Visualizar las combinaciones de letras 2

Question

Las respuestas a esta pregunta en LO devuelven un conjunto de aproximadamente 125 de uno a dos-los nombres de las letras: http://stackoverflow.com/questions/6979630/what-1-2-letter-object-names-conflict-with-existing-r-objects

  [1] "Ad" "am" "ar" "as" "bc" "bd" "bp" "br" "BR" "bs" "by" "c"  "C" 
 [14] "cc" "cd" "ch" "ci" "CJ" "ck" "Cl" "cm" "cn" "cq" "cs" "Cs" "cv"
 [27] "d"  "D"  "dc" "dd" "de" "df" "dg" "dn" "do" "ds" "dt" "e"  "E" 
 [40] "el" "ES" "F"  "FF" "fn" "gc" "gl" "go" "H"  "Hi" "hm" "I"  "ic"
 [53] "id" "ID" "if" "IJ" "Im" "In" "ip" "is" "J"  "lh" "ll" "lm" "lo"
 [66] "Lo" "ls" "lu" "m"  "MH" "mn" "ms" "N"  "nc" "nd" "nn" "ns" "on"
 [79] "Op" "P"  "pa" "pf" "pi" "Pi" "pm" "pp" "ps" "pt" "q"  "qf" "qq"
 [92] "qr" "qt" "r"  "Re" "rf" "rk" "rl" "rm" "rt" "s"  "sc" "sd" "SJ"
[105] "sn" "sp" "ss" "t"  "T"  "te" "tr" "ts" "tt" "tz" "ug" "UG" "UN"
[118] "V"  "VA" "Vd" "vi" "Vo" "w"  "W"  "y"

Y R importación de código:

nms <- c("Ad","am","ar","as","bc","bd","bp","br","BR","bs","by","c","C","cc","cd","ch","ci","CJ","ck","Cl","cm","cn","cq","cs","Cs","cv","d","D","dc","dd","de","df","dg","dn","do","ds","dt","e","E","el","ES","F","FF","fn","gc","gl","go","H","Hi","hm","I","ic","id","ID","if","IJ","Im","In","ip","is","J","lh","ll","lm","lo","Lo","ls","lu","m","MH","mn","ms","N","nc","nd","nn","ns","on","Op","P","pa","pf","pi","Pi","pm","pp","ps","pt","q","qf","qq","qr","qt","r","Re","rf","rk","rl","rm","rt","s","sc","sd","SJ","sn","sp","ss","t","T","te","tr","ts","tt","tz","ug","UG","UN","V","VA","Vd","vi","Vo","w","W","y")

Desde el punto de la pregunta que iba a venir para arriba con un memorable lista de nombres de objeto que desea evitar, y la mayoría de los humanos no son tan buenos en la fabricación de sentido fuera de un sólido bloque de texto, me gustaría visualizar esto.

Por desgracia no estoy exactamente seguro de la mejor manera de hacer esto. Yo había pensado en algo como un tallo-y-hoja de parcela, único, puesto que no hay valores repetidos cada "hoja" se colocó en la columna apropiada en lugar de ser justificados a la izquierda. O un wordcloud de estilo de adaptación donde las letras son de tamaño de acuerdo a su prevalencia.

¿Cómo podría ser esto más claramente y de manera eficiente ser visualizado?

Visualizaciones que hacer cualquiera de las siguientes encaja en el espíritu de esta pregunta:

• Objetivo principal: Mejorar la memorizability del conjunto de los nombres por revelar patrones en los datos

• Suplente objetivo: Resaltar las características más interesantes de la serie de nombres (por ejemplo, que ayudan a visualizar la distribución, la mayoría de las letras comunes, etc.)

Respuestas en R son los preferidos, pero todos interesantes ideas son bienvenidas.

Ignorando la sola letra de los nombres que está permitido, ya que aquellos son más fáciles de dar simplemente como una lista separada.

Answer 1

Tabla periódica para 100, Alex. No tengo código para él, sin embargo. :(

Uno podría pensar que un paquete de "tabla periódica" ya podría existir en CRAN. La idea de un esquema de color y el diseño de tales datos podría ser interesante y útil.

Estos colores por paquete y verticalmente ordenados por frecuencia, por ejemplo, en una muestra de código de CRAN o como aparecen en el código local.

Answer 2

Aquí es un comienzo: visualizar estas en una cuadrícula de primera y segunda letras:

combi <- c("Ad", "am", "ar", "as", "bc", "bd", "bp", "br", "BR", "bs", 
"by", "c",  "C",  "cc", "cd", "ch", "ci", "CJ", "ck", "Cl", "cm", "cn", 
"cq", "cs", "Cs", "cv", "d",  "D",  "dc", "dd", "de", "df", "dg", "dn", 
"do", "ds", "dt", "e",  "E",  "el", "ES", "F",  "FF", "fn", "gc", "gl", 
"go", "H",  "Hi", "hm", "I",  "ic", "id", "ID", "if", "IJ", "Im", "In", 
"ip", "is", "J",  "lh", "ll", "lm", "lo", "Lo", "ls", "lu", "m",  "MH", 
"mn", "ms", "N",  "nc", "nd", "nn", "ns", "on", "Op", "P",  "pa", "pf", 
"pi", "Pi", "pm", "pp", "ps", "pt", "q",  "qf", "qq", "qr", "qt", "r",  
"Re", "rf", "rk", "rl", "rm", "rt", "s",  "sc", "sd", "SJ", "sn", "sp", 
"ss", "t",  "T",  "te", "tr", "ts", "tt", "tz", "ug", "UG", "UN", "V",  
"VA", "Vd", "vi", "Vo", "w",  "W",  "y")

df <- data.frame (first = factor (gsub ("^(.).", "\\1", combi), 
                                  levels = c (LETTERS, letters)),
                  second = factor (gsub ("^.", "", combi), 
                                  levels = c (LETTERS, letters)),
                  combi = combi))

library(ggplot2)
ggplot (data = df, aes (x = first, y = second)) + 
   geom_text (aes (label = combi), size = 3) + 
   ## geom_point () +
   geom_vline (x = 26.5, col = "grey") + 
   geom_hline (y = 26.5, col = "grey")

(era: )

ggplot (data = df, aes (x = second)) + geom_histogram ()

ggplot (data = df, aes (x = first)) + geom_histogram ()

Deduzco:

• de los uno de los nombres de las letras,

  • afortunadamente i, j, ky l están disponibles (para que yo pueda índice hasta 4d matrices)
  • desafortunadamente t (el tiempo), c (concentración) se han ido. Así son m (en masa), V (volumen) y F (a la fuerza). No radius r ni de diámetro d.
  • Puedo tener presión (p), cantidad de sustancia (n), y la longitud l, sin embargo.

  • Tal vez voy a tener que cambiar a griego de nombres: ε está bien, pero no

    π <- pi
    

    ?

• Puedo tener lo lowerUPPER nombre que yo quiero.

• En general, empezando con una letra mayúscula es una apuesta más segura que el menor caso.

• no empiecen con c o d

Answer 3

Ok, aquí está mi muy rápida en una "tabla periódica"-como la visualización, sobre la base de la pregunta y los comentarios de los demás. El principal problema es la gran diferencia en el número de variables entre los paquetes, lo que dificulta la visualización de... Me doy cuenta de que esto es muy duro, así que por favor siéntase libre de cambiar como usted desea.

Aquí está la salida de corriente (de mi lista de paquetes)

Y el código

# Load all the installed packages
lapply(rownames(installed.packages()), require, 
       character.only = TRUE)
# Find variables of length 1 or 2
one_or_two <- unique(apropos("^[a-zA-Z]{1,2}$"))
# Find which package they come from
packages <- lapply(one_or_two, find)
# Some of the variables may belong to multiple packages, so determine the length 
# of each entry in packages and duplicate the names accordingly
lengths <- unlist(lapply(packages, length))
var.data <- data.frame(var = rep(one_or_two, lengths), 
                   package = unlist(packages))

Ahora, tenemos una trama de datos como este:

> head(var.data, 10)
   var           package
1   ar     package:stats
2   as   package:methods
3   BD    package:fields
4   bs      package:VGAM
5   bs   package:splines
6   by      package:base
7    c      package:base
8    C     package:stats
9   cm package:grDevices
10   D     package:stats

Ahora podemos dividir los datos por paquete

 data.split <- split(var.data, var.data$package)

Podemos ver que la mayoría de las variables provienen de la base y estadísticas de paquete

> unlist(lapply(data.split, nrow))
     package:base  package:datasets    package:fields 
               16                 1                 2 
  package:ggplot2 package:grDevices  package:gWidgets 
                2                 1                 1 
  package:lattice      package:MASS    package:Matrix 
                1                 1                 3 
  package:methods      package:mgcv      package:plyr 
                3                 2                 1 
     package:spam   package:splines     package:stats 
                1                 2                14 
 package:survival     package:utils      package:VGAM 
                1                 2                 4 

Finalmente, la rutina de dibujo

plot(0, 0, "n", xlim=c(0, 100), ylim=c(0, 120), 
     xaxt="n", yaxt="n", xlab="", ylab="")

side.len.x <- 100 / length(data.split)
side.len.y <- 100 / max(unlist(lapply(data.split, nrow)))
colors <- rainbow(length(data.split), start=0.2, end=0.6)    

for (xcnt in 1:length(data.split))
    {
    posx <- side.len.x * (xcnt-1)

    # Remove "package :" in front of the package name
    pkg <- unlist(strsplit(as.character(data.split[[xcnt]]$package[1]), ":"))
    pkg <- pkg[2]

    # Write the package name
    text(posx + side.len.x/2, 102, pkg, srt=90, cex=0.95, adj=c(0, 0))

    for (ycnt in 1:nrow(data.split[[xcnt]]))
        {
        posy <- side.len.y * (ycnt-1)
        rect(posx, posy, posx+side.len.x*0.85, posy+side.len.y*0.9, col = colors[xcnt])
        text(posx+side.len.x/2, posy+side.len.y/2, data.split[[xcnt]]$var[ycnt], cex=0.7)
        }
    }

Answer 4

Las dos primeras páginas en capítulo 2 de MacKay ITILA tiene diagramas agradables mostrando las probabilidades condicionales de los maridajes de carácter en el idioma inglés. Usted puede encontrar de uso.

Me da vergüenza decir que no recuerdo qué programa fue utilizado para producirlas.

Answer 5

Aquí es un histograma basado en la carta. Considera las primeras letras por número, pero decidido contra puesto ya está codificado en el componente vertical de tamaño.

# "Load" data
nms <- c("Ad","am","ar","as","bc","bd","bp","br","BR","bs","by","c","C","cc","cd","ch","ci","CJ","ck","Cl","cm","cn","cq","cs","Cs","cv","d","D","dc","dd","de","df","dg","dn","do","ds","dt","e","E","el","ES","F","FF","fn","gc","gl","go","H","Hi","hm","I","ic","id","ID","if","IJ","Im","In","ip","is","J","lh","ll","lm","lo","Lo","ls","lu","m","MH","mn","ms","N","nc","nd","nn","ns","on","Op","P","pa","pf","pi","Pi","pm","pp","ps","pt","q","qf","qq","qr","qt","r","Re","rf","rk","rl","rm","rt","s","sc","sd","SJ","sn","sp","ss","t","T","te","tr","ts","tt","tz","ug","UG","UN","V","VA","Vd","vi","Vo","w","W","y") #all names
two_in_base <- c("ar", "as", "by", "cm", "de", "df", "dt", "el", "gc", "gl", "if", "Im", "is", "lh", "lm", "ls", "pf", "pi", "pt", "qf", "qr", "qt", "Re", "rf", "rm", "rt", "sd", "ts", "vi") # 2-letter names in base R
vowels <- c("a","e","i","o","u")
vowels <- c( vowels, toupper(vowels) )

# Constants
yoffset.singles <- 3

# Define a function to give us consistent X coordinates
returnX <- function(vec) {
  sapply(vec, function(x) seq(length(all.letters))[ x == all.letters ] )
}

# Make df of 2-letter names
combi <- nms[ sapply( nms, function(x) nchar(x)==2 ) ]
combidf <- data.frame( first = substr(combi,1,1), second=substr(combi,2,2) )
library(plyr)
combidf <- arrange(combidf,first,second)

# Add vowels
combidf$first.vwl <- (combidf$first %in% vowels)
combidf$second.vwl <- (combidf$second %in% vowels)

# Flag items only in base R
combidf$in_base <- paste(combidf$first,combidf$second,sep="") %in% two_in_base

# Create a data.frame to hold our plotting information for the first letters
combilist <- dlply(combidf,.(first),function(x) x$second)
combi.first <- data.frame( first = names(combilist), n = sapply(combilist,length) ,stringsAsFactors=FALSE )
combi.first$y <- 0
all.letters <-  c(letters,LETTERS) # arrange(combi.first,desc(n))$first to go in order of prevalence (which may break the one-letter name display)
combi.first$x <- returnX( combi.first$first )

# Create a data.frame to hold plotting information for the second letters
combidf$x <- returnX( combidf$first )
combidf$y <- unlist( by( combidf$second, combidf$first, seq_along ) )

# Make df of 1-letter names
sngldf <- data.frame( sngl = nms[ sapply( nms, function(x) nchar(x)==1 ) ] )
singles.y <- max(combidf$y) + yoffset.singles
sngldf$y <- singles.y
sngldf$x <- returnX( sngldf$sngl )

# Plot
library(ggplot2)
ggplot(data=combidf, aes(x=x,y=y) ) +
  geom_text(aes( label=second, size=3, colour=combidf$in_base ), position=position_jitter(w=0,h=.25)) +
  geom_text( data=combi.first, aes( label=first, x=x, y=y, size=4 ) ) +
  geom_text( data=sngldf, aes( label=sngl, x=x, y=y, size=4 ) ) +
  scale_size(name="Order (2-letter names)",limits=c(1,4),breaks=c(1,2),labels=c("Second","First")) +
  scale_x_continuous("",breaks=c(13,39),labels=c("lower","UPPER")) +
  scale_y_continuous("",breaks=c(0,5,singles.y),labels=c("First letter of two-letter names","Second letter of two-letter names","One-letter names") ) +
  coord_equal(1.5) +
  labs( colour="In base R" )