Rで解析：JavaScriptのMetricsGraphicsがRから利用できます。「metricsgraphicsパッケージ」の紹介

インタラクティブな図を出力するライブラリは数多くありますが、「MetricsGraphics.js」ライブラリは使い方が簡単で出力されたHTMLファイルの表示が非常に高速です。

ぜひとも、ウェブ制作に関わる関係者に表現手段の一つとして「metricsgraphics」パッケージを利用いただけたらと思います。ぐりぐり動きますので出力例で試してみてください。

パッケージのバージョンは0.9.0。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2で確認しています。

＜おすすめのRに関する書籍です＞

遺伝統計学の基礎―Rによる遺伝因子解析・遺伝子機能解析― | 山田 亮

Amazonで山田 亮の遺伝統計学の基礎―Rによる遺伝因子解析・遺伝子機能解析―。アマゾンならポイント還元本が多数。山田 亮作品ほか、お急ぎ便対象商品は当日お届けも可能。

www.amazon.co.jp

パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

install.packages("metricsgraphics")

実行コマンドの紹介

本パッケージは%>%(パイプ)でコマンドをつなげて使用することもできます。紹介コマンドではパイプを使用しています。作成したHTMLファイルはsaveWidget(“ファイル名.html”)コマンドで作業フォルダに出力します。詳細はコメントを確認してください。

＜パッケージ読み込み、HTMLファイルの保存場所の指定とデータ例の作成＞
作業の前に実行してください

#パッケージの読み込み
library("metricsgraphics")
library("tcltk")

#HTMLファイルの保存場所を指定
setwd(paste(as.character(tkchooseDirectory(title = "保存場所を選択"), sep = "", collapse ="")))

#データ例の作成
SampleData <- data.frame(Data1 = sample(1:500, 30),
                         Data2 = sample(1:500, 30))

#棒グラフの描写:mjs_barコマンド
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, y = Data2, width = 320, height = 400) %>% mjs_bar() %>%
  saveWidget("bar.html")

#ヒストグラムの描写:mjs_histogramコマンド
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, width = 320, height = 400) %>% mjs_histogram(bins = 30) %>%
  saveWidget("Histogram.html")

#ラベルの追加:mjs_labsコマンド
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, width = 320, height = 400) %>% mjs_histogram(bins = 30) %>%
  mjs_labs(x = "ラベルの追加", y =  "ラベルの追加") %>%
  saveWidget("Labs.html")

#ラインプロットの描写:mjs_lineコマンド
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, y = Data2, width = 320, height = 400) %>% mjs_line() %>%
  saveWidget("LinePlot.html")

#散布図の描写:mjs_pointコマンド
data.frame(Data1 = sample(1:500, 100),
           Data2 = sample(1:500, 100)) %>%
  mjs_plot(x = Data1, y = Data2, width = 300, height = 400) %>% mjs_point(least_squares = TRUE) %>%
  saveWidget("PointPlot.html")

#図の装飾
#x軸に対して平行線の追加:mjs_add_baseline
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, y = Data2, width = 300, height = 400) %>% mjs_line() %>%
  mjs_add_baseline(y_value = 150, label = "yの値を設定して線を追加します") %>%
  saveWidget("add_baseline.html")

#y軸に対して平行線の追加:mjs_add_baseline
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, y = Data2, width = 300, height = 400) %>% mjs_line() %>%
  mjs_add_marker(x_value = 150, "位置はxの値で設定します") %>%
  saveWidget("mjs_add_marker.html")

#線とシンボルの注釈を追加
#線の追加:mjs_add_lineコマンド
#シンボルの注釈を追加:mjs_add_legendコマンド
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, y = Data2, width = 300, height = 400) %>%
  mjs_line() %>% mjs_add_line(Data1) %>%
  mjs_add_legend(legend=c("X", "Y")) %>%
  saveWidget("add_legend.html")

#マウスオーバー時のデータラベルのカスタム
#mjs_add_mouseoverコマンド:ポイントは'(カンマで文字列を囲む)
#データ例の作成
SampleData <- data.frame(Data1 = sample(1:500, 30),
                         Data2 = sample(1:500, 30),
                         Test = c(rep(c("てすと", "テスト"), 15)))
#データのプロット
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, y = Data2, width = 300, height = 400) %>%
  mjs_point() %>%
  mjs_add_mouseover("function(d, i) {
                $('{{ID}} svg .mg-active-datapoint')
                    .text('カスタム表示 : ' + d.point.Test + ' ' + i);
                 }") %>%
  saveWidget("add_mouseover.html")

＜出力例＞ ・棒グラフの描写:mjs_barコマンド
・ヒストグラムの描写:mjs_histogramコマンド

・ラインプロットの描写:mjs_lineコマンド

・散布図の描写:mjs_pointコマンド

＜図の装飾コマンド＞
詳細はコメントを確認してください。

#ラベルの追加:mjs_labsコマンド
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, width = 320, height = 400) %>% mjs_histogram(bins = 30) %>%
  mjs_labs(x = "ラベルの追加", y =  "ラベルの追加") %>%
  saveWidget("Labs.html")

#x軸に対して平行線の追加:mjs_add_baseline
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, y = Data2, width = 300, height = 400) %>% mjs_line() %>%
  mjs_add_baseline(y_value = 150, label = "yの値を設定して線を追加します") %>%
  saveWidget("add_baseline.html")

#y軸に対して平行線の追加:mjs_add_marker
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, y = Data2, width = 300, height = 400) %>% mjs_line() %>%
  mjs_add_marker(x_value = 150, "位置はxの値で設定します") %>%
  saveWidget("mjs_add_marker.html")

#線とシンボルの注釈を追加
#線の追加:mjs_add_lineコマンド
#シンボルの注釈を追加:mjs_add_legendコマンド
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, y = Data2, width = 300, height = 400) %>%
  mjs_line() %>% mjs_add_line(Data1) %>%
  mjs_add_legend(legend = c("X", "Y")) %>%
  saveWidget("add_legend.html")

#マウスオーバー時のデータラベルのカスタム
#mjs_add_mouseoverコマンド:ポイントは'(カンマで文字列を囲む)
#データ例の作成
SampleData <- data.frame(Data1 = sample(1:500, 30),
                                Data2 = sample(1:500, 30),
                                Test = c(rep(c("てすと", "テスト"), 15)))
#データのプロット
SampleData %>%
  mjs_plot(x = Data1, y = Data2, width = 300, height = 400) %>%
  mjs_point() %>%
  mjs_add_mouseover("function(d, i) {
    $('{{ID}} svg .mg-active-datapoint')
    .text('カスタム表示 : ' + d.point.Test + ' ' + i);
  }") %>%
  saveWidget("add_mouseover.html")

＜出力例＞
・ラベルの追加:mjs_labsコマンド

・x軸に対して平行線の追加:mjs_add_baseline

・y軸に対して平行線の追加:mjs_add_marker

・線とシンボルの注釈を追加
本例ではインタラクティブになりません。パッケージHELP例ではインタラクティブです。mjs_add_lineコマンドを外すとインタラクティブになります。

・マウスオーバー時のデータラベルのカスタム

少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように！！

＜おすすめのRに関する書籍です＞

現場ですぐに使える！ 最新R言語プログラミング逆引き大全323の極意 | 金城俊哉 | 工学 | Kindleストア

Amazonで金城俊哉の現場ですぐに使える！ 最新R言語プログラミング逆引き大全323の極意。一度購入いただいた電子書籍は、KindleおよびFire端末、スマートフォンやタブレットなど、様々な端末でもお楽しみいただけます。

www.amazon.co.jp