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plyrパッケージの使い方メモ
となる。 まずはパッケージのロードと、よく使われるサンプルデータ（baseball)を表示 library(plyr) head(baseball) ## id year stint team lg g ab r h X2b X3b hr rbi sb cs bb so ## 4 ansonca01 1871 1 RC1 25 120 29 39 11 3 0 16 6 2 2 1 ## 44 forceda01 1871 1 WS3 32 162 45 45 9 4 0 29 8 0 4 0 ## 68 mathebo01 1871 1 FW1 19 89 15 24 3 1 0 10 2 1 2 0 ## 99 startjo01 1871 1 NY2 33 161 35 58 5 1 1 34 4 2 3 0 ## 102 suttoez01 1871 1 CL1 29 128 35
Debug in R #6: Debug in S4/R5 classes
S4/R5クラスのデバッグ Rにビルトインされたオブジェクト指向的なフレームワークを提供する仕組みとして、S3以外に、S4とR5がある。大規模なパッケージを作るときとか、mutableな機能を実装するときにはとても役立つ。 あとR5はR5 reference classというように、参照渡しのセマンティックで実装されてるので、関数型言語らしさはなくなっちゃうんだけど、馬鹿でかいデータとかある時にはコピーが発生しないので、効率がよくなるはず。 ここらへんを使ってる人は、特に説明もいらないと思うので、デバッグのやり方は以下の実例で。ポイントだけ箇条書きします。 S4の場合、traceにsignatureを渡す。 S4の場合、特定のインスタンスのメソッドだけデバッグする、というのは難しい(相当回りくどいことしないと無理だと思う)。 R5の場合、生成されたインスタンスのメソッドに対して普通の関数の
R2.12から実装されたR5クラスの覚え書きです。日本語の情報はまだないみたいなので一番乗りを狙って。ちなみに継承関係は、面倒なので完全に無視してます。ごめんなさい。その他、網羅性は期待しないでください。 R5クラスの特徴 参照渡し オブジェクトを編集できる S4より緩くて使いやすい 他にもあると思いますが、触ってみた感想ということで。 とりあえずクラス定義 tc <- setRefClass(Class="testClass", fields = list(f1="numeric", f2="numeric"), methods = list( foo = function() { "f1とf2を足し合わせるメソッド" f1 + f2 })) R5クラスはsetRefClass()で定義します。主に使うオプションは、Classとfieldsとmethodsです。Classでクラス名を定義
Rtips. Revival 2014! Paul E. Johnson <pauljohn @ ku.edu> The original Rtips started in 1999. It became difficult to update because of limitations in the software with which it was created. Now I know more about R, and have decided to wade in again. In January, 2012, I took the FaqManager HTML output and converted it to LaTeX with the excellent open source program pandoc, and from there I’ve been e
グラフに文字を記入したいときはtext関数とmtext関数が便利。 text関数 引数x, yで座標を指定できるので、自由度がかなり高い。 また、引数posで座標(x,y)に対して文字を書く位置を指定する。pos=1なら下辺、2なら左、３なら上、4なら右。 記入する文字は引数labelsで指定する。 > dat <- runif(100,min=10,max=20) > x <- hist(dat,plot=FALSE) > str(x) # $midsが棒グラフの中点、$countsが高さになる List of 7 $ breaks : num [1:11] 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 ... $ counts : int [1:10] 8 6 9 19 11 8 13 4 10 12 $ intensities: num [1:10] 0
Chicago R Meetup slides By romain francois on Thursday, October 21 2010, 15:35 - Permalink Second stop of my world tour was chicago yesterday night, where I presented a quick light review of various ways to represent objects in R: lexical scoping, S3, S4, the new reference classes and also with C++ using Rcpp modules or RProtoBuf My slides are on my slideshare account: Comments 1. On Thursday, Oct
昨日の続き では、正方行列を作らずに、非正方行列のままsvd()をかけるとどうなるかもやってみます。 同じ構造を表す固有値と固有ベクトルが取れました。 #構造化集団をシミュレート Nm<-1000 #マーカー数 Npop<-4 #亜集団数 Ns<-c(100,150,200,250) #集団別人数 M<-NULL #全ジェノタイプデータを納める行列 #亜集団別にアレル頻度を振ってシミュレーション for(j in 1:Npop){ tmpM<-matrix(rep(0,Nm*Ns[j]),nrow=Nm) for(i in 1:Nm){ af<-runif(1)*0.8+0.1 f<-rnorm(1,sd=0.01) if(abs(f)>1) f=0 df<-c(af^2,2*af*(1-af),(1-af)^2) df[1]<-df[1]+f/2*df[2] df[3]<-df[3]+f
ggplot2: Quick Heatmap Plotting
A post on FlowingData blog demonstrated how to quickly make a heatmap below using R base graphics. This post shows how to achieve a very similar result using ggplot2. Data Import FlowingData used last season’s NBA basketball statistics provided by databasebasketball.com, and the csv-file with the data can be downloaded directly from its website. > nba <- read.csv("http://datasets.flowingdata.com/p
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