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Knowledge As Practice

JAIST(東京)で Transformative Service Research に取り組んでる社会人大学院生の研究・勉強メモ

Kobe.R で発表してきました!

社会人の場合、仕事が込み合ってくると、勉強の時間を避けない事態がまま発生します。そういうときもイライラせず、「●日後にはこの状況を抜けるので、次はこういう勉強しよう」とスケジュールを再確認するのがメンタル的にもいいように思います。というわけで、10日ぶりのブログ投稿になります。

 
さて、昨日(2015年8月30日)は R 勉強会グループの Kobe.R で発表を行いました。発表タイトルは「グラフは ggplot2 だけじゃない! ggvis 入門」です。発表スライドはすでにアップしています。

 

www.slideshare.net

 
私の発表前に、dplyr・tidyr・ggplot2 を使った作図を発表された方がいらっしゃったので、ちょっと気まずかった…。今回のテーマを選んだ理由は、ggplot2 よりさらっと作図ができるパッケージを紹介したいと思ったからです。ggvis の特徴は次のとおりです。

  • aes() とかいらない。
  • geom より、layer という言葉のほうが馴染みがあるし、覚えやすい。
  • +ではなくて、ぜんぶ %>% で表現するのでシンプル。

 
もちろん、いいところだけではなくて、ggplot と比べれば、悪いところが多いです。そのため、まず「ggvis のイマイチなところ」を先に発表して、その後、ggvis の扱い方をお伝えしました。そして、「グラフなら、なんでもかんでも ggplot2」ではなく「場合に応じて使いわけようぜ」という主張で締めました。

 
ggvis でできることは、Shiny と ggplot2 でできます(むしろ、後者のほうが高度なことができます。たぶん)。でも、手軽に使うなら ggvis がオススメです。 

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