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ggplot2

ggplot2は、 統計プログラミング言語Rのデータ可視化パッケージである。2005年にハドリー・ウィッカムによって作成されたggplot2は、リーランド・ウィルキンソンのGrammar of Graphicsの実装である。これは、グラフをスケールやレイヤーなどのセマンティックコンポーネントに分割するデータ視覚化の一般的なスキームである。

ggplot2
作者 ハドリー・ウィッカム, Winston Chang
初版 2007-06-10
最新版
3.4.4 / 2023-10-12
リポジトリ
ウィキデータを編集
プログラミング
言語		 R言語
ライセンス GPLv2
公式サイト ggplot2.tidyverse.org
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ggplot2は、Rの基本グラフィックスの代替として機能し、一般的な縮尺のWebおよび印刷表示のデフォルトが多数含まれている。 2005年以来、ggplot2は最も人気のあるRパッケージの1つになりつつある[1][2]。

GNU GPL v2の下でライセンスされている[3]。

更新情報 編集

2012年3月2日、ggplot2バージョン0.9.0がリリースされ、内部組織、スケール構築、およびレイヤーに多数の変更が加えられた。

2014年2月25日、ハドリー・ウィッカムは「ggplot2がメンテナンスモードに移行していることを正式に発表した[4]。

2015年12月21日に、ggplot 2.0.0がリリースされた。 発表では、「ggplot2には現在、公式の拡張メカニズムがあり、これは、他の人が自分の統計、ジオム、位置を簡単に作成し、他のパッケージで提供できることを意味する。」としている[5]。

基本グラフィックスおよび他のパッケージとの比較 編集

ベースRグラフィックスとは対照的に、ggplot2では、ユーザーが高レベルの抽象化で、図表内のコンポーネントを追加、削除、または変更できる[6]。この抽象化にはコストがかかり、ggplot2は格子グラフィックスよりも低速である[7]。

ベースRグラフィックスの潜在的な制限の1つは、プロッティングデバイスに入力するために使用される「ペンと紙のモデル」である[8]。インタプリタからのグラフィック出力は、プロットの個別の要素ごとに個別にではなく、プロットデバイスまたはウィンドウに直接追加される[9]。この点では、ラティスパッケージに似ているが、ウィッカムはggplot2はウィルキンソンからより正式なグラフィックスモデルを継承していると主張している[10]。そのため、高度なモジュール化が可能。同じ基になるデータを、さまざまなスケールまたはレイヤーで変換できる[11][12]。

プロットは、便利な関数qplot()を介して作成できる。引数とデフォルトは、ベースRのplot()関数と同様のものである[13][14]。より複雑なプロット能力は、 ggplot()を介して利用できる。これにより、ユーザーは文法のより明示的な要素にさらされる[15]。

関連プロジェクト 編集

  • Pythonのggplot[16]
  • Plotly、インタラクティブなオンラインggplot2グラフ[17]
  • gramm、ggplot2に触発されたMATLABのプロットクラス[18]
  • gadfly、主にggplot2[19]基づいた、 Juliaで書かれたプロットと視覚化のためのシステム
  • Chart::GGPlot、Perlのggplot2ポート[20]

脚注 編集

出典 編集

  1. ^ Wickham, Hadley (July 2010). “ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis”. Journal of Statistical Software 35 (1). http://www.jstatsoft.org/v35/b01/paper. 
  2. ^ Wilkinson, Leland (June 2011). “ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis by WICKHAM, H”. Biometrics 67 (2): 678–679. doi:10.1111/j.1541-0420.2011.01616.x. 
  3. ^ https://cran.r-project.org/web/packages/ggplot2/index.html
  4. ^ Wickham. “ggplot2 development”. ggplot2 Google Group. 2014年2月26日閲覧。
  5. ^ “ggplot 2.0.0”. RStudio Blog (2015年12月21日). 2021年10月15日閲覧。
  6. ^ Smith. “Create beautiful statistical graphics with ggplot2”. Revolutions. Revolution Analytics. 2011年7月11日閲覧。
  7. ^ http://learnr.wordpress.com/2009/08/26/ggplot2-version-of-figures-in-lattice-multivariate-data-visualization-with-r-final-part/
  8. ^ Wickham, Hadley (2009). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer. pp. 5. ISBN 978-0-387-98140-6 
  9. ^ Murrell, Paul (August 2009). “R Graphics”. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics 1 (2): 216–220. doi:10.1002/wics.22. 
  10. ^ Sarkar, Deepayan (2008). Lattice: multivariate data visualization with R. Springer. pp. xi. ISBN 978-0-387-75968-5 
  11. ^ Teetor, Paul (2011). R Cookbook. O'Reilly. pp. 223. ISBN 978-0-596-80915-7 
  12. ^ Wickham, Hadley (March 2010). “A Layered Grammar of Graphics”. Journal of Computational and Graphical Statistics 19 (1): 3–28. doi:10.1198/jcgs.2009.07098. 
  13. ^ R Development Core Team (2011). R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. ISBN 3-900051-07-0. http://www.R-project.org/ 
  14. ^ Ginestet, Cedric (January 2011). “ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis”. Journal of the Royal Statistical Society, Series A 174 (1): 245–246. doi:10.1111/j.1467-985X.2010.00676_9.x. 
  15. ^ Muenchen, Robert A.; Hilbe, Joseph M. “Graphics with ggplot2”. R for STATA Users. Springer. doi:10.1007/978-1-4419-1318-0_16. ISBN 978-1-4419-1317-3 
  16. ^ “ggplot for Python”. yhat. 2014年10月12日閲覧。
  17. ^ “Interactive, online ggplot2 graphs”. plotly. 2014年10月12日閲覧。
  18. ^ “ggplot for Matlab”. gramm. 2015年12月11日閲覧。
  19. ^ “Gadfly.jl”. 2018年9月11日閲覧。
  20. ^ “Stephan Loyd/Chart-GGPlot-0.0001”. 2019年3月30日閲覧。

参考文献 編集

外部リンク 編集

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