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Ruby で rsruby を用いた散布図の作成

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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

  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

  1. Windows で Ruby 処理系と DevKit のインストール
  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．

    [image]
  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

    [image]
  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

    [image]
  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

    [image]
  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

    [image]
  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

    [image]
  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

    [image]

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