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subfigure環境

図と個々のキャプションの空白を調整する方法を調べた。以下のwebページが参考になった。

LaTeXに関する色々
Re: subfigureでの図とキャプションの間隔

figure環境内でrenewcommandにより変更すれば、そのfigure環境内でのみ反映されるはず。
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R: エラーバー付きのプロット

エラーバーというより、リボンを使ったプロットを行う。下図のような図を作ることが目的である。

REsttG_convert_20110106093609.png


Rでは、geom_smoothなどの関数でもリボン付きのプロットは得られるのだが(二次元中に点をたくさん打つデータがあったとき、x軸とy軸を指定して渡すだけで最適な曲線を引き、かつ、誤差を示すリボンがついた図を出してくる)、このリボンの描き方がブラックボックスで不明だったため、手動でリボン付きのプロットを行うことにした。面倒な方法をとったが、とりあえずは描けた。



流れ(解読不能かもしれませんが、Rのコマンドは参考になると思います):

1.
元データ「_G_」、「_T_」から、「quater01.c」で軸に沿った時系列平均を抜き出す。

2.
平均値を記録したデータは、サンプルごとに縦に並んでいる。これを行列型に変換しなければならないのだが、それ専用のデータ変換用プログラムを書くというのも煩わしいのでExcelで変換する。.datファイルはスペースで区切られているが、これをクリップボードにコピーしてExcelに貼り付けようとしてもExcelはスペースでセルを区切ってはくれない(OpenOfficeのSpreadSheetであれば貼り付けると同時にセルに分割される)。Excelでは、スペースに区切られたデータ・テキストは、「データ」という欄の「区切り位置」というところで設定する。

3.
Excelで操作する。横に並べてから、関数入力で、平均値を出すAVERAGEと、標準偏差を出すSTDEVを入力する。これに温度の列を追加し、温度、平均、標準偏差の3列からなるcellをテキストファイルにコピーし保存する。

4.
R・ggplotによりプロットを行う。(ggplotはインストールが必要なので、方法は、本ページ検索フォームに「install.R」と打って検索すれば示される)

次のようなデータができているとする。


"totREstt_G.dat"(図中の細かい赤点に当たるデータ)

0.045000 377.623866 1
0.051200 371.989707 1
0.057800 379.315944 1
0.064800 380.656944 1
0.072200 383.172467 1
0.080000 383.812656 1
0.088200 383.195098 1
0.096800 382.568436 1
    ・
    ・
    ・
0.045000 382.974703 2
0.051200 383.053225 2
0.057800 386.575616 2
0.064800 385.687399 2
0.072200 384.550605 2
0.080000 383.532400 2
0.088200 382.799824 2
0.096800 382.152912 2
0.105800 381.762421 2
    ・
    ・
    ・
0.045000 378.251725 3
0.051200 375.322272 3
0.057800 375.401776 3
0.064800 376.696124 3
0.072200 381.586317 3
0.080000 383.240867 3
0.088200 383.850437 3
0.096800 384.613269 3
0.105800 384.321967 3
    ・
    ・
    ・



"errorbar.dat"(x軸が1列目、全体の平均が2列目、標準偏差が3列目)

0.045000 378.964800 3.061735
0.051200 379.007600 3.202049
0.057800 380.185700 3.034610
0.064800 381.496100 2.880433
0.072200 382.698900 2.683791
0.080000 383.601900 2.413488
0.088200 383.623600 2.356058
0.096800 383.493900 2.205629
0.105800 383.290900 2.135294
         ・
         ・
         ・



"totNMD_G.dat"(図中の青点に当たるデータ。ここでは重要ではない。1列目がx軸、2列目がy軸)

0.045000 417.077819 0
0.051200 431.869355
0.057800 463.261960
0.064800 424.839116
0.072200 471.658831
0.080000 415.071891
0.088200 450.424651
   ・
   ・
   ・



データをRに渡す。

> data1 <- read.table("totREstt_G.dat")
> er <- read.table("errorbar.dat")
> nmd <- read.table("totNMD_G.dat")





ggplotは重ね描きができるという点がすばらしいところ。以下のコマンドで上の図が生成される。

> png("REsttG.png",width=445,height=290)
> ggplot(data1,aes(data1[,1],data1[,2]/15)) +geom_point(data=er,aes(er[,1],er[,2]/15),colour="#990033") +geom_point(size=0.5,colour="#990066") + geom_ribbon(aes(ymin=(er[,2]-2.0*er[,3])/15, ymax=(er[,2]+2.0*er[,3])/15),alpha=0.15) + geom_point(data=nmd,aes(nmd[,1],nmd[,2]/15),size=0.6,colour="#3300CC") + xlab("temperature") + ylab(expression(R[g]^2)) + ylim(c(25,27.5))



(記事は未完である)

蛾のよう

夜中0時、道を歩いていて、見上げると、蛾のように飛ぶ小さな白い鳥がいっぱい。


ハクセキレイ05Jan2011_convert_20110106010504



明らかにムクドリではないので、気になってカメラを家までとりに戻り、撮影してきた写真が上の画像。

近くにとまっていた一羽がいたので、よく見てみると、ハクセキレイだった。ハクセキレイってこんなに集まるものなのですね。昼はほぼ単独行動なのに。最初はエナガだと思ったので少し残念だった。


ハクセキレイBahnof_convert


「フィールドガイド 日本の野鳥」によれば、そもそもハクセキレイは夜はこうして集まり眠るらしい。橋の下などに集まる習性があるのだとか。

フィールドガイド 日本の野鳥フィールドガイド 日本の野鳥
(2007/11)
高野 伸二

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