算額（その1472） 街角の数学 Street Wasan ～落書き帳「○△□」～ 389．○△□の新算額（その２） http://streetwasan.web.fc2.com/math18.1.28.html キーワード：円7個，外円，弦3本 #Julia, #SymPy, #算額, #和算 外円の中に3本の弦を引き，隙間に大円 3 個，中円 3 個，小円 1 個を容れる。円の直径の比を求めよ。 外円，大円，中円，小円の半径を R, r1, r2, r3 とおく。 左右の弦を拡張し，外円と大円，中円の共通接線でできる正三角形の高さと半径の関係式を記述する。 include("julia-source.txt"); using SymPy @syms r1, r2, r3, R r3 = r1/3 eq1 = 3r2 + 2r3 - R eq2 = 3r2 + 3r1 - 2R res
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id:wakuteka主催の読書会7回目です。前回レポ書いてないことに今気づくなど。 今回はここ。 Rでのデータの視覚化(1) あとid:wakutekaの作ってくれた参考資料があります。 http://wakuteka.info/R/091103 のーと 扱うデータ > data(VADeaths) > VADeaths Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female 50-54 11.7 8.7 15.4 8.4 55-59 18.1 11.7 24.3 13.6 60-64 26.9 20.3 37.0 19.3 65-69 41.0 30.9 54.6 35.1 70-74 66.0 54.3 71.1 50.0 VA(バージニア)における都会、田舎、男女、年齢別の死亡率データ。 棒グラフ(barplot) VADeathsのような行
大量のデータに対して散布図を描く場合、半透明な点をプロットすると、なんとなくカッコよく見えます。それだけと言えば、それだけですが。 ↑普通の散布図 ↑半透明化(アルファブレンド) ↑半透明化(アルファブレンド、縁なし) コードはこんな感じ。適当な乱数データをk-means法で3群にクラスタリングして、赤・青・緑の3色に色づけします。 # 300データ、3変数からなる標準正規乱数 x <- matrix(rnorm(900), 300, 3) # z変換して主成分分析 (3変数を2成分に要約するのに利用) pr <- prcomp(scale(x)) # k-means法で3クラスタに分離 cl <- kmeans(x, 3)$cl # プロット用データ x11 <- pr$x[cl==1,1] x12 <- pr$x[cl==1,2] x21 <- pr$x[cl==2,1] x22 <-
Rのグラフィックス特集 はじめに ここの焼き回しっぽい感じですwww R勉強会第五回ということでグラフィックスの勉強をやったよ - yasuhisa's blog 注意 グラフィックスは結果が視覚的なので面白い 夢中になって目的とかを忘れないでね オプションやまほどあるけど、覚える必要はない 「こういうのがあるんだー」ってくらいでいい ログに残しておくと後で楽をできる 内容 グラフィックスのいろいろ Rのちょっと細かいけど、知ってると楽にできること ちょっとプログラムを書いて、楽にシミュレーションをやったり。 作図関数について 大別して3種類くらい 高水準作図関数 低水準作図関数 対話的作図関数 高水準作図関数 一枚の完成された図を作成するためのもの 散布図 ヒストグラム 多少設定できるけど、とりあえずplotとかhistってやってればできる 楽チン example plot(iris)
グラフィックスパラメータの一時的変更 この節で紹介するグラフィックスパラメータは，関数 par() で設定することが出来るし，関数 plot() や多くの高水準作図関数の引数としてグラフィックスパラメータを設定することも出来る．例えばプロット点の形を指定するパラメータ pch に関しては，以下の 2 通りの設定方法を用いることが出来る．ただし，関数 par() で設定した場合は，設定した後はもう一度パラメータ値を変更するまではそのままの設定値が使われるが，作図関数の引数としてグラフィックスパラメータを設定した場合は，そのときの作図の場合のみ設定値が使われる (それ以後は直前までの設定値が使われる) ． plot(1:10, pch="+") # 一時的にプロット点の形を "+" に変更する par(pch="+") # これ以後，プロット点の形をずっと "+" に変更する plot(1:1
最近Office Professionalを買ったので，近頃はもっぱらOfficeで遊んでいる．Officeはちょっとバグとか多くて難しいから，よく勉強をして早く初心者を脱出したい． で，ここ2〜3日はExcelからRを呼ぶ方法をいろいろ調べていた．やっぱVBAちょっとくらい勉強しないと駄目かなとか思い始めた頃，RExcelというExcelのアドインを見つけた(statconn)．これを使うと結構実用的なレベルでExcelとRを連携させられそう*1． RExcelのインストール まず，rscproxyとrcomの2つのパッケージをRから入れておく．下の二行はRExcelのインストール時にやれっていわれたからやった*2． install.packages("rscproxy") install.packages("rcom") library(rcom) comRegisterRegistr
高水準関数で描いた図に文字や図形を描き加える場合は低水準作図関数を用いる．低水準作図関数はグラフィックスパラメータを引数として受け入れることも出来る． 低水準作図関数一覧 まず，低水準作図関数の一覧表を挙げる．
ESSを使おう R自体は素晴しい言語 みんながしゃべってくれた通り 多少は考慮されている ヒストリが使えるようになっていたりとか 「スクリプトファイルを編集」にすると リージョン選択してC-rで実行されたりとか MacのR GUIだと関数やオブジェクトの補完をやってくれる これはまあまあよい でも R GUIはお世辞でも使いやすいとは言えない R GUIでいいのは小学生まで!! これからはESSを使いましょう ESS? Emacs Speaks Statistics EmacsでRプログラムを編集&実行 Windows Userはmeadowで Carbon Emacs Userはディフォルトで net-installとかでいけるはず meadowの人はload-pathに追加して スクリーンショット 画面分割 左 Rプログラムの編集 右上 ヘルプを引く 右下 プログラムが実行されているコ
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
Rゼミ Rに関するゼミをしたときのページ。 現在進行中 なし。最近はあまり時間が取れません... 終了したもの R初心者ゼミ Hierarchical modeling and inference i...
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