Ruby で rsruby を用いた散布図の作成

前準備

Ubuntu の場合

1. Ubuntu で Ruby 処理系のインストール
2. Ubuntu で R 処理系のインストール
3. R システムでのパッケージのインストールの Web ページの記述に従って，Rcmdr のインストールが済んでいること．
4. Ubuntu で rsruby のインストール

Windows の場合

1. Ruby と DevKit のインストール（Ruby インストーラ 3.1.2 を使用）（Windows 上）: 別ページ »で説明している．
2. Windows で R 処理系のインストール
3. (オプション) R システムでのパッケージのインストールの Web ページの記述に従って，Rcmdr のインストールが済んでいること．
4. Windows の環境変数 PATH に「C:\R\R-2.14.1\bin\i386」を追加
5. Windows で rsruby のインストール

CSVファイルを読み込み，Ruby の連想配列に格納 (Read CSV file, and store into an HashTable of Ruby)

1. (前準備) 使用する CSV ファイルの作成

   ここでは，テスト用の CSV ファイル Book1.csv をダウンロードし， ディレクトリ C:\R\の下におくことにします．

   ※ Ubuntu の場合は /tmp の下などに置く（要するにどこでも良い）

2. 使用する CSV ファイルの確認

   この Web ページのプログラムでは，１行目がヘッダー．２行目以降がデータ本体になっている必要がある． CSV ファイルの1行目に，各列の属性名が書かれていることを確認する．

   テスト用の CSV ファイル Book1.csv では， 属性名として seq, date, USD, EUR, AUD の5つが 書かれている．

   
3. CSVファイルを読み込み，Ruby の連想配列に格納するプログラム (Read CSV file, and store into an HashTable of Ruby)

   まだ rsruby は使っていません．このプログラムを書き換えて，いろいろなグラフ作成に使うことします．

   require 'rubygems'
   require "csv"
   reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
   header = reader.take(1)[0]
   T = Hash::new
   header.each do |attr|
     T[attr.strip] = []
   end
   reader.each do |row|
     i = 0
     row.each do |item|
       T[header[i].strip].push(item.strip) 
       i = i + 1
     end
   end
   

散布図の作成

1. 数値による要約

   最小値，中央値，平均値，最大値などを取得

   ◆ Ubuntu の場合の実行手順例

   export R_HOME=/usr/lib/R
   irb 
   
   require 'rubygems'
   require "csv"
   require 'rsruby'
   reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
   header = reader.take(1)[0]
   T = Hash::new
   header.each do |attr|
     T[attr.strip] = []
   end
   reader.each do |row|
     i = 0
     row.each do |item|
       T[header[i].strip].push(item.strip) 
       i = i + 1
     end
   end
   # 
   r = RSRuby::instance
   r.eval_R(<<-RCOMMAND)
        # create a data frame D 
        seq  <- c( #{T["seq"].join(",")} )
        date <- c( #{T["date"].join(",")} )
        USD  <- c( #{T["USD"].join(",")} )
        EUR  <- c( #{T["EUR"].join(",")} )
        AUD  <- c( #{T["AUD"].join(",")} )
        D = data.frame( cbind( seq = seq, date = date, USD = USD, EUR = EUR, AUD = AUD ) )
        a = summary(D)
   RCOMMAND
   r.a 
   

   
2. 数値による要約

   平均値，標準偏差などを取得

   ◆ Ubuntu の場合の実行手順例

   export R_HOME=/usr/lib/R
   irb 
   
   require 'rubygems'
   require "csv"
   require 'rsruby'
   reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
   header = reader.take(1)[0]
   T = Hash::new
   header.each do |attr|
     T[attr.strip] = []
   end
   reader.each do |row|
     i = 0
     row.each do |item|
       T[header[i].strip].push(item.strip) 
       i = i + 1
     end
   end
   # 
   r = RSRuby::instance
   r.eval_R(<<-RCOMMAND)
        library(Rcmdr) 
        # create a data frame D 
        seq  <- c( #{T["seq"].join(",")} )
        date <- c( #{T["date"].join(",")} )
        USD  <- c( #{T["USD"].join(",")} )
        EUR  <- c( #{T["EUR"].join(",")} )
        AUD  <- c( #{T["AUD"].join(",")} )
        D = data.frame( cbind( seq = seq, date = date, USD = USD, EUR = EUR, AUD = AUD ) )
        a = numSummary( D[,c("USD", "EUR", "AUD")], statistics=c("mean", "sd", "quantiles"), quantiles=c( 0,.25,.5,.75,1 ))
   RCOMMAND
   r.a 
   

   
3. 「scatterplot」を用いた散布図の描画

   要点: 横軸が seq, 縦軸が USD

   ◆ Ubuntu の場合の実行手順例

   export R_HOME=/usr/lib/R
   irb 
   
   require 'rubygems'
   require "csv"
   require 'rsruby'
   reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
   header = reader.take(1)[0]
   T = Hash::new
   header.each do |attr|
     T[attr.strip] = []
   end
   reader.each do |row|
     i = 0
     row.each do |item|
       T[header[i].strip].push(item.strip) 
       i = i + 1
     end
   end
   # 
   r = RSRuby::instance
   r.eval_R(<<-RCOMMAND)
        # create a data frame D 
        seq  <- c( #{T["seq"].join(",")} )
        date <- c( #{T["date"].join(",")} )
        USD  <- c( #{T["USD"].join(",")} )
        EUR  <- c( #{T["EUR"].join(",")} )
        AUD  <- c( #{T["AUD"].join(",")} )
        D = data.frame( cbind( seq = seq, date = date, USD = USD, EUR = EUR, AUD = AUD ) )
        scatterplot( USD~seq, reg.line=lm, smooth=TRUE, boxplots=FALSE, span=0.5, data=D )
   RCOMMAND
   

   
4. 「scatterplot」を用いた散布図の描画（分布の平均と分散も図示）

   要点: 横軸が seq, 縦軸が USD．分布の平均と分散も図示

   ◆ Ubuntu の場合の実行手順例

   export R_HOME=/usr/lib/R
   irb 
   
   require 'rubygems'
   require "csv"
   require 'rsruby'
   reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
   header = reader.take(1)[0]
   T = Hash::new
   header.each do |attr|
     T[attr.strip] = []
   end
   reader.each do |row|
     i = 0
     row.each do |item|
       T[header[i].strip].push(item.strip) 
       i = i + 1
     end
   end
   # 
   r = RSRuby::instance
   r.eval_R(<<-RCOMMAND)
        # create a data frame D 
        seq  <- c( #{T["seq"].join(",")} )
        date <- c( #{T["date"].join(",")} )
        USD  <- c( #{T["USD"].join(",")} )
        EUR  <- c( #{T["EUR"].join(",")} )
        AUD  <- c( #{T["AUD"].join(",")} )
        D = data.frame( cbind( seq = seq, date = date, USD = USD, EUR = EUR, AUD = AUD ) )
        scatterplot( USD~seq, reg.line=lm, smooth=TRUE, boxplots='xy', span=0.5, data=D )
   RCOMMAND
   

   
5. 散布図行列

   ◆ Ubuntu の場合の実行手順例

   export R_HOME=/usr/lib/R
   irb 
   
   require 'rubygems'
   require "csv"
   require 'rsruby'
   reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
   header = reader.take(1)[0]
   T = Hash::new
   header.each do |attr|
     T[attr.strip] = []
   end
   reader.each do |row|
     i = 0
     row.each do |item|
       T[header[i].strip].push(item.strip) 
       i = i + 1
     end
   end
   # 
   r = RSRuby::instance
   r.eval_R(<<-RCOMMAND)
        # create a data frame D 
        seq  <- c( #{T["seq"].join(",")} )
        date <- c( #{T["date"].join(",")} )
        USD  <- c( #{T["USD"].join(",")} )
        EUR  <- c( #{T["EUR"].join(",")} )
        AUD  <- c( #{T["AUD"].join(",")} )
        D = data.frame( cbind( seq = seq, date = date, USD = USD, EUR = EUR, AUD = AUD ) )
        scatterplot.matrix( ~seq+USD+EUR+AUD, reg.line=lm, smooth=TRUE, diagonal='density', span=0.5, data=D )
   RCOMMAND
   

   
6. スケールの信頼性

   export R_HOME=/usr/lib/R
   irb 
   
   require 'rubygems'
   require "csv"
   require 'rsruby'
   reader = CSV.open("/tmp/Book1.csv", "r") 
   header = reader.take(1)[0]
   T = Hash::new
   header.each do |attr|
     T[attr.strip] = []
   end
   reader.each do |row|
     i = 0
     row.each do |item|
       T[header[i].strip].push(item.strip) 
       i = i + 1
     end
   end
   # 
   r = RSRuby::instance
   r.eval_R(<<-RCOMMAND)
        # create a data frame D 
        seq  <- c( #{T["seq"].join(",")} )
        date <- c( #{T["date"].join(",")} )
        USD  <- c( #{T["USD"].join(",")} )
        EUR  <- c( #{T["EUR"].join(",")} )
        AUD  <- c( #{T["AUD"].join(",")} )
        D = data.frame( cbind( seq = seq, date = date, USD = USD, EUR = EUR, AUD = AUD ) )
       reliability( cov(D[,c("USD","EUR","AUD")], use="complete.obs") )
   RCOMMAND