10分で分かるr言語入門ver2.3
•
6 gefällt mir•3,103 views
the session of learning R at TokyoR#32 http://atnd.org/events/40213
Empfohlen
Weitere ähnliche Inhalte
Ähnlich wie 10分で分かるr言語入門ver2.3
Ähnlich wie 10分で分かるr言語入門ver2.3 (19)
Mehr von Nobuaki Oshiro
Mehr von Nobuaki Oshiro (20)
10分で分かるr言語入門ver2.3
- 7. 自己紹介 • 名前：大城信晃 • Twitter：doradora09 • 職業：Webエンジニア • R：勉強中 • マイブーム： • カクテル作り • カメラ 13年7月20日土曜日
- 17. 自己紹介 • 名前：大城信晃 • Twitter：doradora09 • 職業：Webエンジニア => DSエンジニア (データを使った何か) • R：勉強中 • マイブーム： • カクテル作り • カメラ13年7月20日土曜日
- 21. オープンソース 個人が開発に参加できる フリーソフトウェア タダで使える 統計解析向け 関連パッケージが豊富 プログラミング言語 ロジックが記述可能 開発実行環境 Rコンソール 13年7月20日土曜日
- 26. 特徴 価格 大規模データ 速度 パッケージ が豊富 無料 △ (メモリ依存) △ エクセル 直感的 １万∼ (約100万行) SAS 大規模 データ処理 数十万∼ ○ ○ C++ 高速 開発コスト高 無料∼ 数万 実装次第 ◎ 他言語との比較 13年7月20日土曜日
- 31. Rコンソール起動 3+5 = 8 10-7 = 3 13年7月20日土曜日
- 32. 処理の記述 3+5 = 8 10-7 = 3 13年7月20日土曜日
- 35. 値を入れる箱 > hako <- 10 > hako [1] 10 変数 13年7月20日土曜日
- 36. 値を入れる箱 > hako <- 10 > hako [1] 10 変数 変数に値を入れる 左矢印のイメージ 13年7月20日土曜日
- 37. 値を入れる箱 > hako <- 10 > hako [1] 10 変数 変数名を打つと 中の値が出る 13年7月20日土曜日
- 38. 値を入れる箱 > hako <- 10 > hako [1] 10 > hako * 2 [1] 20 変数 変数に対して 処理(かけ算) 13年7月20日土曜日
- 39. 複数の値をまとめる > array <- c(10,20,30) > array [1] 10 20 30 > array * 2 [1] 20 40 60 配列 13年7月20日土曜日
- 40. 複数の値をまとめる > array <- c(10,20,30) > array [1] 10 20 30 > array * 2 [1] 20 40 60 ３つの値を 配列に格納 配列 13年7月20日土曜日
- 41. 複数の値をまとめる > array <- c(10,20,30) > array [1] 10 20 30 > array * 2 [1] 20 40 60 値の確認 配列 13年7月20日土曜日
- 42. 複数の値をまとめる > array <- c(10,20,30) > array [1] 10 20 30 > array * 2 [1] 20 40 60 処理は 配列全体に 適用される 配列 13年7月20日土曜日
- 43. 複数の値をまとめる > array[1] [1] 10 > array[2] [1] 20 > array[3] [1] 30 配列[番号] で１個ずつ値を 取り出せる 配列 ２個目 3個目 13年7月20日土曜日
- 44. ２次元の配列 > array2 <- matrix(c(10,20,30, 40,50,60), 2, 3) > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 行列 13年7月20日土曜日
- 45. ２次元の配列 > array2 <- matrix(c(10,20,30, 40,50,60), 2, 3) > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 matrixという 関数を利用して 作る 行列 13年7月20日土曜日
- 46. ２次元の配列 > array2 <- matrix(c(10,20,30, 40,50,60), 2, 3) > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 ２行３列の 行列 行列 13年7月20日土曜日
- 48. 各要素の指定 > array2[1,1] [1] 10 > array2[1,] [1] 10 30 50 > array2[,1] [1] 10 20 1行1列を 指定 行列 1行目全体 を指定 1列目全体 を指定 13年7月20日土曜日
- 49. 複数の型を持てる > sex <- c("F","F","M","M","M") > height <- c(158,162,177,173,166) > weight <- c(51,55,72,57,64) > ( x <- data.frame(SEX=sex, HEIGHT=height, WEIGHT=weight) ) SEX HEIGHT WEIGHT 1 F 158 51 2 F 162 55 3 M 177 72 4 M 173 57 5 M 166 64 data.frame関数で セット データフレーム 13年7月20日土曜日
- 50. 複数の型を持てる > sex <- c("F","F","M","M","M") > height <- c(158,162,177,173,166) > weight <- c(51,55,72,57,64) > ( x <- data.frame(SEX=sex, HEIGHT=height, WEIGHT=weight) ) SEX HEIGHT WEIGHT 1 F 158 51 2 F 162 55 3 M 177 72 4 M 173 57 5 M 166 64 性別(bool型) 身長、体重(数値型) データフレーム 13年7月20日土曜日
- 51. 要素の指定 > x$HEIGHT [1] 158 162 177 173 166 > x$HEIGHT[1] [1] 158 > x$HEIGHT[1:3] [1] 158 162 177 $で 身長(HEIGHT) を全指定 データフレーム 身長1つめだけ 身長1-3番目 13年7月20日土曜日
- 54. 処理の呼び出し関数 目的 関数名と書式 使い方 データの結合 C(データ) C( C , B , B ) 合計 sum(データ) sum(10,20,30) 個数を求める length(データ) length(array) 平均 mean(データ) mean(array) 標準偏差 sd(データ) sd(array) ・・・ ・・・ ・・・ 13年7月20日土曜日
- 55. 合計を求める関数 > array [1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 13年7月20日土曜日
- 56. 合計を求める関数 > array [1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 先ほどの 配列array 13年7月20日土曜日
- 57. 合計を求める関数 > array [1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 関数名(引数) で処理呼び出し 13年7月20日土曜日
- 58. 合計を求める関数 > array [1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 処理結果が 出力される 13年7月20日土曜日
- 59. 合計を求める > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 > sum(array2) [1] 210 合計値が 表示される 関数 先ほどの行列 array2 13年7月20日土曜日
- 60. 結果を格納関数 > ret <- sum(array2) > ret [1] 210 処理結果を 変数に格納 変数 合計値の 確認 13年7月20日土曜日
- 62. 関数CSV > hawks <- read.csv("hawks.csv") > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 9000 CSV読み込み 13年7月20日土曜日
- 63. 関数CSV > hawks <- read.csv("hawks.csv") > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 9000 read.csv関数に hawks.csvという CSVファイルを 渡して 変数に代入 CSV読み込み 13年7月20日土曜日
- 64. CSV読み込み関数CSV > hawks <- read.csv("hawks.csv") > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 9000 CSVファイルの 変数への 読み込みが 確認できる 13年7月20日土曜日
- 65. 補足：クリップボード関数 #windowsの場合 >hawks <- read.table("clipboard", header=TRUE,sep=’,’); #macの場合 >hawks <- read.table(pipe("pbpaste"), header=TRUE,sep=’,’) > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 9000 クリップボードからも 読み込み可能 CSV 13年7月20日土曜日
- 69. 自分で関数を作る自作関数 > varp <- function(x) { retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult } > varp(array) [1] 66.66667 13年7月20日土曜日
- 70. 自分で関数を作る自作関数 > varp <- function(x) { retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult } > varp(array) [1] 66.66667 関数名 <- function (引数) { 処理 } 関数の定義 13年7月20日土曜日
- 71. 自分で関数を作る自作関数 > varp <- function(x) { retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult } > varp(array) [1] 66.66667 関数名 <- function (引数) { 処理 } 関数名 13年7月20日土曜日
- 72. 自分で関数を作る自作関数 > varp <- function(x) { retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult } > varp(array) [1] 66.66667 関数名 <- function (引数) { 処理 } 引数 (変数を渡す) 13年7月20日土曜日
- 73. 自分で関数を作る自作関数 > varp <- function(x) { retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult } > varp(array) [1] 66.66667 関数名 <- function (引数) { 処理 } 処理を まとめる 13年7月20日土曜日
- 74. 自分で関数を作る自作関数 > varp <- function(x) { retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult } > varp(array) [1] 66.66667 関数にまとめられた 処理が実行される (標本分散の算出) 13年7月20日土曜日
- 77. > install.packages( ggplot2 ) > library("ggplot2") CRANから パッケージ ダウンロード＆ インストール 外部パッケージパッケージ 作図 13年7月20日土曜日
- 78. > install.packages( ggplot2 ) > library("ggplot2") パッケージを ロード 外部パッケージパッケージ 作図 13年7月20日土曜日
- 79. a <- 1:10 b <- a^2 qplot(a,b) 新たに qplot関数が 使えるように なった 外部パッケージパッケージ 作図 13年7月20日土曜日
- 80. a <- 1:10 b <- a^2 qplot(a,b) qplot実行結果パッケージ 作図 13年7月20日土曜日
- 82. ちなみに：標準作図関数作図 •標準の関数でも色々と作図可能 目的 関数名 ヒストグラム hist 散布図 plot 箱ヒゲ図 boxplot ・・・ ・・・ http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/50.html 参考URL 13年7月20日土曜日
- 83. 分析用も色々あるパッケージ 目的 パッケージ名 関数名 主成分分析 stats(組み込み済) princomp 対応分析 MASS corresp クラスター分析 stats hclust 線形回帰分析 stats lm 生存分析 survival Surv ニューラルネット nnet nnet ・・・ ・・・ ・・・ 処理 13年7月20日土曜日
- 92. CRAN Task Viws •Rには2000以上パッケージがある •用途別におすすめパッケージを紹介 http://cran.r-project.org/web/views/ 13年7月20日土曜日
- 96. 質疑応答 13年7月20日土曜日
- 97. 予備資料 13年7月20日土曜日