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
TokyoR109.pdf
Search
kilometer
October 07, 2023
Programming
1
460
TokyoR109.pdf
第109回Tokyo.Rでトークした際のスライド資料です。
kilometer
October 07, 2023
Tweet
Share
More Decks by kilometer
See All by kilometer
TokyoR#111_ANOVA
kilometer
2
870
TokyoR#108_NestedDataHandling
kilometer
0
800
TokyoR#107_R_GeoData
kilometer
0
420
SappoRo.R_roundrobin
kilometer
0
140
TokyoR#104_DataProcessing
kilometer
1
690
TokyoR#103_DataProcessing
kilometer
0
880
TokyoR#102_RMarkdown
kilometer
1
640
TokyoR#101_RegressionAnalysis
kilometer
0
380
TokyoR#99_Divergence
kilometer
1
370
Other Decks in Programming
See All in Programming
仕様変更に耐えるための"今の"DRY原則を考える
mkmk884
8
2.5k
PRレビューのお供にDanger
stoticdev
1
210
PHPカンファレンス名古屋2025 タスク分解の試行錯誤〜レビュー負荷を下げるために〜
soichi
1
590
JavaScriptツール群「UnJS」を5分で一気に駆け巡る!
k1tikurisu
9
1.8k
Code smarter, not harder - How AI Coding Tools Boost Your Productivity | Angular Meetup Berlin
danielsogl
0
100
Bedrock Agentsレスポンス解析によるAgentのOps
licux
3
880
メンテが命: PHPフレームワークのコンテナ化とアップグレード戦略
shunta27
0
190
Amazon S3 TablesとAmazon S3 Metadataを触ってみた / 20250201-jawsug-tochigi-s3tables-s3metadata
kasacchiful
0
180
Multi Step Form, Decentralized Autonomous Organization
pumpkiinbell
1
810
『テスト書いた方が開発が早いじゃん』を解き明かす #phpcon_nagoya
o0h
PRO
6
2k
Ruby on cygwin 2025-02
fd0
0
150
データの整合性を保つ非同期処理アーキテクチャパターン / Async Architecture Patterns
mokuo
53
18k
Featured
See All Featured
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.1k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
45
9.4k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Building Adaptive Systems
keathley
40
2.4k
BBQ
matthewcrist
87
9.5k
Unsuck your backbone
ammeep
669
57k
Writing Fast Ruby
sferik
628
61k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
34
2.5k
Making Projects Easy
brettharned
116
6k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
232
140k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
176
9.5k
Fontdeck: Realign not Redesign
paulrobertlloyd
83
5.4k
Transcript
#109 @kilometer00 2023.10.07 Data Visualization in R
Who!? Who?
Who!? ・ @kilometer ・特任教員 (Ph.D. Eng.) ・神経科学 ・⾏動計算論 ・データ可視化 ・R:
~ 15 years ・近況:「鵼」読了。
None
宣伝!!(書籍の翻訳に参加しました。) 絶賛販売中! (ジャン献本に1冊どうぞ)
宣伝!! (医療健康データ科学研究ネットワークの加盟者向け) 先⾏受付 開始しました!!
@kilometer00 Data Visualization in R
None
IEEE Spectrum’s Top Programming Languages 2022 https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2022
https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-methods
https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-methods
None
TIOBE Index for July 2023 https://www.tiobe.com/tiobe-index/
https://www.tiobe.com/tiobe-index/
https://twitter.com/hadleywickham/status/1279405379449913344?s=20
https://gist.github.com/daroczig/ Number of R packages ever published on CRAN
https://cran.r-project.org/web/packages/ The Comprehensive R Archive Network (CRAN)
h"ps://www.datasciencemeta.com/rpackages
h"ps://www.datasciencemeta.com/rpackages
Rを始めよう Rの基礎知識 データ可視化の基礎 □ □ □
の始め⽅ 1. Rをインストール 2. RStudioをインストール https://www.r-project.org/ https://posit.co/download/rstudio-desktop/
の始め⽅ 3. RStudioを⽴ち上げる 4. 新規プロジェクトを作る 6. tidyverseをインストール install.packages("tidyverse") 5. 新規スクリプトを開く
File -> New Project... ⌘ ⇧ N
① ここにRのコードを書く ② 選択して実⾏(⌘↩) ③ 実⾏結果が表⽰ スクリプト → 名前をつけて保存 コンソール
RStudioの操作
① ここにRのコードを書く ② 選択して実⾏(⌘↩) ③ 実⾏結果が表⽰ スクリプト → 名前をつけて保存 コンソール
環境変数などが表⽰ ファイル/プロット/ヘルプなど ⾃動で反映 RStudioの操作
の基本
例えばExcelでは、 セルの内部に関数を書いて 結果だけを表⽰する
例えばExcelでは、 セルの内部に関数を書いて 結果だけを表⽰する どこまでが共通の属性なのか 直感的な配置から読み取る
の基本 a <- 5 x <- 1:5 y <- a
* x 代⼊演算⼦ オブジェクト コード
選択して実⾏(⌘↩) ⾃動で反映 実⾏内容 書く
の基本 Q. オブジェクトの中⾝が⾒たい時はどうするの? A. オブジェクト名だけを選択して実⾏します。
実⾏(⌘↩)
の基本 Q. オブジェクトの中⾝が⾒たい時はどうするの? A. オブジェクト名だけを選択して実⾏します。 Q. 既にある表データをRに読み込みたいんですが? A. read_csv()関数を使います。
の基本 path <- "data/Book1.csv" read_csv(path)
実⾏(⌘↩) エラー:そんな関数ないよ
の基本 CRAN The Comprehensive R Archive Network packages
install.packages("tidyverse") の基本 1. パッケージのインストール 2. インストールされたパッケージを使う library(tidyverse)
実⾏(⌘↩) 読み込めたけど... コレとコレ は省きたい (データじゃない)
の基本 library(tidyverse) path <- "data/Book1.csv" read_csv(path, skip = 2)
None
いちいちcsvに出⼒するの⾯倒だから エクセルファイルのまま読み込みたいなぁ。
library(tidyverse) path <- "data/Book1.xls" read_xlsx(path, skip = 2) の基本
エラー:そんな関数ないよ
library(tidyverse) library(readxl) path <- "data/Book1.xls" read_xlsx(path, skip = 2) の基本
そんな名前のファイル無いよ
無いことないだろ!!!?? さっき作ったばっかりだぞ!!
無いことないだろ!!!?? さっき作ったばっかりだぞ!! ほら!!!!!!
無いことないだろ!!!?? さっき作ったばっかりだぞ!! ほら!!!!!! 😇 ほら...ぁ...
library(tidyverse) library(readxl) path <- "data/Book1.xlsx" read_xlsx(path, skip = 2) の基本
😇 できた
プログラムは思った通りには動かない。 書いた通りに動くのだ。 誰が⾔ったか知らないが、
の始め⽅ おすすめパッケージ達 ・ tidyverse (データ科学総合ツール) ・ data.table (大きいデータ取り扱うなら) ・ cmdstanr
(ベイズ統計やるなら) ・ patchwork (データ可視化やるなら) 最初から全部いれる必要はないよ!
基礎知識1 data.frame
ベクトル (vector) x <- c(5:10) ## x ## [1] 5
6 7 8 9 10 ## ## x[3] ## [1] 7 ## ## x[c(2, 5, 1)] ## [1] 6 9 5
リスト (list) list( c(1:3), letters[1:3], seq(3, 5, by = 1))
## [[1]] ## [1] 1 2 3 ## ## [[2]] ## [1] "a" "b" "c" ## ## [[3]] ## [1] 3 4 5
名前付きリスト (named list) list( x = c(1:3), y = letters[1:3],
z = seq(3, 5, by = 1)) ## $x ## [1] 1 2 3 ## ## $y ## [1] "a" "b" "c" ## ## $z ## [1] 3 4 5
データフレーム (data.frame) data.frame( x = c(1:3), y = letters[1:3], z
= seq(3, 5, by = 1)) ## x y z ## 1 1 a 3 ## 2 2 b 4 ## 3 3 c 5
data.frame( x = c(1:3), y = letters[1:3], z = seq(3,
5, by = 1)) ## x y z ## 1 1 a 3 ## 2 2 b 4 ## 3 3 c 5 observa(on variable データフレーム (data.frame)
パイプ演算⼦ 基礎知識2 (今⽇の発表では登場しないけどね!)
1JQFBMHFCSB X %>% f X %>% f(y) X %>% f
%>% g X %>% f(y, .) f(X) f(X, y) g(f(X)) f(y, X) %>% {magri(r} 「dplyr再⼊⾨(基本編)」yutanihila8on h"ps://speakerdeck.com/yutannihila6on/dplyrzai-ru-men-ji-ben-bian
縦横データの変換 基礎知識3 (後で出てくるよ!)
横⻑データ (wide format data) .cols <- c("name", "height", "mass", "birth_year")
dat_wide <- starwars[1:4, .cols] ## > dat_wide ## # A tibble: 4 × 4 ## name height mass birth_year ## <chr> <int> <dbl> <dbl> ## 1 Luke Skywalker 172 77 19 ## 2 C-3PO 167 75 112 ## 3 R2-D2 96 32 33 ## 4 Darth Vader 202 136 41.9
縦⻑データ (long format data) ## > dat_long ## # A
tibble: 12 × 3 ## name parameter value ## <chr> <chr> <dbl> ## 1 Luke Skywalker height 172 ## 2 Luke Skywalker mass 77 ## 3 Luke Skywalker birth_year 19 ## 4 C-3PO height 167 ## 5 C-3PO mass 75 ## 6 C-3PO birth_year 112 ## 7 R2-D2 height 96 ## 8 R2-D2 mass 32 ## 9 R2-D2 birth_year 33 ## 10 Darth Vader height 202 ## 11 Darth Vader mass 136 ## 12 Darth Vader birth_year 41.9
横⻑→縦⻑データ (wide → long) tidyr::pivot_longer( data = dat_wide, cols =
!name, names_to = "parameter", values_to = "value" ) 縦⻑→横⻑データ (long → wide) tidyr::pivot_wider( data = dat_long, names_from = "parameter", values_from = "value" )
Rを始めよう Rの基礎知識 データ可視化の基礎 □ □ □ ✔ ✔
@上野の森美術館 2023.05.31-07.22 特別展:恐⻯図鑑 失われた世界の想像/創造 h"ps://kyoryu-zukan.jp
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
“アンモナイト類の復元画と分類学的⻫⼀説の挑戦” 現在は過去を説明する鍵であるという考え⽅ (C. Lyell, “Principles of Geology”, 1830) Allmon WD.,
Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
福井県⽴恐⻯博物館恐⻯・古⽣物 Q&A > アンモナイトって何のなかま? https://www.dinosaur.pref.fukui.jp/dino/faq/r02085.html
アオイガイ (Argonauta argo) メスでは2本の腕が特殊な形状に発達し、 そこからの分泌物で卵を保育する⾙殻を 形成する。 https://丹後.com from Wikipedia JP,
Public Domain
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1
Allmon WD., Earth Sciences History 36(1):1-29 (2017), DOI:10.17704/1944-6178-36.1.1 オウムガイ from
Wikipedia JP CC BY-SA 2.5 DEED
Suture paIern formaKon in ammonites and the unknown rear mantle
structure Inoue, S., Konodo, S., ScienKfic Reports, (6) 33689 (2016), DOI: 10.1038/srep33689.
Suture paIern formaKon in ammonites and the unknown rear mantle
structure Inoue, S., Konodo, S., ScienKfic Reports, (6) 33689 (2016), DOI: 10.1038/srep33689. マダコ from Wikipedia JP CC BY-SA 3.0 DEED
؍ͷ༗ແʹΑΒͣଘࡏ͍ͯ͠Δ ͷͦͷͷ ࣮ଘ ใ ࣮ଘΛූ߸Խͨ͠ද ਤ ओͱͯ͠ୡΛతͱͨ͠ ใͷࢹ֮తද ؍ʢࣸ૾ʣ ՄࢹԽʢࣸ૾ʣ
࣮ଘ ਤ ࣸ૾ʢ؍ʣ ใ ࣸ૾ʢՄࢹԽʣ
集合𝑋 集合𝑌 要素𝑥 要素𝑦 写像 𝑓: 𝑋 → 𝑌もしくは𝑓: 𝑥
⟼ 𝑦 (始集合・定義域) (終集合・終域) 【写像】 ある集合の要素を他の集合のただ1つの要素に 対応づける規則
ࣸ૾ Ϧϯΰ ʢ࣮ଘʣ Ϧϯΰ ʢσʔλʣ mapping
Ϧϯΰ ࣸ૾ ϑϧʔπ ৭ ը૾ ࣮ଘ σʔλ νϟωϧ mapping
channel
地図空間 ⽣物種名空間 名空間 ⾦銭価値空間 (円) ⾦銭価値空間 (ドル) コーヒー ¥290 $2.53
[緯度, 経度] Homo sapiens 実存 写像 写像 写像 写像 写像 写像 情報 【写像】 ある集合の要素を他の集合のただ1つの要素に対応づける規則
࣮ଘ ਤ ࣸ૾ʢ؍ʣ ใ ࣸ૾ʢՄࢹԽʣ
࣮ଘ ࣸ૾ʢ؍ʣ σʔλ ࣸ૾ʢσʔλՄࢹԽʣ άϥϑ 𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥! 𝑦"
𝑥" 𝑋 𝑌 𝑥! 𝑥" 𝑦! 𝑦" EBUB mapping σʔλՄࢹԽ
𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥! 𝑦" 𝑥" 𝑋 𝑌 𝑥! 𝑥"
𝑦! 𝑦" σʔλՄࢹԽ ࣸ૾ mapping x axis, y axis, color, fill, shape, linetype, alpha… aesthetic channels ৹ඒతνϟωϧ
𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥! 𝑦" 𝑥" 𝑋 𝑌 𝑥! 𝑥"
𝑦! 𝑦" σʔλՄࢹԽ ࣸ૾ mapping x axis, y axis, color, fill, shape, linetype, alpha… aesthetic channels ৹ඒతνϟωϧ ggplot(data = my_data) + aes(x = X, y = Y)) + goem_point() HHQMPUʹΑΔ࡞ਤ
初めてのggplot2 dat <- data.frame( tag = rep(c("a", "b"), each =
2), X = c(1, 3, 5, 7), Y = c(3, 9, 4, 2) ) ggplot2::ggplot() + ggplot2::geom_point( data = dat, mapping = ggplot2::aes(x = X, y = Y) )
初めてのggplot2 dat <- data.frame( tag = rep(c("a", "b"), each =
2), X = c(1, 3, 5, 7), Y = c(3, 9, 4, 2) ) ggplot2::ggplot() + ggplot2::geom_point( data = dat, mapping = ggplot2::aes(x = X, y = Y) ) ඳը։࢝Λએݴ ه߸Ͱͭͳ͙ 様々な審美的チャネル(aesthetic channels)を指定できる
library(tidyverse) dat <- data.frame(tag = rep(c("a", "b"), each = 2),
X = c(1, 3, 5, 7), Y = c(3, 9, 4, 2)) ggplot() + geom_point(data = dat, mapping = aes(x = X, y = Y)) + geom_path(data = dat, mapping = aes(x = X, y = Y)) ॳΊ͔ͯΒ൪ͷHHQMPU
ॳΊ͔ͯΒ൪ͷHHQMPU
HHQMPUίʔυͷॻ͖ํͷ৭ʑ ggplot() + geom_point(data = dat, mapping = aes(x =
X, y = Y)) + geom_path(data = dat, mapping = aes(x = X, y = Y)) ggplot(data = dat, mapping = aes(x = X, y = Y)) + geom_point() + geom_path() ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + geom_point() + geom_path() ڞ௨ͷࢦఆΛHHQMPU ؔͷதͰߦ͍ɺҎԼলུ͢Δ͜ͱ͕Մೳ NBQQJOHͷใ͕ॻ͔ΕͨBFT ؔΛHHQMPU ؔͷ֎ʹஔ͘͜ͱͰ͖Δ
HHQMPUίʔυͷॻ͖ํͷ৭ʑ ggplot() + geom_point(data = dat, mapping = aes(x =
X, y = Y, color = tag)) + geom_path(data = dat, mapping = aes(x = X, y = Y)) ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + # 括り出すのは共通するものだけ geom_point(mapping = aes(color = tag)) + geom_path() ϙΠϯτͷ৭ͷNBQQJOHΛࢦఆ
HHQMPUίʔυͷॻ͖ํͷ৭ʑ ggplot(data = dat) + aes(x = X, y =
Y) + geom_point(aes(color = tag)) + geom_path() ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + geom_path() + geom_point(aes(color = tag)) ͋ͱ͔Β ͰॏͶͨཁૉ͕લ໘ʹඳը͞ΕΔ
library(tidyverse) dat <- data.frame(tag = rep(c("a", "b"), each = 2),
X = c(1, 3, 5, 7), Y = c(3, 9, 4, 2)) g <- ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + geom_path() + geom_point(mapping = aes(color = tag)) HHQMPUը૾ͷอଘ ggsave(filename = "fig/demo01.png", plot = g, width = 4, height = 3, dpi = 150)
library(tidyverse) dat <- data.frame(tag = rep(c("a", "b"), each = 2),
X = c(1, 3, 5, 7), Y = c(3, 9, 4, 2)) g <- ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + geom_path() + geom_point(mapping = aes(color = tag)) HHQMPUը૾ͷอଘ ggsave(filename = "fig/demo01.png", plot = g, width = 4, height = 3, dpi = 150) αΠζσϑΥϧτͰΠϯν୯ҐͰࢦఆ
library(tidyverse) dat <- data.frame(tag = rep(c("a", "b"), each = 2),
X = c(1, 3, 5, 7), Y = c(3, 9, 4, 2)) g <- ggplot(data = dat) + aes(x = X, y = Y) + geom_path() + geom_point(mapping = aes(color = tag)) HHQMPUը૾ͷอଘ ggsave(filename = "fig/demo01.png", plot = g, width = 10, height = 7.5, dpi = 150, units = "cm") # "cm", "mm", "in"を指定可能
HFNP@ ؔ܈ DGIUUQTXXXSTUVEJPDPNSFTPVSDFTDIFBUTIFFUT
ෳͷܥྻΛඳը͢Δ > head(anscombe) x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3
y4 1 10 10 10 8 8.04 9.14 7.46 6.58 2 8 8 8 8 6.95 8.14 6.77 5.76 3 13 13 13 8 7.58 8.74 12.74 7.71 4 9 9 9 8 8.81 8.77 7.11 8.84 5 11 11 11 8 8.33 9.26 7.81 8.47 6 14 14 14 8 9.96 8.10 8.84 7.04 ggplot(data = anscombe) + geom_point(aes(x = x1, y = y1)) + geom_point(aes(x = x2, y = y2), color = "Red") + geom_point(aes(x = x3, y = y3), color = "Blue") + geom_point(aes(x = x4, y = y4), color = "Green") ͜Ε·ͰͷࣝͰؤுΔͱ͜͏ͳΔ
HHQMPUʹΑΔσʔλՄࢹԽ ࣮ଘ ࣸ૾ʢ؍ʣ σʔλ ࣸ૾ʢσʔλՄࢹԽʣ άϥϑ 𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥!
𝑦" 𝑥" SBXEBUB 写像 aesthetic channels ৹ඒతνϟωϧ ՄࢹԽʹదͨ͠EBUBܗࣜ 変形 ਤͷͭͷ৹ඒతνϟωϧ͕ σʔλͷͭͷมʹରԠ͍ͯ͠Δ
> head(anscombe) x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4
1 10 10 10 8 8.04 9.14 7.46 6.58 2 8 8 8 8 6.95 8.14 6.77 5.76 3 13 13 13 8 7.58 8.74 12.74 7.71 4 9 9 9 8 8.81 8.77 7.11 8.84 5 11 11 11 8 8.33 9.26 7.81 8.47 6 14 14 14 8 9.96 8.10 8.84 7.04 > head(anscombe_long) key x y 1 1 10 8.04 2 2 10 9.14 3 3 10 7.46 4 4 8 6.58 5 1 8 6.95 6 2 8 8.14 ggplot(data = anscombe_long) + aes(x = x, y = y, color = key) + geom_point() ৹ඒతνϟωϧ Y࣠ Z࣠ ৭ ʹରԠ͢ΔมʹͳΔΑ͏มܗ ݟ௨͠ྑ͘γϯϓϧʹՄࢹԽͰ͖Δ
> head(anscombe) x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4
1 10 10 10 8 8.04 9.14 7.46 6.58 2 8 8 8 8 6.95 8.14 6.77 5.76 3 13 13 13 8 7.58 8.74 12.74 7.71 4 9 9 9 8 8.81 8.77 7.11 8.84 5 11 11 11 8 8.33 9.26 7.81 8.47 6 14 14 14 8 9.96 8.10 8.84 7.04 > head(anscombe_long) key x y 1 1 10 8.04 2 2 10 9.14 3 3 10 7.46 4 4 8 6.58 5 1 8 6.95 6 2 8 8.14 ৹ඒతνϟωϧ Y࣠ Z࣠ ৭ ʹରԠ͢ΔมʹͳΔΑ͏มܗ anscombe_long <- pivot_longer(data = anscombe, cols = everything(), names_to = c(".value", "key"), names_pattern = "(.)(.)") ԣσʔλ ॎσʔλ
ggplot(data = anscombe_long) + aes(x = x, y = y,
color = key) + geom_point() ggplot(data = anscombe_long) + aes(x = x, y = y, color = key) + geom_point() + facet_wrap(facets = . ~ key, nrow = 1) ਫ४ͰਤΛׂ͢Δ
まとめ
Rを始めよう Rの基礎知識 データ可視化の基礎 □ □ □ ✔ ✔ ✔
ࣸ૾ Ϧϯΰ ʢ࣮ଘʣ Ϧϯΰ ʢσʔλʣ mapping
Ϧϯΰ ࣸ૾ ϑϧʔπ ৭ ը૾ ࣮ଘ σʔλ νϟωϧ mapping
channel
𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥! 𝑦" 𝑥" 𝑋 𝑌 𝑥! 𝑥"
𝑦! 𝑦" σʔλՄࢹԽ ࣸ૾ mapping x axis, y axis, color, fill, shape, linetype, alpha… aesthetic channels ৹ඒతνϟωϧ ggplot(data = my_data) + aes(x = X, y = Y)) + goem_point() HHQMPUʹΑΔ࡞ਤ
HHQMPUʹΑΔσʔλՄࢹԽ ࣮ଘ ࣸ૾ʢ؍ʣ σʔλ ࣸ૾ʢσʔλՄࢹԽʣ άϥϑ 𝑋 𝑌 𝑦! 𝑥!
𝑦" 𝑥" SBXEBUB 写像 aesthetic channels ৹ඒతνϟωϧ ՄࢹԽʹదͨ͠EBUBܗࣜ 変形 ਤͷͭͷ৹ඒతνϟωϧ͕ σʔλͷͭͷมʹରԠ͍ͯ͠Δ
࣮ଘ ਤ ࣸ૾ʢ؍ʣ ใ ࣸ૾ʢՄࢹԽʣ
Enjoy!!