サイトマップ サイト内検索 まとめ

Ruby で rsruby を用いた散布図の作成

このページでは，rsruby を用いた散布図の作成について， 散布図内での平均と分散の図示，散布図行列，スケールの信頼性 の作成手順を図解で説明する

前準備

Ubuntu の場合

Ubuntu を使用する場合は，次のように操作する．

  1. Ubuntu で Ruby 処理系のインストール
  2. Ubuntu で R 処理系のインストール
  3. R システムでのパッケージのインストールの Web ページの記述に従って，Rcmdr のインストールが済んでいること．
  4. Ubuntu で rsruby のインストール

Windows の場合

Windows を使用する場合は，次のように操作する．

  1. Ruby と DevKit のインストール（Ruby インストーラ 3.1.2 を使用）（Windows 上）: 別ページ »で説明
  2. Windows で R 処理系のインストール
  3. (オプション) R システムでのパッケージのインストールの Web ページの記述に従って，Rcmdr のインストールが済んでいること．
  4. Windows の環境変数 PATH に「C:\R\R-2.14.1\bin\i386」を追加
  5. Windows で rsruby のインストール

CSVファイルを読み込み，Ruby の連想配列に格納 (Read CSV file, and store into an HashTable of Ruby)

  1. (前準備) 使用する CSV ファイルの作成

    ここでは，テスト用の CSV ファイル Book1.csv をダウンロードし， ディレクトリ C:\R\の下におくことにします．

    * Ubuntu の場合は /tmp の下などに置く（要するにどこでも良い）

  2. 使用する CSV ファイルの確認

    この Web ページのプログラムでは，１行目がヘッダー．２行目以降がデータ本体になっている必要がある． CSV ファイルの1行目に，各列の属性名が書かれていることを確認する．

    テスト用の CSV ファイル Book1.csv では， 属性名として seq, date, USD, EUR, AUD の5つが 書かれている．

  3. CSVファイルを読み込み，Ruby の連想配列に格納するプログラム (Read CSV file, and store into an HashTable of Ruby)

    まだ rsruby は使っていません．このプログラムを書き換えて，いろいろなグラフ作成に使うことします． 

    require 'rubygems'
require "csv"
reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
header = reader.take(1)[0]
T = Hash::new
header.each do |attr|
  T[attr.strip] = []
end
reader.each do |row|
  i = 0
  row.each do |item|
    T[header[i].strip].push(item.strip) 
    i = i + 1
  end
end

散布図の作成

  1. 数値による要約

    最小値，中央値，平均値，最大値などを取得

    ◆ Ubuntu の場合の実行手順例 

    export R_HOME=/usr/lib/R
irb 

require 'rubygems'
require "csv"
require 'rsruby'
reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
header = reader.take(1)[0]
T = Hash::new
header.each do |attr|
  T[attr.strip] = []
end
reader.each do |row|
  i = 0
  row.each do |item|
    T[header[i].strip].push(item.strip) 
    i = i + 1
  end
end
# 
r = RSRuby::instance
r.eval_R(<<-RCOMMAND)
     # create a data frame D 
     seq  <- c( #{T["seq"].join(",")} )
     date <- c( #{T["date"].join(",")} )
     USD  <- c( #{T["USD"].join(",")} )
     EUR  <- c( #{T["EUR"].join(",")} )
     AUD  <- c( #{T["AUD"].join(",")} )
     D = data.frame( cbind( seq = seq, date = date, USD = USD, EUR = EUR, AUD = AUD ) )
     a = summary(D)
RCOMMAND
r.a
  2. 数値による要約

    平均値，標準偏差などを取得

    ◆ Ubuntu の場合の実行手順例 

    export R_HOME=/usr/lib/R
irb 

require 'rubygems'
require "csv"
require 'rsruby'
reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
header = reader.take(1)[0]
T = Hash::new
header.each do |attr|
  T[attr.strip] = []
end
reader.each do |row|
  i = 0
  row.each do |item|
    T[header[i].strip].push(item.strip) 
    i = i + 1
  end
end
# 
r = RSRuby::instance
r.eval_R(<<-RCOMMAND)
     library(Rcmdr) 
     # create a data frame D 
     seq  <- c( #{T["seq"].join(",")} )
     date <- c( #{T["date"].join(",")} )
     USD  <- c( #{T["USD"].join(",")} )
     EUR  <- c( #{T["EUR"].join(",")} )
     AUD  <- c( #{T["AUD"].join(",")} )
     D = data.frame( cbind( seq = seq, date = date, USD = USD, EUR = EUR, AUD = AUD ) )
     a = numSummary( D[,c("USD", "EUR", "AUD")], statistics=c("mean", "sd", "quantiles"), quantiles=c( 0,.25,.5,.75,1 ))
RCOMMAND
r.a
  3. 「scatterplot」を用いた散布図の描画

    要点: 横軸が seq, 縦軸が USD

    ◆ Ubuntu の場合の実行手順例 

    export R_HOME=/usr/lib/R
irb 

require 'rubygems'
require "csv"
require 'rsruby'
reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
header = reader.take(1)[0]
T = Hash::new
header.each do |attr|
  T[attr.strip] = []
end
reader.each do |row|
  i = 0
  row.each do |item|
    T[header[i].strip].push(item.strip) 
    i = i + 1
  end
end
# 
r = RSRuby::instance
r.eval_R(<<-RCOMMAND)
     # create a data frame D 
     seq  <- c( #{T["seq"].join(",")} )
     date <- c( #{T["date"].join(",")} )
     USD  <- c( #{T["USD"].join(",")} )
     EUR  <- c( #{T["EUR"].join(",")} )
     AUD  <- c( #{T["AUD"].join(",")} )
     D = data.frame( cbind( seq = seq, date = date, USD = USD, EUR = EUR, AUD = AUD ) )
     scatterplot( USD~seq, reg.line=lm, smooth=TRUE, boxplots=FALSE, span=0.5, data=D )
RCOMMAND
  4. 「scatterplot」を用いた散布図の描画（分布の平均と分散も図示）

    要点: 横軸が seq, 縦軸が USD．分布の平均と分散も図示

    ◆ Ubuntu の場合の実行手順例 

    export R_HOME=/usr/lib/R
irb 

require 'rubygems'
require "csv"
require 'rsruby'
reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
header = reader.take(1)[0]
T = Hash::new
header.each do |attr|
  T[attr.strip] = []
end
reader.each do |row|
  i = 0
  row.each do |item|
    T[header[i].strip].push(item.strip) 
    i = i + 1
  end
end
# 
r = RSRuby::instance
r.eval_R(<<-RCOMMAND)
     # create a data frame D 
     seq  <- c( #{T["seq"].join(",")} )
     date <- c( #{T["date"].join(",")} )
     USD  <- c( #{T["USD"].join(",")} )
     EUR  <- c( #{T["EUR"].join(",")} )
     AUD  <- c( #{T["AUD"].join(",")} )
     D = data.frame( cbind( seq = seq, date = date, USD = USD, EUR = EUR, AUD = AUD ) )
     scatterplot( USD~seq, reg.line=lm, smooth=TRUE, boxplots='xy', span=0.5, data=D )
RCOMMAND
  5. 散布図行列

    ◆ Ubuntu の場合の実行手順例 

    export R_HOME=/usr/lib/R
irb 

require 'rubygems'
require "csv"
require 'rsruby'
reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
header = reader.take(1)[0]
T = Hash::new
header.each do |attr|
  T[attr.strip] = []
end
reader.each do |row|
  i = 0
  row.each do |item|
    T[header[i].strip].push(item.strip) 
    i = i + 1
  end
end
# 
r = RSRuby::instance
r.eval_R(<<-RCOMMAND)
     # create a data frame D 
     seq  <- c( #{T["seq"].join(",")} )
     date <- c( #{T["date"].join(",")} )
     USD  <- c( #{T["USD"].join(",")} )
     EUR  <- c( #{T["EUR"].join(",")} )
     AUD  <- c( #{T["AUD"].join(",")} )
     D = data.frame( cbind( seq = seq, date = date, USD = USD, EUR = EUR, AUD = AUD ) )
     scatterplot.matrix( ~seq+USD+EUR+AUD, reg.line=lm, smooth=TRUE, diagonal='density', span=0.5, data=D )
RCOMMAND
  6. スケールの信頼性 
    export R_HOME=/usr/lib/R
irb 

require 'rubygems'
require "csv"
require 'rsruby'
reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
header = reader.take(1)[0]
T = Hash::new
header.each do |attr|
  T[attr.strip] = []
end
reader.each do |row|
  i = 0
  row.each do |item|
    T[header[i].strip].push(item.strip) 
    i = i + 1
  end
end
# 
r = RSRuby::instance
r.eval_R(<<-RCOMMAND)
     # create a data frame D 
     seq  <- c( #{T["seq"].join(",")} )
     date <- c( #{T["date"].join(",")} )
     USD  <- c( #{T["USD"].join(",")} )
     EUR  <- c( #{T["EUR"].join(",")} )
     AUD  <- c( #{T["AUD"].join(",")} )
     D = data.frame( cbind( seq = seq, date = date, USD = USD, EUR = EUR, AUD = AUD ) )
    reliability( cov(D[,c("USD","EUR","AUD")], use="complete.obs") )
RCOMMAND