Np-Urのデータ分析教室

オーブンソースデータなどWeb上から入手できるデータを用いて、RとPython両方使って分析した結果を書いていきます

GKE(Google Kubernetes Engine)でRを動かしてみる

本記事は、R Advent Calendar 2018の7日目の記事です。以前に、Docker上でRの環境を作る方法について紹介しました。 www.randpy.tokyo今回はDockerで作ったR環境をGKE(Google Kubernetes Engine)にデプロイしてみます。KubernetesやGKEについて簡単にKuber…

shinytest 特定のoutput要素のみテストを実施する方法

本記事は、Shiny Advent Calendar 2018の6日目の記事です。そして、Shiny100本ノックの第30弾です。今回は以下の補足記事として、ある特定の要素のみテストを実施する方法を紹介します。 www.randpy.tokyo 前回のおさらい一旦前回の復習をしておきます。 Shi…

ShinyのconditionalPanelでパネルをある条件下でのみ表示させる

本記事は、Shiny Advent Calendar 2018の4日目の記事です。そして、Shiny100本ノックの第29弾です。今回は少しマニアックな、conditionalPanel 関数について紹介します。conditionalPanelとはconditionalPanelとは、conditionalという名前にもなっている通り…

shinytestでShinyのテストを行う方法

本記事は、Shiny Advent Calendar 2018の2日目の記事です。そして、Shiny100本ノックの第28弾です。 今回は、少し発展編として、Shinyのアプリケーションをテストするためのライブラリ、shinytestについて説明します。なお、以下の書籍でもshinytestの使い方…

『RとShinyで作るWebアプリケーション』という書籍を執筆しました

なんとこのたび、Shinyに関する本を発売することになりました! [asin:4863542577:detail] ということで、今回はこちらの本を紹介させていただこうと思います。

【Shiny小技】グラフをダブルクリックすると情報が取得できる、dblclickOptsの紹介

Shiny Advent Calendar 2018の15日目の記事です。 本記事は、2018年6月に投稿したものを、アドベントカレンダー用に修正と追記を行ったものです。そして、Shiny100本ノック第26弾です。Shinyにてグラフや画像を表示した際に、「細かくなって見づらい」という…

TokyoR 第69回に参加してきたので簡単に感想を書いておく

久しぶりの記事更新です。 皆さん覚えてますか?先週TokyoRの第69回でLTをさせていただきました。 TokyoRへの参加は3回目で、LTは2回目です。記事ネタに困っていますしせっかくなので、簡単に感想をまとめておきます。TokyoRでLTした内容こちらの記事をLTっ…

add・reduce・outerなど、Numpyのユニバーサル関数(ufunc)について整理してみた

今回は、numpyを使う上での備忘録として、universal function(通称ufunc)について整理しておきたいと思います。ufuncとは、何ぞやuniversal functionとは、numpy配列に含まれる全ての要素に対して、何らかの演算を行う関数です。ufuncの良いところとして、 …

【R Shiny 小技】便利なDT::renderDataTableのオプション・拡張機能を使いこなす

Shiny Advent Calendar 2018の13日目の記事です。 本記事は、2018年2月に投稿したものを、アドベントカレンダー用に修正と追記を行ったものです。そして、Shiny100本ノック第25弾です。 今回は、データテーブルを表示する機能の、DT::renderDataTableメソッ…

【Rでword2vec】AKB48と乃木坂46の歌詞を分析して「人生とは何か?」質問してみた

前回は、巷で話題の「マジ卍」とはどんな意味なのか、Python+word2vecで分析してみました。今回は同じくword2vecのR実践編。AKB48と乃木坂46の歌詞から、「人生とは何なのか」分析してみます。

「OK word2vec ! "マジ卍"の意味を教えて」 Pythonでword2vec実践してみた

「マジ卍」って一体どんな意味なんでしょうか?正直おじさんにはさっぱりです…。そんなときはword2vec先生に質問してみましょう! PythonでTwitterデータを元に実践してみました。