kazutan

$ LANG=C xdg-user-dirs-gtk-update

$ sudo apt-get update 
$ sudo apt-get upgrade

$ dconf reset /org/gnome/settings-daemon/plugins/keyboard/active
$ dconf write /org/gnome/desktop/input-sources/xkb-options "['ctrl:swapcaps']"

add repos:
$ sudo vim /etc/apt/sources.list

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# lapplyでgeom_segment()を繰り返し記述
p <- ggplot(iris, aes(y=Sepal.Width, x=Species)) +
  stat_summary(fun.y=mean, geom = "bar") + 
  ylim(0,6) + 
  lapply(1:3, function(i) geom_segment(x=i-0.4, y=7-i, xend=i+0.4, yend=7-i))
p

# あと教えてもらったmapply使ったサンプルコードメモ
q = ggplot(data.frame(x = c(-10, 10)), aes(x)) +
  mapply(function(m, s, co) stat_function(fun = dnorm, args = list(mean = m, sd = s), colour = co), 

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# 台風情報
library("dplyr")
library("rvest")
library("stringr")
library("leaflet")

trg <- html("http://www.jma.go.jp/jp/typh/") %>% html_table
tbl1 <- trg[[4]] # テーブルは4番目以降が台風に関するもので今回は台風15号と16号があるので4を指定
res <- data.frame(
  timing = tbl1$X1 %>% str_subset("[0-9][0-9]日[0-9][0-9]時"),

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library(dygraphs)
library(xts)
daylab <- seq(as.Date("2010-07-29"), as.Date("2010-8-10"), by="days")
val1   <- runif(length(daylab))
val2   <- runif(length(daylab))
vals   <- data.frame(value1 = val1, value2 =val2)
rownames(vals) <- daylab
series <- xts(vals, order.by = daylab, tx="GMT")
dygraph(series) 

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---
title: "revealjsのテスト"
author: "kazutan"
date: "2015年9月18日"
output: 
  revealjs::revealjs_presentation:
    theme: sky
    center: true
css: "test.css"
---

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/* for {revealjs} */


.reveal section.slide>h1 {
  color: blue;
}


.reveal .progress {
  height: 15px;

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> sessionInfo()
R version 3.2.2 (2015-08-14)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Ubuntu 14.04.3 LTS

locale:
 [1] LC_CTYPE=ja_JP.UTF-8       LC_NUMERIC=C               LC_TIME=ja_JP.UTF-8       
 [4] LC_COLLATE=ja_JP.UTF-8     LC_MONETARY=ja_JP.UTF-8    LC_MESSAGES=ja_JP.UTF-8   
 [7] LC_PAPER=ja_JP.UTF-8       LC_NAME=C                  LC_ADDRESS=C              
[10] LC_TELEPHONE=C             LC_MEASUREMENT=ja_JP.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       

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# 以下のリンクを参考にすること
# http://gihyo.jp/admin/serial/01/ubuntu-recipe/0344

# 事前にRSA鍵を作っとく

# uvtoolsのインストール
$ sudo apt install uvtool

# 14.04のイメージダウンロード
# 結構時間かかる

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# パッケージ読込
library(dplyr)
library(ggplot2)

# 水準ごとの平均値を算出
xx <- iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(a=mean(Sepal.Width))

# ボックスプロット(ベース)作成

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path <- getwd()

write.csv(iris, "iris-tan.csv")
write.csv(iris, "iris-tan2.csv")
write.csv(iris, "iris-tan3.csv")

ss <- list.files(path,pattern = "iris-")
iristan <- data.frame()
for (i in 1:length(ss)) {
  d <- read.csv(ss[i])