ESS on Emacsで快適に補完できるauto-complete-acr.el0.2リリースしました 2009.10.19 日記 auto-complete, auto-complete.el, Emacs, ESS, Lisp, Python, ubuntu 前にちょこっと書いてみたauto-complete-acr.elなるelisp。 Rを書くに、がんがんauto-completeできるのでかなり便利。でもう手放せない感じだったのですが、いろいろと不満もあったので書き直してみました。 前のバージョンのいけてなかったところ 前のバージョンについては、この辺を読んでもらうといきさつがわかるかもです。 emacsのpython-modeでもauto-complete.elを使う auto-complete.elを拡張するR用のelispをさらに拡張してみた。 要は、auto-compl
「おいこのタイトル何度目だよ。」「三度目だよ。」 はい。 先日cairoDeviceというパッケージがあることを知った(RでアンチエイリアスしたグラフのプロットができるcairoDeviceパッケージ - もうカツ丼でいいよな)んだった。でもCairoライブラリを使って綺麗にレンダリングしてくれるグラフィックデバイスとしてはCairoパッケージのCairoというそのまんまな名前のものがより一般的で多機能っぽい。 インストールは install.packages("Cairo") で、前回と同じくGTK+も別途必要なのでhttp://www.gtk.org/download-windows.htmlからダウンロードして解凍、環境変数PATHにbinフォルダへのパスを追加しておく。もしかしたら再起動が必要かもしれない。 使うには library("Cairo") これでCairoライブラリを使
Rは統計計算とグラフィックスのための言語・環境です。 統計処理において,グラフィックスなどにおける可視化は一つの重要な要素です.数字の羅列であるデータをいかに視覚的に分かりやすく示すことができるかということは,データの解析と並んで重要な統計処理と言えるでしょう.グラフィックスによる提示により,データはより効果的かつ説得力のあるものになります. Comprehensive R Graphical Referenceでは,Rの豊富なグラフィックス環境を使いこなすのに役立つサイトをまとめてみました.まず,「主なリファレンス」では,Rのグラフィック環境における代表的なリファレンスをまとめています.もしあなたがグラフを探し始めるなら,まずここを見るといいでしょう.「標準的な作図関数」では,よく用いられる標準的な作図に関して,基本的なところからもう一歩踏み込んだ内容まで詳しく解説されています.「配色に
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
The Sweave Homepage What is Sweave? Sweave is a tool that allows to embed the R code for complete data analyses in latex documents. The purpose is to create dynamic reports, which can be updated automatically if data or analysis change. Instead of inserting a prefabricated graph or table into the report, the master document contains the R code necessary to obtain it. When run through R, all data a
plyr is a set of tools that solves a common set of problems: you need to break a big problem down into manageable pieces, operate on each pieces and then put all the pieces back together. It's already possible to do this with split and the apply functions, but plyr just makes it all a bit easier with: * consistent names, arguments and outputs * input from and output to data.frames, matrices and li
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数値化できることは数値化したほうがよい。-ホグネス このページでは、フリーの統計ソフトR(アール)を使って共焦点顕微鏡の画像データ(Zeiss社のlsm形式)を解析する。 Rは、無料、高機能、プログラミングが容易、プラットフォームフリー、日本語のドキュメントが豊富、などの利点をもつ(詳しくはここ)。 Rで画像解析を行うと、画像の読み込みから統計処理・グラフの出力までを自動化できて便利である。 FRAPデータの解析、分子の軸索内局在の解析、小胞輸送の解析、拡散障壁のシミュレーションについて記録する。 必要に迫られたプログラミング初心者の備忘録。 Image gallery 2.1 lsmはバイナリ 2.2 lsmの仕様書 2.3 image directoryとは 2.4 directory entryとは 2.5 画像のピクセルデータ 2.6 lsm特有
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です2009-09-05 Q&A (初級者コース)/11 2009-09-04 R本リスト トップ頁へのコメント 2009-09-03 Q&A (中級者コース) R史 RでGIS 2009-09-02 R と PostgreSQL RとPostGIS RecentDeleted 2009-09-01 Google's R Style Guide 2009-08-31 Rcmdrの機能 2009-08-28 GoogleEarthとR 2009-08-26 ishida spatstat(空間ポイント・パターン分析)パッケージ中のオブジェクト一覧 2009-08-24 RCurl で Web サービスをすいすい利用する方法 R で並列処理 2009-08-23 RExcel 2009-08-21
Dirk Eddelbuettel (2024). CRAN Task View: High-Performance and Parallel Computing with R. Version 2024-01-29. URL https://CRAN.R-project.org/view=HighPerformanceComputing. The packages from this task view can be installed automatically using the ctv package. For example, ctv::install.views("HighPerformanceComputing", coreOnly = TRUE) installs all the core packages or ctv::update.views("HighPerform
Enabling GPU Computing in the R Statistical Environment R is the most popular open source statistical environment in the biomedical research community. However, most of the popular R function implementations involve no parallelism and they can only be executed as separate instances on multicore or cluster hardware for large data-parallel analysis tasks. The arrival of modern graphics processing un
Statistical Analysis of Corpus Data with R A Gentle Introduction for Computational Linguists and Similar Creatures Course Materials – Data Sets – Exercises – SIGIL Main Page Statistical Analysis of Corpus Data with R is an online course by Marco Baroni and Stefan Evert. It is based on a number of previous courses on similar topics taught together by the authors, in particular the course on R Pro
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