で動かしたときにC stack usage is too close to the limit というエラーが出

プロットの作製 基本プロットを作る Geoms Aesthetics 違う種類のグラフを重ねる 参照線の追加 グループ分け 層別プロット スケールと軸 Scales 軸ラベルやタイトルの変更 軸の表示範囲を変更する 軸の左右の余白を削除する 軸表示の修飾 日時の軸スケール 軸区切り値の変更 軸スケールの変更 (変数変換) プロットのソート (離散型変数の水準をソートしてプロット) 座標系の反転：横向き箱ひげ図 極座標への変換：円グラフ 座標系のアスペクト比の指定 色セットの変更 ggplot2 のデフォルト色セットの定義 任意の色セットの利用 凡例 凡例位置の変更 凡例ラベルの変更 凡例の一部を削除する テーマ (グラフ背景・グリッドの色, マージン, フォント) Themes 定義済み theme の適用と編集 theme 要素と theme() の併用時の注意点 フォント変更 保存 g

ggplot2で描画したグラフをファイルに保存するにはggsave関数を使う． library(ggplot2) p <- qplot(carat, price, data = diamonds, color = clarity) # 描画して確認 print(p) # PNG画像として保存 ggsave(file = "diamonds.png", plot = p) 解像度/画像サイズの指定 画像の解像度やサイズを指定するには，それぞれdpiパラメータ(pixel/inch)，widthパラメータ(inch)，heightパラメータ(inch)を使う． p <- qplot(carat, price, data = diamonds, color = clarity) ggsave(file = "diamonds.png", plot = p, dpi = 100, width =