ChatGPTとGoogle Colaboratory で R を学ぶ



おはこんばんちわ。今日も引き続きChatGPT先生をお迎えして、「ChatGPTとGoogle Colaboratory で R を学ぶ」というテーマで雑談したいと思います。それではChatGPT先生、よろしくお願いします。

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### **assistant**:

おはこんばんちわ。今日もご一緒できてうれしいです。ChatGPT先生として、R言語についての知識を少しでもお伝えできれば幸いです。Google Colabは、R言語がデフォルトでサポートされていませんが、異なるノートブックタイプを選択することでRを使うことが可能です。それでは質問をどうぞ。

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### **user**:

Google Colab で R を使う方法を教えてください。

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### **assistant**:

Google Colaboratory (Colab) では基本的に Python のみがデフォルトでサポートされていますが、R を使う方法も存在します。現在のところ、以下の手順で R を使うことが可能です：

1. Google Drive を開きます。
2. "新規" をクリックし、その中の "その他のプログラム" をクリックし、"Colaboratory" を選択します。
3. 新しい Colab ノートブックが開かれますが、ここではまだ Python が使われています。
4. URLバーの中にある `https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb` を `https://colab.research.google.com/notebook#create=true&language=r` に変更します。ここで '&language=r' を追加することで R を使うことができます。

これで新しいノートが作成され、そのノートで R を使うことが可能になります。例えば R の基本的なコード `print("Hello, world!")` を書いて実行してみてください。Visual Studio Code などの他のポピュラーなコーディングエディタや IDE と比べて、Colab の優れた点はブラウザ上ですべてが動くということです。これにより、どんなコンピュータでも同じ環境でコードを書くことが可能になります。

```r
print("Hello, world!")
```

    [1] "Hello, world!"


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### **user**:

ありがとうございます。結局のところ、 https://colab.research.google.com/notebook#create=true&language=r にアクセスすれば使えるということのようですね。なにか R っぽいコードを教えてください。

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### **assistant**:

R は統計解析やデータの視覚化のための言語であり、データフレーム(Dataframe)という特性を持つため、PythonのPandasライブラリに似た操作を行うことが可能です。以下に簡単なRのコードを示します：

1. データフレームの作成：

```r
# データフレームの作成
df <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
  age = c(24, 37, 40),
  profession = c("Doctor", "Engineer", "Artist")
)

# データフレームの表示
print(df)
```

         name age profession
    1   Alice  24     Doctor
    2     Bob  37   Engineer
    3 Charlie  40     Artist
    

2. ベクトルの作成と演算：

```r
# ベクトルの作成
v1 <- c(1, 2, 3)
v2 <- c(4, 5, 6)

# ベクトルの和
print(v1 + v2)
```

    [1] 5 7 9


3. データフレームの列から値を取得：

```r
# 'age'列から値を取得
ages <- df$age

# 取得した値の表示
print(ages)
```

    [1] 24 37 40


これらのコードは、Google Colabの新しいRノートブック上で動作します。このように、R言語はデータ解析や操業作業に特化した機能を提供しています。

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### **user**:

おお、全部動きました。ありがとうございます。では、せっかくなので、Rの勉強用に使われるデータセットを読み込んで、そのデータを図示するようなコード例を教えてもらえますか？

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### **assistant**:

Rには様々なデータセットが付属しており、その一つに「mtcars」という車の性能データがあります。こちらを使用し、ggplot2というパッケージ(Google Colabではデフォルトで利用可能)を使い、データの可視化をしてみましょう。

```r
# ライブラリの読み込み
library(ggplot2)

# mtcarsデータセットの読み込み
data(mtcars)

# mtcarsデータセットの先頭6行を表示
head(mtcars)

# mpg(miles per gallon) と hp(horsepower) の関係をプロット
ggplot(mtcars, aes(x=hp, y=mpg)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method=lm , color="red", se=FALSE) +
  labs(title="Relationship between HP and MPG",
       x="Horsepower",
       y="Miles per Gallon",
       caption="Data from mtcars")
```

その結果、車の馬力(hp)とガスマイレージ(mpg)の間に可視的な関係が表示されます。赤色の線は線形回帰を示し、馬力が増えるとガスマイレージが低下する傾向を示しています。


<table class="dataframe">
<caption>A data.frame: 6 × 11</caption>
<thead>
	<tr><th></th><th scope=col>mpg</th><th scope=col>cyl</th><th scope=col>disp</th><th scope=col>hp</th><th scope=col>drat</th><th scope=col>wt</th><th scope=col>qsec</th><th scope=col>vs</th><th scope=col>am</th><th scope=col>gear</th><th scope=col>carb</th></tr>
	<tr><th></th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>
</thead>
<tbody>
	<tr><th scope=row>Mazda RX4</th><td>21.0</td><td>6</td><td>160</td><td>110</td><td>3.90</td><td>2.620</td><td>16.46</td><td>0</td><td>1</td><td>4</td><td>4</td></tr>
	<tr><th scope=row>Mazda RX4 Wag</th><td>21.0</td><td>6</td><td>160</td><td>110</td><td>3.90</td><td>2.875</td><td>17.02</td><td>0</td><td>1</td><td>4</td><td>4</td></tr>
	<tr><th scope=row>Datsun 710</th><td>22.8</td><td>4</td><td>108</td><td> 93</td><td>3.85</td><td>2.320</td><td>18.61</td><td>1</td><td>1</td><td>4</td><td>1</td></tr>
	<tr><th scope=row>Hornet 4 Drive</th><td>21.4</td><td>6</td><td>258</td><td>110</td><td>3.08</td><td>3.215</td><td>19.44</td><td>1</td><td>0</td><td>3</td><td>1</td></tr>
	<tr><th scope=row>Hornet Sportabout</th><td>18.7</td><td>8</td><td>360</td><td>175</td><td>3.15</td><td>3.440</td><td>17.02</td><td>0</td><td>0</td><td>3</td><td>2</td></tr>
	<tr><th scope=row>Valiant</th><td>18.1</td><td>6</td><td>225</td><td>105</td><td>2.76</td><td>3.460</td><td>20.22</td><td>1</td><td>0</td><td>3</td><td>1</td></tr>
</tbody>
</table>



    [1m[22m`geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'



![output_4_2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/211162/862a40ba-f3c3-6d82-4358-b88fa6bd59d2.png)

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### **user**:

シグモイド曲線を描くRのコードを書いてください。


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### **assistant**:

シグモイド関数は以下の数式で表され、機械学習の分野などでよく使われます:

f(x) = 1 / (1 + exp(-x))

ここで、expは自然対数の底(e)の累乗を表しています。

Rでシグモイド曲線を描くためのコードは以下のようになります:

```r
# linspace 関数で -10 から 10 までの 1000 個の数値を生成する
x <- seq(-10, 10, length.out=1000)

# シグモイド関数を定義する
sigmoid <- function(x) {
  1 / (1 + exp(-x))
}

# yを計算する
y <- sigmoid(x)

# 描画
plot(x, y, type="l")
```

![output_5_0.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/211162/e5a094cb-e33e-e829-fafa-8dc2f8eedb3d.png)


このコードでは、`seq`関数で-10から10までの1000個の等間隔な数値を生成し、それぞれの数値でシグモイド関数を計算してから、その結果をプロットしています。この`plot`関数の`type="l"`パラメータは、折れ線グラフを生成することを指定しています。

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### **user**:

すごいすごい。ありがとうございます。これで自分もRに入門できたのであーる！

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### **assistant**:

それは素晴らしいですね。Rは非常に強力な言語で、特にデータ分析と統計処理には広く使われています。Rの学習を深めるにつれて、その多機能性と使いやすさに驚くでしょう。何か質問があればいつでもお知らせください。これからもお手伝いできることがあれば幸いです。Rの学習、がんばってください！