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https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git
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This commit is contained in:
Akira Hirose
parent
3aa5f6aaaf
commit
2f29a176cf
@ -11,18 +11,18 @@ lang: ja-jp
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R は統計計算用の言語です。
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データの取得やクリーニング、統計処理やグラフ作成をするために使える、たくさんのライブラリがあります。また、LaTeX文書からRコマンドを呼び出すこともできます。
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データの取得やクリーニング、統計処理やグラフ作成をするために便利な、たくさんのライブラリがあります。また、LaTeX文書からRコマンドを呼び出すこともできます
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```python
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# コメント行は、#で開始します
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# コメントを複数の行に分けたい場合は、
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# このように、コメント行を複数連続させるとできます
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# 複数行をまとめてコメントにすることはできないので、
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# コメントを複数の行に分けたい場合、このように、単に毎行をコメントにしてください
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# WindowsやMacでは、 COMMAND-ENTERで1行のコマンド実行ができます
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# WindowsやMacでは、 COMMAND-ENTERで、コマンドを1行実行できます
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@ -79,7 +79,7 @@ stem(rivers)
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# 36 | 1
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stem(log(rivers)) # このデータは、正規分布でも対数正規分布でもないので注意！
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stem(log(rivers)) # このデータは、正規分布でも対数正規分布でもないので、注意！
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# 特に正規分布原理主義のみなさん
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@ -175,8 +175,8 @@ rnorm(9)
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# ここからは、プログラミングをつかうチュートリアルです
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# この節ではRで重要なデータ型の、整数型、数字型、文字型、論理型と因子型をつかいます
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# 他にもいろいろありますが、まずは最小限必要な、これらから始めましょう
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# この節ではRで重要なデータ型（データクラス）の、整数型、数字型、文字型、論理型と因子（ファクター）型をつかいます
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# 他にもいろいろありますが、これらの必要最小限なものから始めましょう
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# 整数型
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@ -184,7 +184,7 @@ rnorm(9)
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5L # 5
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class(5L) # "integer"
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||||
# (?class を実行すると、class()関数について、さらなる情報が得られます)
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||||
# Rでは、この5Lのような単一の値は、長さ1のベクトルとして扱われます
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||||
# Rでは、この5Lのような1つの値は、長さ1のベクトルとして扱われます
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length(5L) # 1
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||||
# 整数型のベクトルはこのようにつくります
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c(4L, 5L, 8L, 3L) # 4 5 8 3
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@ -221,7 +221,7 @@ class(-Inf) # "numeric"
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# 不正な計算は "not-a-number"になります
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0 / 0 # NaN
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class(NaN) # "numeric"
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# 長さが1より大きなベクター同士で計算ができます
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||||
# 長さが1より大きなベクター同士の計算もできます
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# どちらかが長い場合、短い方は何度も繰り返して使われます
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||||
c(1,2,3) + c(1,2,3) # 2 4 6
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@ -263,18 +263,18 @@ c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Zorro" # FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Z" # TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
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# ファクター
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||||
# ファクタークラスは、カテゴリカルデータ用のクラスです
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# ファクターは、子供の学年のように順序がつけられるものか、性別のように順序がないものがあります
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# 因子（ファクター）
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||||
# 因子型は、カテゴリカルデータ用の型です
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||||
# 因子には、子供の学年のように順序がつけられるものか、性別のように順序がないものがあります
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factor(c("female", "female", "male", "NA", "female"))
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||||
# female female male NA female
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# Levels: female male NA
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# "levels" は、カテゴリカルデータがとりうる値を返します
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levels(factor(c("male", "male", "female", "NA", "female"))) # "female" "male" "NA"
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# ファクターベクターの長さが1ならば、そのlevelも1です
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||||
# 因子ベクターの長さが1ならば、そのlevelも1です
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||||
length(factor("male")) # 1
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||||
length(levels(factor("male"))) # 1
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||||
# ファクターは、この後で紹介するデータフレーム（というデータ型）内で、よくみられます
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||||
# 因子型は、この後で紹介するデータフレーム（というデータ型）内で、よくみられます
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data(infert) # "Infertility after Spontaneous and Induced Abortion"
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levels(infert$education) # "0-5yrs" "6-11yrs" "12+ yrs"
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@ -379,7 +379,7 @@ jiggle(5) # 5±ε. set.seed(2716057)をすると、jiggle(5)==5.005043
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# 1次元
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||||
# まずは基本からです。すでにご存じのベクターからです
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||||
# まずは基本からです。ご存じベクターからです
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vec <- c(8, 9, 10, 11)
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||||
vec # 8 9 10 11
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||||
# 特定の要素を、[角括弧]による指定で取り出せます
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||||
@ -400,7 +400,7 @@ any(vec == 10) # TRUE
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vec[6] # NA
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||||
# ベクターの長さは、length()で取得できます
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length(vec) # 4
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||||
# ベクター全体、または一部に対して、操作ができます
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||||
# ベクター全体、または1部に対して、操作ができます
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vec * 4 # 16 20 24 28
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||||
vec[2:3] * 5 # 25 30
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||||
any(vec[2:3] == 8) # FALSE
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||||
@ -411,7 +411,7 @@ sd(vec) # 1.290994
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||||
max(vec) # 11
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||||
min(vec) # 8
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||||
sum(vec) # 38
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||||
# 他にも、ベクター関連ではいろいろな関数があります
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||||
# 他にも、ベクター関連ではいろいろな関数があります。以下はベクターをつくるための方法です
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||||
5:15 # 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
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||||
seq(from=0, to=31337, by=1337)
|
||||
# =>
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||||
@ -422,7 +422,7 @@ seq(from=0, to=31337, by=1337)
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||||
# 2次元配列 (すべての値が同じ型の場合)
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||||
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||||
|
||||
# 同じ型の値が含まれる配列は、このように作れます
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||||
# 同じ型の値が含まれる2次元配列は、このように作れます
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||||
mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6))
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||||
mat
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||||
# =>
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||||
@ -430,7 +430,7 @@ mat
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||||
# [1,] 1 4
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||||
# [2,] 2 5
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||||
# [3,] 3 6
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||||
# ベクターとは違い、配列のクラス名は"matrix"です。
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||||
# ベクターとは違い、2次元配列の型名は"matrix"です。
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||||
class(mat) # => "matrix"
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||||
# 最初の行
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mat[1,] # 1 4
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||||
@ -440,7 +440,7 @@ mat[1,] # 1 4
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||||
mat[3,2] # 6
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||||
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||||
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||||
# 配列全体を転置します
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||||
# 2次元配列全体を転置します
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t(mat)
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||||
# =>
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||||
# [,1] [,2] [,3]
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||||
@ -448,7 +448,7 @@ t(mat)
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||||
# [2,] 4 5 6
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||||
|
||||
|
||||
# 配列の積
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||||
# 2次元配列の積
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||||
mat %*% t(mat)
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||||
# =>
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||||
# [,1] [,2] [,3]
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||||
@ -457,7 +457,7 @@ mat %*% t(mat)
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||||
# [3,] 27 36 45
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||||
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||||
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||||
# cbind() は、複数のベクターを、別々の列に並べて配列を作ります
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||||
# cbind() は、複数のベクターを、別々の列に並べて2次元配列を作ります
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||||
mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog"))
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||||
mat2
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||||
# =>
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||||
@ -467,19 +467,19 @@ mat2
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||||
# [3,] "3" "bird"
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||||
# [4,] "4" "dog"
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||||
class(mat2) # matrix
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||||
# ここでいま一度、型について注意してください!
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||||
# 配列にある値は、すべて同じ型にする必要があります。そのため、すべて文字型に変換されています
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||||
# ここでいま1度、2次元配列内の型について注意してください!
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||||
# 2次元配列にある値は、すべて同じ型にする必要があります。そのため、すべて文字型に変換されています
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||||
c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2]))
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||||
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||||
|
||||
# rbind() は、複数のベクターを、別々の行に並べて配列を作ります
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||||
# rbind() は、複数のベクターを、別々の行に並べて2次元配列を作ります
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||||
mat3 <- rbind(c(1,2,4,5), c(6,7,0,4))
|
||||
mat3
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||||
# =>
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||||
# [,1] [,2] [,3] [,4]
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||||
# [1,] 1 2 4 5
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||||
# [2,] 6 7 0 4
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||||
# 全ての値は同じ型になります。この例の場合は、強制変換がされないのでよかったです
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||||
# 全ての値は同じ型になります。上記例は幸い、強制変換がされないものでした
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||||
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||||
# 2次元配列 (いろいろな型を含む場合)
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@ -506,16 +506,16 @@ students
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# 6 Ginny -1 G
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||||
class(students$year) # "numeric"
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class(students[,3]) # "factor"
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# 次元の数をみます
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||||
# 行と列の数をみます
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||||
nrow(students) # 6
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||||
ncol(students) # 3
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||||
dim(students) # 6 3
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||||
# このdata.frame() 関数は、デフォルトでは文字列ベクターをファクターのベクターに変換します
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||||
# このdata.frame() 関数は、デフォルトでは文字列ベクターを因子ベクターに変換します
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||||
# stringsAsFactors = FALSE に設定してからデータフレームを作成すると、変換されません
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||||
?data.frame
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||||
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||||
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||||
# データフレームの一部を取り出すには、いろいろな（変な）、似たような方法があります
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||||
# データフレームの1部を取り出すには、いろいろな（変な）、似たような方法があります
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students$year # 3 2 2 1 0 -1
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||||
students[,2] # 3 2 2 1 0 -1
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||||
students[,"year"] # 3 2 2 1 0 -1
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@ -594,7 +594,7 @@ students
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# 6: Draco 0 S
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||||
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||||
# 行を消す場合は、データテーブルから、一部を除くことによってできます
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||||
# データテーブルから行を消す場合は、以下のように除く行を指定すればできます
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||||
students[studentName != "Draco"]
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||||
# =>
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||||
# house studentName year
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||||
@ -603,7 +603,7 @@ students[studentName != "Draco"]
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||||
# 3: G Ginny -1
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# 4: H Cedric 3
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# 5: R Cho 1
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||||
# データフレームの場合も同様
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||||
# データフレームの場合も同様です
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||||
students <- as.data.frame(students)
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||||
students[students$house != "G",]
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||||
# =>
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||||
@ -616,15 +616,15 @@ students[students$house != "G",]
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||||
# 多次元 (すべての値が同じ型の場合)
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# 配列でN次元の表を作ります
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# すべての値は同じ型にする必要があります
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# この方法で、配列のような2次元表も作成可能です
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# 配列を並べて、N次元の表を作ります
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# 配列なので、すべての値は同じ型にする必要があります
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||||
# ちなみに、以下のようにすれば2次元配列・2次元表も作成可能です
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array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4))
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# =>
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||||
# [,1] [,2] [,3] [,4]
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||||
# [1,] 1 4 8 3
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# [2,] 2 5 9 6
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||||
# 配列から3次元行列を作ることもできます
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||||
# 2次元配列を並べて、3次元配列を作ることもできます
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||||
array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2))
|
||||
# =>
|
||||
# , , 1
|
||||
@ -642,7 +642,7 @@ array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2))
|
||||
# [3,] 0 847
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||||
# リスト（多次元、不完全なのか複数の型が使われているもの)
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||||
# リスト（多次元、不完全または複数の型が使われているもの)
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||||
# ついにRのリストです
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||||
@ -656,13 +656,13 @@ list1[[1]] # また別の方法
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# =>
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# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
|
||||
# [34] 34 35 36 37 38 39 40
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||||
# 他のベクターと同じく、一部を取り出すことができます
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||||
# 他のベクターと同じく、1部を取り出すことができます
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list1$price[4]
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||||
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||||
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||||
# リストは、Rで一番効率的なデータ型ではありません
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||||
# なにか特別な理由がない限りは、データフレームを使い続けるべきです
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||||
# リストは、線形回帰関数の返値として、しばしば使われます
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||||
# リストは、Rで1番効率的なデータ型ではありません
|
||||
# 特別な理由がない限りは、リストの代わりにデータフレームを使うべきです
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||||
# リストは、線形回帰関数の返値として、しばしば使われています
|
||||
|
||||
|
||||
##################################################
|
||||
@ -677,18 +677,18 @@ mat
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||||
# [1,] 1 4
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||||
# [2,] 2 5
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||||
# [3,] 3 6
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||||
# apply(X, MARGIN, FUN) は、行列Xの行（MARGIN=1)または列（MARGIN=2)に対して、関数FUNを実行します
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||||
# RでこのようにXの全行か全列に関数を実行すると、forやwhileループを使うより、遥かに速くできます
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||||
# apply(X, MARGIN, FUN) は、行列Xの行（MARGIN=1で指定)または列（MARGIN=2で指定)に対して、関数FUNを実行します
|
||||
# Rで、このように指定してXの全行または全列に関数を実行するのは、forやwhileループを使うよりも、遥かに速いです
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||||
apply(mat, MAR = 2, jiggle)
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||||
# =>
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||||
# [,1] [,2]
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||||
# [1,] 3 15
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||||
# [2,] 7 19
|
||||
# [3,] 11 23
|
||||
# 他にも関数があります。?lapply, ?sapply で確認してみてください
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||||
# 他にも便利な関数があります。?lapply, ?sapply で確認してみてください
|
||||
|
||||
|
||||
# このやり方がちょっとややこしいという事は、みんな同意です。なので、あまり怖がりすぎないでください
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||||
# apply()系関数の使い方は、ちょっとややこしいです（みんなそう思ってます）。なので、あまり怖がりすぎないでください
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||||
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||||
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||||
# plyr パッケージは、*apply() 系の関数を置き換えて（さらに改善して）いこうとしています
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||||
@ -731,25 +731,25 @@ write.csv(pets, "pets2.csv") # 新しくcsvファイルを作ります
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||||
#########################
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||||
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||||
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||||
# 組み込みのプロット関数です
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# 散布図です!
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||||
# Rに組込まれているプロット関数をつかいます
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||||
# 散布図!
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||||
plot(list1$time, list1$price, main = "fake data")
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||||
# 回帰図です!
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||||
# 回帰図!
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||||
linearModel <- lm(price ~ time, data = list1)
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||||
linearModel # outputs result of regression
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||||
# 回帰直線を既存の図上に引きます
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||||
abline(linearModel, col = "red")
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||||
# いろいろな診断方法を見ましょう
|
||||
# いろいろな散布図をつくって、確認できます
|
||||
plot(linearModel)
|
||||
# ヒストグラムです！
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||||
# ヒストグラム！
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||||
hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle")
|
||||
# 棒グラフです！
|
||||
# 棒グラフ！
|
||||
barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow"))
|
||||
|
||||
|
||||
# GGPLOT2
|
||||
# 上記よりも、もっときれいな図を描くこともできます
|
||||
# より多くよい図を描くために、ggplot2 パッケージを使ってみましょう
|
||||
# 上記の組込み関数を使うよりも、もっときれいな図を描くこともできます
|
||||
# ggplot2 パッケージを使って、より多くのよい図を描いてみましょう
|
||||
install.packages("ggplot2")
|
||||
require(ggplot2)
|
||||
?ggplot2
|
||||
@ -772,4 +772,4 @@ pp + geom_point()
|
||||
|
||||
|
||||
* RとR GUIはこちら [http://www.r-project.org/](http://www.r-project.org/)
|
||||
* [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) はまた別のGUIです
|
||||
* [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) 別のGUI
|
||||
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