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
Hiroaki Ochi
May 31, 2021
Programming
2
780
Rによるネットワークデータのプロット
Hiroaki Ochi
May 31, 2021
Tweet
Share
Other Decks in Programming
See All in Programming
LLMで複雑な検索条件アセットから脱却する!! 生成的検索インタフェースの設計論
po3rin
4
1.1k
はじめてのカスタムエージェント【GitHub Copilot Agent Mode編】
satoshi256kbyte
0
140
Patterns of Patterns
denyspoltorak
0
420
フロントエンド開発の勘所 -複数事業を経験して見えた判断軸の違い-
heimusu
1
330
LLM Çağında Backend Olmak: 10 Milyon Prompt'u Milisaniyede Sorgulamak
selcukusta
0
140
0→1 フロントエンド開発 Tips🚀 #レバテックMeetup
bengo4com
0
470
今こそ知るべき耐量子計算機暗号(PQC)入門 / PQC: What You Need to Know Now
mackey0225
3
120
CSC307 Lecture 03
javiergs
PRO
1
460
ELYZA_Findy AI Engineering Summit登壇資料_AIコーディング時代に「ちゃんと」やること_toB LLMプロダクト開発舞台裏_20251216
elyza
2
950
CSC307 Lecture 02
javiergs
PRO
1
740
Findy AI+の開発、運用におけるMCP活用事例
starfish719
0
2k
Go コードベースの構成と AI コンテキスト定義
andpad
0
150
Featured
See All Featured
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
61
48k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
10k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
140
DevOps and Value Stream Thinking: Enabling flow, efficiency and business value
helenjbeal
1
76
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
67
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
0
200
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
210
Joys of Absence: A Defence of Solitary Play
codingconduct
1
260
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.7k
Mozcon NYC 2025: Stop Losing SEO Traffic
samtorres
0
110
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