RStudio で Python を使うための環境構築: Reticulate パッケージの導入
昔から現在に至るまで、自分の研究のデータ解析では R のお世話になることが多いです。R は RStudio という統合開発環境から使っています。RStudio は非常に洗練されていて、さらに無料で使うことができるのでとてもおすすめです。 近年、データ解析は大規模化･高度化･複雑化の一途をたどっており、その流れは自分が専門としている生態学でも同様です。流行りの ｢機械学習｣ は R でも実行可能ですが、Python の方がより充実した解析パッケージが用意されており、機械学習を研究のメインとするのであれば Python が第一の選択肢となるでしょう。 今回は、Python に興味がある R ユーザー向けに、RStudio を使って Python を使い始めるための環境構築について書きたいと思います。 なお、今回の記事を書くにあたって使用した環境については以下の通りです： macOS 12.1
RStudio 1.2 Preview: Reticulated Python | RStudio Blog
Grow your data science skills at posit::conf(2024) August 12th-14th in Seattle
Rおじさん、Pythonistaになる - cucumber flesh
こちらをご覧ください。踏み絵ではありません。R上で地理空間データを扱うPythonモジュール、geopandasによる作図を行なっている画面です。 え、RでPythonを!?と驚かれる方もいるかもしれませんが、reticulateというRパッケージを使うことで、ほぼストレスフリーでPythonのモジュールや関数がR上で利用可能になります。先の図は次のコードによって実行されました。 library(reticulate) # モジュールの呼び出し gpd <- import("geopandas") plt <- import("matplotlib.pyplot") # サンプルデータの読み込み world <- gpd$read_file(gpd$datasets$get_path("naturalearth_lowres")) # データセットの確認 head(world) # ではな
R Graphical Manual
Last data update: 2014.03.03 Data Source R Release (3.2.3) CranContrib BioConductor All Data Type Packages Functions Images Data set Classification
RStudio関連の日本語既存記事を主観でおすすめしていくよ2016 - Qiita
これはRStudio Advent Calendar 7日目の記事です。 2016年、歴史が動きました。RStudioのv1.0がついにリリースです！ ということで、RStudio関連のTipsを集めるためのアドベントカレンダーを立ててみました。 という趣旨ではじまったアドカレですが、そういえばこれまでRStudio関連のTipsはどれくらいあったのだろう？ と思い、日本語情報になっているものだけをまとめてみました。 勉強会でのスライドなどをあまり網羅できておりませんが、参加数が足りず...ご容赦ください。コメント等でお知らせいただければ適宜追加します。 1.0からの新機能 https://blog.rstudio.org/2016/11/01/announcing-rstudio-v1-0/ 新しく公式にサポートされた機能（抜粋 R Notebooks (Jupyter Notebook
RStudioのカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
2016年、歴史が動きました。RStudioのv1.0がついにリリースです！ ということで、RStudio関連のTipsを集めるためのアドベントカレンダーを立ててみました。 RStudioをより便利に使うTips RStudioの新機能紹介 初心者へのRStudio紹介 RStudioをより変態的に使うTips 自作アドインの紹介 などなど、RStudioに関連することならなんでも書いてください。なんならRに関係なくても大丈夫ですよ！ お気軽にご参加ください。 ※R Advent Calenderはこちらです：http://qiita.com/advent-calendar/2016/r-rstudio
ggplot2 の自分用メモ集を作ろう - Triad sou.
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
『R言語徹底解説』（原著 "Advanced R"）を読んだので感想を書く - ★データ解析備忘録★
待望の『R言語徹底解説』が届きました。(2/10) R言語徹底解説 作者: Hadley Wickham,石田基広,市川太祐,高柳慎一,福島真太朗出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/02/10メディア: 単行本この商品を含むブログ (29件) を見る本来は昨年のクリスマスあたりに発売される予定だったので、二か月近く待ったことになります。 僕はかなり早くから予約していたので、まさに「待望」といった感じです。 二週間以上かかってようやく通して読みました。まだ理解できていない部分も多いのでこれから何度も読み直さなければいけないなあという感じですが、やはり感想を書いておかないとということで感想を書いていきます。ちょっと長くなります。 どんな本か 総評・感想 不満 内容 導入 第Ⅰ部 基本編 第Ⅱ部 関数型プログラミング 第Ⅲ部 言語オブジェクトに対する計算 第Ⅳ部 パフォーマンス どん
ggplot2再入門（2015年バージョン）
最新版はこちら： https://speakerdeck.com/yutannihilation/ggplot2zai-ru-men
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
What is the tidyverse?
ggplot2逆引き
Posit