算額あれこれ

tribble の効用?

【R前処理講座12】{tibble}データフレームの進化版【tidyverse】https://datasciencemore.com/tibble/#tribbleを使用して，Markdownチックな表記でtibbleが作成できます．usingRCallR"""library(dplyr)trb=tribble(~No.,~language,#----- --- ----1,"R",2,"Python",3,"Julia")"""trbJuliaだと，usingCSV,DataFramesdata="""No.,language1,"R"2,"Python"3,"Julia""""df=CSV.read(IOBuffer(data),DataFrame)tribbleの効用?

2022/03/30 10:32

base-R の forward pipe operator

pipeOp{base}RDocumentationBackgroundTheforwardpipeoperatorismotivatedbythepipeintroducedinthemagrittrpackage,butismorestreamlined.Itissimilartothepipeorpipelineoperatorsintroducedinotherlanguages,includingF#,Julia,andJavaScript.base-Rのforwardpipeoperator

2022/03/30 08:07

Re. 【R前処理講座19】{dplyr} group_by：グルーピング【tidyverse】

【R前処理講座19】{dplyr}group_by：グルーピング【tidyverse】https://datasciencemore.com/dplyr-group-by/以下のようなデータフレームにおいて，グループごとの基礎統計量を求める。まずは1変数でグループ化する場合。usingRCallR"""library(dplyr)#definedataframedf=tibble(class=c("a","b","c","c","a","c","b","a","c","b","a","x"),gender=c("M","F","F","M","F","M","M","F","M","M","F","F"),height=c(162,150,168,173,162,198,182,154,175,160,172,...Re.【R前処理講座19】{dplyr}group_by：グルーピング【tidyverse】

2022/03/29 18:21

Re: dplyrでカラム名や値を変数で指定してもうまく認識されない

dplyrでカラム名や値を変数で指定してもうまく認識されないhttps://trunk28.com/dplyr_for/引用元の記事は2021/07/11のものであるが，「dplyrでカラム名や値を変数で指定してもうまく認識されない」ということで，以下のプログラムはエラーになると...library(dplyr)hoge<-names(iris)[1]iris%>%select(hoge)エラー:Can'tsubsetcolumnsthatdon'texist.xColumn`hoge`doesn'texist.しかし，R4.2.0では，以下の"Note"が出るが，一応正しい結果が得られる。Note:Usinganexternalvectorinselectionsisambiguous.ℹUse`all_of...Re:dplyrでカラム名や値を変数で指定してもうまく認識されない

2022/03/28 23:05

Re: Juliaをもっと速くしよう！

Juliaをもっと速くしよう！https://zenn.dev/ohno/articles/0ba7970d419898「多次元配列のメモリ上の位置はJulia,R,Fortranでは（Pythonと違い）列優先なので，badよりは，内側のforループでは左側の添字を変化させるgoodのほうが速い」と書かれている。筆者はWindowsのようであり，確かにgoodのほうが速いという結果が提示されている。私の環境はMacminiM1チップなのだが，両者の違いは殆どなかった。functionbad(arr)sum=0foriin1:size(arr)[1]forjin1:size(arr)[2]sum+=arr[i,j]endendreturnsumendfunctiongood(arr)sum=0forjin1:s...Re:Juliaをもっと速くしよう！

2022/03/28 16:30

Julia の小ネタ--044 R の rep()

今更ながらではあるが，Rの>rep(1:3,each=3)[1]111222333>rep(1:3,3)[1]123123123Juliaではjulia>repeat([1,2,3],inner=3)9-elementVector{Int64}:111222333julia>repeat([1,2,3],outer=3)9-elementVector{Int64}:123123123julia>repeat([1,2,3],3)9-elementVector{Int64}:123123123ついでにjulia>repeat(1:3,inner=2,outer=3)18-elementVector{Int64}:112233112233112233Juliaの小ネタ--044Rのrep()

2022/03/26 17:12

y=x^2とy=2^xの3つ目の共有点をニュートン法で探してみる

https://p-suugaku.blogspot.com/2022/03/yx2y2x3.htmlですが，煎じ詰めれば，x^2=2^xの解を求めるということ。元記事では第3の解をニュートン法を使って（しかもGoogleスプレッドシートを用いて）求めている。SymPyを使うと以下のようになる。ulia>usingSymPyjulia>@symsx(x,)julia>eq=Eq(x^2,2^x)2xx=2julia>a=solve(eq)3-elementVector{Sym}:24-2*LambertW(log(2)/2)/log(2)julia>a[3].evalf()-0.7666646959621233番目の解は，-2*LambertW(log(2)/2)/log(2)ということではあるが，a[3].e...y=x^2とy=2^xの3つ目の共有点をニュートン法で探してみる

2022/03/15 22:08

Julia で，散布図と回帰直線の信頼限界帯を描画--その 2

色々あって，最終的にはが成果物として挙げられている。所要のプログラムは51行とのこと#Firstdrawabasicplotwithmainargumentsplot<-ggplot(data=data_iris,#setthedatamapping=aes(x=Sepal.Length,#setxaxisy=Petal.Length,#setyaxiscolour=Species)#setcolorbyspecies)+geom_point()+#setascatterplotgeom_smooth(method="lm")#setalinearline#Thenmakeitnicerplot<-plot+theme(axis.line=element_line(colour="black",#setcolo...Juliaで，散布図と回帰直線の信頼限界帯を描画--その2

2022/03/14 22:33

Julia で，散布図と回帰直線の信頼限界帯を描画

ggplot2の入門ということで定番の図であるが，https://data-viz-lab.com/ggplot2にも以下の図がある。背景がネズミイロ，グリッド線がある，凡例が図の外にある，α=1なのだろう，データの重なり具合が分からない。書くのは簡単だよと>plot<-ggplot(data=data_iris,+mapping=aes(x=Sepal.Length,+y=Petal.Length))++geom_point(aes(colour=Species))++geom_smooth(method="lm",+colour="pink")>plotが挙げられているが，なんか知らないが，データフレームを専用に変換しないといけないとかで，事前にいかが必要とのこと。>#データセットのリストを作成>l<-da...Juliaで，散布図と回帰直線の信頼限界帯を描画

2022/03/13 23:27

世の中の流れが悪いだけです☺

>だからCMSは嫌いだ。自分でhtmlやcgiを書いてWinSCPでアップロードする方が何がどうなっているかちゃんとわかるし、ずっと楽だ。なぜCMSがこんなに流行るのか理解できない。Rのグラフィクスでbaseが好きな自分にはggplot2がもてはやされるのが理解できないのだが、それと同じ感覚。たぶん自分がズレているのだが。いえいえ，いまの潮流が本筋からずれているだけだと思いましょう。ggplot2に限らず，tidyverseとかtidydataとかなんとか，わけも分からずグラフックの王道もわからずいいかんげんなグラフを再生産させ続けている御本尊にも相当な責任があると思います。新興宗教的なところがあると思います。世の中の流れが悪いだけです☺

2022/03/11 21:27

プログラミングの常識?

Juliaに限らないのだけれどifmyrank==0a1=ones(n)elsea1=2*ones(n)endなどというのがあると，いやーな気分になるa1=ones(n)myrank!=0&&(a1*=2)とか書きたくなる。病気だなあ。プログラミングの常識?

2022/03/08 22:02

Julia の MultivariateStats.fit(PCA, x)

method=:covの場合とmethod=:svdの場合の結果が違うという指摘に答えてくれて，MultivariateStatsv0.9.1へバージョンアップされた。それに伴い，以下を修正した。https://blog.goo.ne.jp/r-de-r/e/5e04aee16df93634f81a13d0dd3d5f45https://r-de-r.github.io/stats/Julia-stats8.htmlJuliaのMultivariateStats.fit(PCA,x)

2022/03/04 10:15

Julia の Pluto（プログラミングの学習に最適？）

なにはともあれ，実際に見てもらいましょう。ノートブック（Jupyterlabなど）に似ているけど，プログラミング中の変数値を変えると，関連する計算式の結果も変わる。ちょうど，Excelでセルの値を変えると他のセルの結果も変わるように。間違えたら間違った結果が出るので，どこをどう直したらどうなるかがすぐわかる。プログラミングの学習に役立つかな。また，一度作っておけば簡易電卓みたいに入力データだけ変えて結果を得るとかにも使えそう。コーディング部分は見えないようにもできる。JuliaのPluto（プログラミングの学習に最適？）

2022/03/01 18:51

ケンドールの順位相関係数の信頼区間 kendall.ci() について

中澤先生が言及されていたNSM3:::kendall.ci()であるが，>bootstrap=TRUEと指定すれば（B=でシミュレーション回数）ブートストラップ推定もできるというすぐれものだが、>欠損値対応していないこと（欠損値を含むデータを与えるとエラーになる）、>信頼区間だけ表示されて点推定量が表示されないこと以外にも，プログラミング的にはダメダメなプログラムであった。最後に書き換えたプログラムを置いておくが，欠損値対応はok=complete.cases(x,y)x=x[ok]y=y[ok]の3行でできるし，点推定量は求めているのに表示していないだけなので，cat()で書き出すだけ。問題は，ブートストラップの部分。私の環境でexample=TRUE,B=60000でブートストラップをすると，31秒かかった...ケンドールの順位相関係数の信頼区間kendall.ci()について

2022/03/01 18:51

Julia の Makie

Juliaでは，グラフ作成のためのパッケージが色々あるので，少しずつつまみ食いしている。GRMalie（Makie）を試してみたが，その中では以下のものが目に止まった。irisデータを使って書いてみた。ただし，Makieでは，gridを消すことができないそうだ。gridも含めてtickなどもまとめて消すことはできるようだが，それでは副作用が大きすぎる。また，標榜しているほどきれいでもない。なので，今後も使う予定はない。usingGLMakieusingFileIOusingColorTypesusingRDatasetsnoto_sans=assetpath("fonts","NotoSans-Regular.ttf")noto_sans_bold=assetpath("fonts","NotoSans-Bol...JuliaのMakie

2022/03/01 18:51