![関数のグラフと数式
stat_function で関数を指定。annotate で注釈。parse = TRUE
で数式を解釈して表示。
ggplot(data.frame(x = seq(-5, 5, 0.01)), aes(x)) +
stat_function(fun = function(x) {1 / (1 + exp(-x))}) +
annotate("text", x = -5, y = 0.875,
label = paste("italic(y) == frac(1,",
"1 + exp(-(beta[0] + beta[1]*italic(x))))"),
parse = TRUE, size = 4, hjust = 0)
y =
1
1 + exp(?(β0 + β1x))
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
?5.0 ?2.5 0.0 2.5 5.0
x
y
30](https://image.slidesharecdn.com/sapporor9-190302222558/85/ggplot2-34-320.jpg)
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驳驳辫濒辞迟2をつかってみよう
- 1. 驳驳辫濒辞迟2をつかってみよう 伊東宏樹 2019-03-02 SappoRo.R #9 @ 北海学園大学 1
- 2. はじめに 2
- 4. このごろよくみるこのようなグラフ 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5 6 7 8 Sepal length (cm) Sepalwidth(cm) Species Iris setosa I. versicolor I. virginica 4
- 6. ggplot2 ? ggplot2パッケージ ? gg: Grammer of Graphics 5
- 7. ggplot2 ? ggplot2パッケージ ? gg: Grammer of Graphics ? 統一された文法でさまざまな種類のグラフをえがける。 5
- 8. ggplot2 ? ggplot2パッケージ ? gg: Grammer of Graphics ? 統一された文法でさまざまな種類のグラフをえがける。 ? 関連パッケージもどんどんできている。 5
- 9. ggplot2 ? ggplot2パッケージ ? gg: Grammer of Graphics ? 統一された文法でさまざまな種類のグラフをえがける。 ? 関連パッケージもどんどんできている。 ? GGally, ggmcmc, ggmap, ggthemes, gghighlight, egg... 5
- 10. 開発者など ? 開発者: Hadley Wickham ほか ? ウェブサイト: http://ggplot2.tidyverse.org/ ? 開発履歴 1 ? 2015-01-10 ver. 1.0.0 ? 2015-12-19 ver. 2.0.0 ? 2016-03-02 ver. 2.1.0 ? 2016-11-15 ver. 2.2.0 ? 2016-12-31 ver. 2.2.1 ? 2018-07-04 ver. 3.0.0 ? 2018-10-25 ver. 3.1.0 1 https://github.com/tidyverse/ggplot2/releases 6
- 11. ggplot2の使い方 7
- 12. ggplot 関数 ggplot オブジェクトを生成する。 p <- ggplot(data = iris) print(p) 8
- 13. geom_*関数 ? geom_point 関数: 散布図を描画（レイヤーに追加）する関数 ? mapping 引数: 変数のマッピングを渡す。 ? aes 関数: 変数とグラフ要素との aesthetic mapping を生成 ? ggplot オブジェクトに ‘+’ 演算子で，レイヤーを追加する。 p + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5 6 7 8 Sepal.Length Sepal.Width 9
- 14. 種類ごとに色をかえる aes 関数の colour（color でもよい）引数を指定する。 p + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, colour = Species)) 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5 6 7 8 Sepal.Length Sepal.Width Species setosa versicolor virginica 10
- 15. こうしてもおなじ ggplot(data = iris, mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, colour = Species)) + geom_point() 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5 6 7 8 Sepal.Length Sepal.Width Species setosa versicolor virginica 11
- 16. すべての点の色をかえる aes 関数の外で colour を指定する（geom_point 関数の colour 引数に指定する）と，すべての点の色が指定した色になる。 p + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width), colour = "red") 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5 6 7 8 Sepal.Length Sepal.Width 12
- 17. 種類ごとに点の形をかえる aes 関数の shape 引数を指定する。 p + geom_point(aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, colour = Species, shape = Species)) 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5 6 7 8 Sepal.Length Sepal.Width Species setosa versicolor virginica 13
- 18. 点を大きくする geom_point 関数の size 引数を指定する。 p2 <- p + geom_point(aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, colour = Species, shape = Species), size = 4, alpha = 0.7) print(p2) 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5 6 7 8 Sepal.Length Sepal.Width Species setosa versicolor virginica 14
- 19. 色を指定する scale_colour_manual 関数で，任意の色を指定できる。 p2 + scale_colour_manual(values = c("black", "red", "#3355FF")) 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5 6 7 8 Sepal.Length Sepal.Width Species setosa versicolor virginica 15
- 20. カナや漢字をつかう spp <- c("ヒオウギアヤメ", "イリス?ヴェルシカラー", "イリス?ヴァージニカ") p3 <- p2 + labs(x = "萼長 (cm)", y = "萼幅 (cm)") + scale_colour_discrete(name = "種", labels = spp) + scale_shape_discrete(name = "種", labels = spp) + scale_size_continuous(name = "萼長 (cm)") + theme(text = element_text(family = "IPAexGothic", size = 10)) ここでは IPAex ゴシックフォントを使用した。 文字コードは UTF-8 にしておくとよい（日本語版 Windows の R.exe では文字化けするかも）。 Windows では windowsFonts 関数でフォントの設定をしておくか， extrafont パッケージをインストールして，必要な設定をしておく。 16
- 21. カナや漢字をつかった表示 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5 6 7 8 萼長 (cm) 萼幅(cm) 種 ヒオウギアヤメ イリス?ヴェルシカラー イリス?ヴァージニカ 17
- 22. 図をファイルに保存する ggsave 関数などをつかう（R 標準のグラフィックデバイス関数 による出力も可能）。 ggsave("iris.pdf", device = cairo_pdf, width = 12, height = 8, units = "cm") 日本語フォントを埋め込んだ PDF を出力するには device = cairo_pdf とする（macOS では XQuartz のインストールが必要 かもしれない）。ただし，すべてのフォントでうまくいくとは限ら ない。 Windows で PDF に日本語フォントを埋め込むためには，extrafont パッケージを利用する必要がある（ただし，OpenType フォントは利用 不可らしい）。 macOS では，ggsave 関数のほか，quartz.save 関数も利用可能。 18
- 23. theme をかえる (1) p3 + theme_bw(base_family = "IPAexGothic") 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5 6 7 8 萼長 (cm) 萼幅(cm) 種 ヒオウギアヤメ イリス?ヴェルシカラー イリス?ヴァージニカ 19
- 24. theme をかえる (2) p3 + theme_classic(base_family = "IPAexGothic") 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5 6 7 8 萼長 (cm) 萼幅(cm) 種 ヒオウギアヤメ イリス?ヴェルシカラー イリス?ヴァージニカ 20
- 25. theme をかえる (3) library(ggthemes) p2 + scale_colour_excel() + theme_excel() 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5 6 7 8 Sepal.Length Sepal.Width Species setosa versicolor virginica 21
- 26. facet: 分割して表示 facet_wrap 関数を使用して，種ごとに分割して表示。 p3 + facet_wrap(~ Species) + theme(legend.position = "none") setosa versicolor virginica 5 6 7 8 5 6 7 8 5 6 7 8 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 萼長 (cm) 萼幅(cm) 22
- 27. いろいろなグラフ 23
- 28. geom_* 関数 ? geom_bar ? geom_boxplot ? geom_contour ? geom_density ? geom_errorbar ? geom_histogram ? geom_line ? geom_polygon ? geom_ribbon ? geom_smooth ? geom_tile などなど 24
- 29. 折れ線グラフ geom_line 関数 ナイル川のデータ (p <- ggplot(df_Nile, aes(x = Year, y = Level)) + geom_line()) 600 800 1000 1200 1400 1875 1900 1925 1950 Year Level 25
- 30. 折れ線グラフ+点 geom_line と geom_point の両方を使用。 p + geom_line(linetype = 2) + geom_point(size = 2) 600 800 1000 1200 1400 1875 1900 1925 1950 Year Level 26
- 31. 平滑化曲線 geom_smooth を使用。 p + geom_line(linetype = 2) + geom_smooth(method = "loess") 600 800 1000 1200 1400 1875 1900 1925 1950 Year Level 27
- 32. 棒グラフ geom_bar 関数 set.seed(1); x <- rpois(200, 2) p <- ggplot(data.frame(x = x), aes(x)) p + geom_bar(fill = "grey50") 0 20 40 60 0 2 4 6 x count 28
- 33. stat_*関数 統計的変換, 例) stat_count: データの頻度分布を計算する。 p + stat_count(geom = "bar", fill = "grey50") 0 20 40 60 0 2 4 6 x count ? たいていの geom には対応する stat 関数がある。 ? geom ではなくて stat で描画レイヤーを追加することも 可能。 29
- 34. 関数のグラフと数式 stat_function で関数を指定。annotate で注釈。parse = TRUE で数式を解釈して表示。 ggplot(data.frame(x = seq(-5, 5, 0.01)), aes(x)) + stat_function(fun = function(x) {1 / (1 + exp(-x))}) + annotate("text", x = -5, y = 0.875, label = paste("italic(y) == frac(1,", "1 + exp(-(beta[0] + beta[1]*italic(x))))"), parse = TRUE, size = 4, hjust = 0) y = 1 1 + exp(?(β0 + β1x)) 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 ?5.0 ?2.5 0.0 2.5 5.0 x y 30
- 35. 地図データ @u_ribo さん作の jpndisrict パッケージを利用する。 library(jpndistrict) library(sf) hokkaido <- jpn_pref(pref_code = 1) sapporo <- jpn_cities(jis_code = paste0("0", 1101:1110)) 別に人口データを用意して、データを付け加える。 library(dplyr) load("Hokkaido_population.RData") hokkaido <- dplyr::left_join(hokkaido, hokkaido_popl, by = "city_code") 31
- 36. 地図データの描画 ver. 3 で追加になった geom_sf を使う。 ggplot(hokkaido) + geom_sf(aes(fill = population)) + scale_fill_continuous(name = "人口", trans = "log10", breaks = c(10^3, 10^4, 10^5), labels = c("1000", "10000", "100000")) + theme_bw(base_family = "IPAexGothic") 42°N 43°N 44°N 45°N 140°E 142°E 144°E 146°E 148°E 1000 10000 100000 人口 32
- 37. ggplot(sapporo) + geom_sf(aes(fill = city)) + scale_fill_discrete(name = "市区", breaks = sapporo$city) + coord_sf(crs = sf::st_crs(6680), datum = NA) + theme_void(base_family = "IPAexGothic") 市区 札幌市 中央区 札幌市 北区 札幌市 東区 札幌市 白石区 札幌市 豊平区 札幌市 南区 札幌市 西区 札幌市 厚別区 札幌市 手稲区 札幌市 清田区 33
- 38. おわりに 34
- 39. 参考リンク きょう紹介できたのはごく一部。下のリンクなどを参考に。 ? ggplot2（公式ウェブサイト） ? http://ggplot2.tidyverse.org/ ? ggplot2 に関する資料（前田和寛 ‘@kazutan’ さん） ? https://kazutan.github.io/kazutanR/ggplot2_links.html ? ggplot2 — きれいなグラフを簡単に合理的に（岩嵜航さん） ? https://heavywatal.github.io/rstats/ggplot2.html ? グラフ描画 ggplot2 の辞書的まとめ 20 のコード（MrUnadon さん） ? https://mrunadon.github.io/ggplot2/ 35
- 40. 参考リンク（つづき） ? ggplot2 逆引（Hiroaki Yutani さん） ? https://yutannihilation.github.io/ggplot2-gyakubiki/ ? Cookbook for R: Graphs（Winston Chang さん） ? http://www.cookbook-r.com/Graphs/ ? Stack Over?ow での ggplot2 関連の質問 ? https://stackover?ow.com/search?q=ggplot2 36