Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Rによるネットワークデータのプロット
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
Hiroaki Ochi
May 31, 2021
Programming
810
2
Share
Rによるネットワークデータのプロット
Hiroaki Ochi
May 31, 2021
Other Decks in Programming
See All in Programming
なぜあなたのコードには「コシ」がないのか?〜AI時代に問う、最後まで美味しい設計と戦略〜 #phpconkagawa / phpconkagawa2026
shogogg
0
150
PicoRuby for IoT: Connecting to the Cloud with MQTT
yuuu
2
770
ついに来た!本格的なマルチクラウド時代の Google Cloud
maroon1st
0
400
【26新卒研修】OpenAPI/Swagger REST API研修
dip_tech
PRO
0
150
クラウドネイティブなエンジニアに向ける Raycastの魅力と実際の活用事例
nealle
2
250
Claude CodeでETLジョブ実行テストを自動化してみた
yoshikikasama
0
1.2k
ハーネスエンジニアリングとは?
kinopeee
13
6.9k
運転動画を検索可能にする〜Cosmos-Embed1とDatabricks Vector Searchで〜/cosmos-embed1-databricks-vector-search
studio_graph
1
680
継続的な負荷検証を目指して
pyama86
3
1k
過去のレビュー知見をSkillsで資産化した話
pkshadeck
PRO
1
1.7k
Structured Concurrency, Scoped Values and Joiners in the JDK 25 26 27
josepaumard
1
150
ハーネスエンジニアリングにどう向き合うか 〜ルールファイルを超えて開発プロセスを設計する〜 / How to approach harness engineering
rkaga
28
19k
Featured
See All Featured
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
65
55k
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
690
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2k
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
190
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
1.9k
Leveraging Curiosity to Care for An Aging Population
cassininazir
1
230
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
5k
Unsuck your backbone
ammeep
672
58k
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
180
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
1
210
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.9k
Transcript
Tokyo.R #92 Rによるネットワークデータの プロット orca_mcmc
自己紹介 • 名前: 越智 宏朗(おち ひろあき) • 大学院博士課程 • 専攻:
社会心理学 & 心理統計学 • 集団のパフォーマンスについての研究をしてます • TokyoR初発表
Rでネットワークデータを扱う Rでネットワークデータを使うには主に statnet igraph の2つのパッケージのどちらかを使う
Rでネットワークデータを扱う statnet • ネットワーク分析やプロットに使うパッケージが一通り入っ てる(sna,network…) • matrixやlistなど標準的なオブジェクトクラスに対応 • ネットワーク専用のクラスのnetworkも使える
Rでネットワークデータを扱う igraph • (statnetほどじゃないけど)基本的な関数はそろっている • オンラインチュートリアルがある (https://igraph.org/redirect.html) • ネットワークデータを専用のigraphクラスで扱う
Rでネットワークデータを扱う 今回はstatnetで行きます
ネットワークデータの可視化 • statnetパッケージではgplot()でプロットできる • igraphパッケージではplot.igraph()でプロットできる gplot()でプロット plot.igrah()でプロット
ネットワークデータの可視化 •(デフォルトだと)ほとんど同じ • 2つともかなりの数の引数が用意されているので、 それらをうまく使えば色々かっこいいプロットができる • ただ、慣れ親しんだプロットの方法ggplot2がある
ネットワークデータの可視化 • 実は、ggplot2はネットワークのプロットにも使える! 1. ggnetwork(statnet) 2. Ggally(statnet) 3. Ggraph(igraph)
ネットワークデータの可視化 • これらのパッケージを用いることで、 1. 複数のレイヤーを重ねるようなプロットができる 2. ggplot2と同じように色の指定ができる 3. 書き方がggplot2と同じ感じ 使いやすい!
使用するデータ 実際にやってみよう! 今回使うデータ • ergmパッケージにある高校生の関係性ネットワーク ノードの属性 • 人種、性別、学年、次数中心性(いくつのノードと つながっているか)
ggnetwork
ggnetwork
Ggally
Ggally
終わりに • ggnetworkとGgally、どちらも同じようなプロットが可能 •使いやすい方をつかおう!! • 今回はやらなかったけど、Ggraphでも同じようなことが できる…はず
参考資料 • 鈴木努,2017,『Rで学ぶデータサイエンス8 ネットワー ク分析 第2版』共立出版
Enjoy! hochi(at)psy.senshu-u.ac.jp ※(at)は@に変換してください