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あすの雷雨は突然に

data <- read.xlsx("b003_14.xls", sheetIndex=1,encoding="UTF-8")
data[,11] # L列表示
as.character(as.matrix(data[10,])) # 11行表示
data[34,19] # 有業者25~34歳 通勤・通学時間

ボタンにhoverさせるとページ下部に表示されるリンク(リンクURLのコピーをしてもボタンのgifファイルのURLが出てくる)
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/Xlsdl.do?sinfid=000014894814
BINGO!! → PythonでDL可能と思われる。

import urllib.request
for i in range(14894699,(14895333+1)):
  u = '%s0000%d' % ('http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/Xlsdl.do?sinfid=', i)
  v = '%s%d%s' % ('C:\\Users\\XXX\\Documents\\R\\prefecturedata\\平成23年社会生活基本調査\\', i, '.xls')
  urllib.request.urlretrieve(u,v)
↑ 上記、Python 3.4.3 IDLEで実行した。Cygwinでは「ImportError: cannot import name request」などと返されて実行できなかった。

夏バテによる発狂

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R maptools 都道府県別色分け地図の作成

描画のテスト。
出典:「家計調査結果」(総務省統計局)

castella_Japan_15Jul2015_mini.png

  ↑ lwd=0.1

castella_Japan_15Jul2015_2_mini.png

  ↑ lwd=1.0

上記の地図は、公開データ「国土交通省 国土数値情報ダウンロードサービス 行政区域(面)H25年」を利用し作成した。

ぷりり

描画するポリゴンが詳し過ぎるため単純化させようとthinnedSpatialPolyを使おうとしたのだが(R maptoolsライブラリ)、
length(Sr@polygons) == nrow(data) is not TRUE
などというエラーが返されて使用できなかった。
都道府県色分け地図をR maptoolsで作る場合、県境をグレーにして汚さをごまかすという方法でも実用上問題がない気がしてきた。都道府県のポリゴンに色が付いていたら色の方に目が行くだろう。

datashp <- readShapePoly("kenkyo",proj4string=CRS("+proj=longlat +datum=NAD27"))
pdf("kenkyotest_17May2015.pdf",height=20,width=20,pointsize=14)
plot(datashp,lwd=0.1, col="purple", border=grey(.5))
dev.off()

par(mfrow=c(2,1)) # 2つプロットできるらしい

kenkyotest_17May2015_410.png



明日:
viewportがどんな値を持っているのか、まともな動作をするOpenGL UIで確認する。

RGL segments3d()の使い方

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Butterworth Filterの様子

Butterworth_Filter.png

library(rgl)
z1 <- matrix(rep(seq(-1.0,1.0,0.01), 201), nrow=201)
z2 <- t(z1)
Dm <- 0.5
z <- 100/(1+(sqrt(z1*z1+z2*z2)/Dm)**8)
x <- (1:nrow(z))
y <- (1:nrow(z))
surface3d(x, y, z, col="lightblue", alpha=0.8)
decorate3d()

Rを使ったサブフォルダ内のファイルの再帰的な削除

list.files(recursive=T, include.dirs=T) # カレントディレクトリ以下のファイルのリストを再帰的に取得する
list.files(path, recursive=T, include.dirs=T) # pathで指定されるディレクトリ以下のファイルのリストを再帰的に取得する

R:list.filesによるファイルパス取得あれこれ。

files <- list.files(recursive=T, include.dirs=T)

# ファイル名に"latticedata"と"000.dat"を両方含むファイルを取得する
files.res <- files[intersect(grep("latticedata", files), grep("000.dat", files))]
# "latticedata"を含むファイルを取得する
files.first <- files[grep("latticedata", files)]
# ファイル名に"latticedata"は含むが"000.dat"は含まないファイルを取得する
files.del <- setdiff(files.first, files.res)
file.remove(files.del)

files.res <- files[intersect(grep("img", files), grep("000.bmp", files))]
# "latticedata"を含むファイルを取得する
files.first <- files[union(grep("img", files), grep(".bmp", files))]
# ファイル名に"latticedata"は含むが"000.dat"は含まないファイルを取得する
files.del <- setdiff(files.first, files.res)
file.remove(files.del)

SLAM DUNK R-Script

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