//尾野久二

COLOR(red){SIZE(30){Rmapを使った地図表示}}

  
 [[Rmap:http://www.maths.lancs.ac.uk/Software/Rmap/]]はR言語で地図表示をおこなうパッケージで、CRANの外部のプロジェクトで開発が行われている [[Rmap:http://www.maths.lancs.ac.uk/Software/Rmap/]]  というパッケージを使い方を説明していきます((Rmapは今後の開発の進展の見込みがないので、[[maptools:http://sal.agecon.uiuc.edu/csiss/Rgeo/index.html]]というパッケージの方がいいようだ。また、S言語のmapproject 関数をRに移植した[[mapproj :http://www.stat.cmu.edu/~minka/software/maps/]]ライブラリーもある(最近、Windowsでも利用できるようになった)。))。ここでは以下のサイトで試験的に公開されているRmapのWindowsバイナリ((Rの現行バージョンでは利用できません。現行バージョンでは、空間データのインポート機能(シェープファイル以外のMaoInfoなどの形式)は rgdal および これとリンケージのある sp パッケージを組み合わせることで、地理情報処理ことができます。))を使用します。

 [[Rmap:http://www.maths.lancs.ac.uk/Software/Rmap/]]はR言語で地図表示をおこなうパッケージで、CRANの外部のプロジェクトで開発が行われている [[Rmap:http://www.maths.lancs.ac.uk/Software/Rmap/]]  というパッケージを使い方を説明していきます((Rmapは今後の開発の進展の見込みがないようで、[[maptools:http://sal.agecon.uiuc.edu/csiss/Rgeo/index.html]]というパッケージの方がいいようだ。また、S言語のmapproject 関数をRに移植した[[mapproj :http://www.stat.cmu.edu/~minka/software/maps/]]ライブラリーもある(最近、Windowsでも利用できるようになった)。))。ここでは以下のサイトで試験的に公開されているRmapのWindowsバイナリ((Rの現行バージョンでは利用できません。現行バージョンでは、空間データのインポート機能(シェープファイル以外のMaoInfoなどの形式)は rgdal および これとリンケージのある sp パッケージを組み合わせることで、地理情報処理ことができます。))を使用します。

  http://spatial.nhh.no/R/Devel/

 Rmapは多数の地図フォーマットをサポートし((Windowsバイナリ版は今のところ、シェープファイルのみです))、地図投影変換もサポートしています。

 ここでは、日本でも普及しているESRI シェープファイル((シェープファイルの日本語情報はhttp://www.esrij.com/gis_data/shape/shape.htmlにあります))を使った例を説明していくことにします((CRANにはその名もずばり  [[shapefiles:http://www.odot.state.or.us/tddtpau/R.html]]というパッケージがあり、シェープファイルの読み込みばかりでなく、出力もサポートしています))。

#contents

* Windows でのインストール
* Windows でのインストール [#x4300e2a]
 バイナリ版は zipファイルをインストールして、shapelib.dll と proj.dll との2つのファイルをhttp://spatial.nhh.no/R/Devel/
より入手して、R のインストールされたディレクトリのbinディレクトリに入れる。 

* パッケージのロード
* パッケージのロード [#p3df5069]
 Rmapインストール後、パッケージをロードします。

 library(rmap)

* シェープファイルの所在
* シェープファイルの所在 [#o2387631]
- 世界
-- [[DataServer: Free maps and GIS data 
:http://www.diva-gis.org/data/DataServer.htm]] 世界各国
-- [[Shapefiles for Epi Info:http://www.cdc.gov/epiinfo/shape.htm]] 各国の行政界

- アメリカ
-- [[アメリカ地質調査所のナショナルアトラス(国勢地図帳)のデータセット:http://nationalatlas.gov/atlasftp.html#layerstable]]
-- ESRI - Geography Network

- 日本
-- [[統計GISプラザ:http://gisplaza.stat.go.jp]]
 シェープファイル形式の町丁字界とCSV形式の人口・世帯データ・事業所データ(無償)。
-- [[地球地図日本:http://www1.gsi.go.jp/geowww/globalmap-gsi/download/index.html]] 行政界・水系・鉄道・道路・空港・人口集中地区 地名等は英語

*変換ツール
** 数値地図データ変換ツール(試用版)
*変換ツール [#sfef0a08]
** 数値地図データ変換ツール(試用版) [#c722dc36]
50mメッシュ標高・250mメッシュ標高・1kmメッシュ標高/平均標高・
10,000総合・25,000行政界・海岸線をシェープファイルに変換

 http://www.esrij.com/products/smap/index.shtml

**数値地図2500変換ツール(sdf2ogr)
**数値地図2500変換ツール(sdf2ogr) [#yf366326]
[[国土地理院::数値地図(空間データ基盤)の閲覧(試験公開):http://sdf.gsi.go.jp/]]((東京都は休止中))より無償でまたは日本地図センターや書店で有償で入手可能な数値地図2500を MapInfo の tab ファイルに変換。シェープファイルへの変換についても記述がある。

[[sdf2ogr:http://www.max.hi-ho.ne.jp/scream/sdf2ogr.html]]

*属性データ
*属性データ [#m26365b7]
 [[GISで利用可能なRパッケージ内データ]]

* シェープファイルのロード
* シェープファイルのロード [#o32131ab]
 シェープファイルの読み込みは以下のようになります。

  mySF <- shapefile("シェープファイル名(例:columbus.shp")

 ここでは、例として以下のサイトより無償で入手できる日本の行政界のシェープファイルを使用することにします。

  http://www.esrij.com/gis_data/japanshp/japanshp.html

 上のサイトより、ファイルをダウンロード・解凍後、以下のようにして、Rに読み込ます。

  jpn <- shapefile("ダウンロード先/japan_jdg.shp")

 シェープファイル読み込み時に以下のようなメッセージが出力されます。

 Warning message: 
 Invalid names in DBF file, new names are:
 P_NUM is now P.NUM
 H_NUM is now H.NUM 
 in: dbfproxy(dbf) 

 上で、DBaseのフィールドのうち、フィールド名に"_"を含んでいるものは、Rの命名規則に従って、"_"が"."に変更されます。

* 地図の表示
* 地図の表示 [#s571ab32]
 表示の方法は以下のとおりです。

  plot(jpn)

 以下の図1に表示の例を示します。

#ref(jpnmap.jpg,center)

CENTER: 図1 地図の表示例


 単一色で塗りつぶすには、以下のように(赤色)します。

  plot(jpn, f="red")


 以下の図2に表示の例を示します。

#ref(jpnmapInRed.jpg,center)

CENTER: 図2 地図の表示例(赤で塗りつぶした場合)

* エクステント
* エクステント [#t9945978]

 bnd<-defaultextent(jpn)
 xmin<-bnd[1,1]
 ymin<-bnd[1,2]
 xmax<-bnd[2,1]
 ymax<-bnd[2,2]

* 属性の表示
* 属性の表示 [#z2f8be24]

 属性のフィールドの表示は以下のようにします。

 names(jpn)

 上のコマンドの実行結果は以下のとおりです。

 [1] "PREF"  "CITY1" "CITY2" "TOWN1" "TOWN2" "JCODE" "P.NUM" "H.NUM" "FLAG1"
 [10] "FLAG2"

 属性情報を一覧表示するには、以下のようにします。

 as.data.frame(jpn)

 属性情報の一覧表示は以下のようになります((今回使用した属性情報の日本語コードはシフトJISですが、EUC-JP などの他のコードに変換するには、[[dbf2txt:http://www.usf.uos.de/~fkoorman/software/dbftools.en.html]]などでテキストデータに変換し、nkfなどでコード変換をおこなった後に、[[txt2dbf:http://www.usf.uos.de/~fkoorman/software/dbftools.en.html]] などでDBaseファイルに戻します))。

      PREF      CITY1 CITY2  TOWN1          TOWN2 JCODE P.NUM H.NUM FLAG1 FLAG2
 1  北海道     稚内市              稚内市      1214 45754 17638     1     0
 2  北海道     礼文町       礼文郡 礼文町      1517  4375  1707     1     0
 3  北海道     豊富町       天塩郡 豊富町      1516  5504  1915     1     0
 4  北海道 利尻富士町       利尻郡 利尻富士町    1519  4398  1526     1     0
 5  北海道     利尻町       利尻郡 利尻町      1518  4104  1403     1     0
 6  北海道     幌延町       天塩郡 幌延町      1488  3095  1141     1     0
 7  北海道     枝幸町       枝幸郡 枝幸町      1514  8428  3021     1     0
 8  北海道   中頓別町       枝幸郡 中頓別町     1513  2754   997     1     0
 9  北海道     歌登町       枝幸郡 歌登町      1515  2716  1076     1     0
 10 北海道     天塩町       天塩郡 天塩町      1487  4931  1910     1     0

 都道府県名のフィールド PREF を使って、北海道だけを抽出するには以下のようにします。

 hokkaido<-jpn[jpn$PREF == "北海道"]


 表示は図3のようになります。

#ref(hokkaidomap.jpg,center)

CENTER: 図3 北海道の表示


 南関東のみを扱いたければ次のようになります。

  minamiKanto<-jpn[jpn$PREF == "埼玉県" | jpn$PREF == "千葉県" | jpn$PREF == "東京都"  | jpn$PREF == "神奈川県" ]

 表示は図4のようになります。

#ref(minamikantomap.jpg,center)

CENTER: 図4 南関東の表示

*DBase のみのロード
*DBase のみのロード [#k728a05f]
 db <- dbfproxy("("ダウンロード先/japan_jdg.dbf")
 属性値の地理扱いは前の節を参照のこと

*Excelなどの他の属性データと地図の関係付け
*Excelなどの他の属性データと地図の関係付け [#n4c43732]
 match 関数を利用

* 地図投影変換の方法
* 地図投影変換の方法 [#i6af3c6d]
 Rmap は100以上の地図投影法をサポートしています。
 上の日本の行政界の地図は、座標は緯度経度で、測地系はJGD2000データム(測量成果2000)、回転体楕円体はGRS80です。

 日本全図を表現するのに使用されている正距円錐図法(2標準緯線、中心経度:東経135度、中心緯度:北緯35度、第1標準緯線:北緯46度、第2標準緯線:北緯20度、距離の単位:メートル)で、行政界図を表示するには以下のようにします。

 plot(jpn,proj="+proj=eqdc +ellps=GRS80 +units=m +lat_0=35 +lat_1=46 +lat_2=20 +lon_0=135")

 投影変換結果をオブジェクトにするには

 現状では投影変換の出力をシェープファイルなどの外部形式には変換できません((オープンソースであれば、Rmap で利用している shapelib の shpproj を利用できる))。 


 上の"proj"のパラメータの指定は以下のとおりです((パラメータの詳細は、[[projのホームページ:http://www.remotesensing.org/proj]]  のドキュメントまたは http://www.remotesensing.org/geotiff/proj_list/ を参照してください))。

- proj=地図投影法

- ellps=回転楕円体

- units=距離の単位

- lon_0=中心経度

- lat_0=中心緯度

- lat_1=第1標準緯線

- lat_2=第2標準緯線

 表示は図5のようになります。

#ref(jpnmap_eqdc.jpg,center)

CENTER: 図5 正距円錐図法による投影変換

*拡大表示
*拡大表示 [#df88eb72]
 splancs の zoom 関数を利用して、表示したい領域の対角線上にある任意の2点を指定後、plotを使わず地図を再描画

* コロプレス図(色分け主題図)の表示方法(([[RColoBrewer:http://cran.at.r-project.org/src/contrib/PACKAGES.html#RColorBrewer]]を使えば、論理的なカラー表現ができそう。日本語の地図学の教科書は、欧米と異なり、非常に数が少なく、過去20年も、まったく新刊がない。これらの数少ない地図学のテキストは、カラーページも少ないか (カラーのページがあるのは翻訳書)、白黒のみ (日本人の著者のものはすべて)で、対象とするのはアナログの紙地図を扱ったもので、デジタル表現に対応していない。GISの色表示の原理も、日本の大学ではあまり教えていないのでは?))
* コロプレス図(色分け主題図)の表示方法(([[RColoBrewer:http://cran.at.r-project.org/src/contrib/PACKAGES.html#RColorBrewer]]を使えば、論理的なカラー表現ができそう。日本語の地図学の教科書は、欧米と異なり、非常に数が少なく、過去20年も、まったく新刊がない。これらの数少ない地図学のテキストは、カラーページも少ないか (カラーのページがあるのは翻訳書)、白黒のみ (日本人の著者のものはすべて)で、対象とするのはアナログの紙地図を扱ったもので、デジタル表現に対応していない。GISの色表示の原理も、日本の大学ではあまり教えていないのでは?)) [#l19d17a9]

 コロプレス図で連続量を扱う場合、以下の表示方法があります。ここでは、人口数データ(P.NUM)を使って説明していきます。

** ユーザ定義の階級区分
** ユーザ定義の階級区分 [#tc8dd94c]

 hokkaidoPop <- hokkaido$P.NUM
 classes <- c(5000,10000,50000,100000,500000,1000000)
 breaks <- length(classes) + 1
 classNo <- hokkaidoPop < classes[1]
 for(i in 1:(breaks - 1))
   classNo <- classNo + (hokkaidoPop >= classes[i] & hokkaidoPop < classes[i + 1]) * i
 
 classNo <- classNo + (hokkaidoPop >= max(classes)) * breaks
 plot(hokkaido, f=gray(1 - classNo/breaks)) #地図を描く
 lines(hokkaido, col="red") #アウトラインを描く

#ref(userDefinedHokkaido1.png,center)

CENTER: 図X ユーザ定義の階級区分(7階級)

** 等間隔
** 等間隔 [#r639c697]

 rangePop <- range(hokkaido$P.NUM)
 breaks<-6 # 階級数
 classNo <- trunc((hokkaido$P.NUM -rangePop[1])/(diff(rangePop)/breaks))
 classNo[classNo == breaks] <- breaks - 1
 hist(classNo)
 plot(hokkaido,f=gray(1 - classNo/breaks)) #地図を描く
 lines(hokkaido, col="red") #アウトラインを描く

#ref(equalsizehokkaido.png,center)

CENTER: 図X 等間隔(6階級)


** 等サイズ
** 等サイズ [#q6b6438d]


 breaks<-6  # 階級数
 classNo <- trunc(rank(hokkaido$P.NUM)/(dim(hokkaido)[1] / breaks))
 classNo[classNo == breaks] <- breaks - 1
 hist(classNo)
 plot(hokkaido,f=gray(1 - classNo/breaks)) #地図を描く
 lines(hokkaido, col="red") #アウトラインを描く

#ref(quantilehokkaido.png,center)

CENTER: 図X 等サイズ(6階級)


** 標準化
** 標準化 [#f5951fbc]

 sd <- 1
 pal <- cm.colors(8 / sd)
 classNo <- trunc(scale(hokkaido$P.NUM) + 4 / sd) + 1
 classNo[classNo <= 0] <- 1
 classNo[classNo > (8 / sd)] <- (8 / sd)
 hist(classNo)
 plot(hokkaido,f=pal[classNo]) #地図を描く
 lines(hokkaido, col="red") #アウトラインを描く

#ref(standardhokkaido.png,center)

CENTER: 図X 標準化

** 自然階級分類(Jenk's Natural Break)
** 自然階級分類(Jenk's Natural Break) [#m209d952]

** 空間的コンテクストを考慮した階級区分
** 空間的コンテクストを考慮した階級区分 [#j66aa5ff]

** 未分類
** 未分類 [#lb02b6ba]

 rangePop=range(hokkaido$P.NUM)
 plot(hokkaido,f=gray(1 - (hokkaido$P.NUM - rangePop[1])/diff(rangePop))) #地図を描く
 lines(hokkaido, col="red") #アウトラインを描く

#ref(unclassedhokkaido.png,center)

CENTER: 図X 未分類

**凡例表示
***legend関数
***layout関数
**凡例表示 [#f7f3d8c3]
***legend関数 [#gc62fd70]
***layout関数 [#p5575b80]

** 階級分類の評価
** 階級分類の評価 [#te021748]
 階級内の差が小さく、階級間の差を大きくする。
 評価関数

**二変量のコロプレス図
**二変量のコロプレス図 [#w777c8e8]

**ドットマップ
**ドットマップ [#e2b3d654]

 library(splancs) #splancs パッケージのロード
 
 saitama<-jpn[jpn$PREF == "埼玉県"]
 
 saitama.coords <- polycoords(saitama) #座標取得
 np<-length(saitama.coords) #ポリゴンの数
 
 plot(saitama, col="red")
 
 for(i in 1:np)
    points(csr(saitama.coords[[i]],as.integer(saitama$P_NUM/1000)),
           pch=19,cex=0.1)


#ref(saitama_dotmap.png,center)
CENTER:図 埼玉県の人口のドットマップ(1点千人)

*テキストラベルの表示
*テキストラベルの表示 [#h688337c]
 属性のラベル表示は以下のようにおこないます(ポリゴンの重心に表示する場合)。

 まず、ポリゴンの重心を求める関数(Rmapの作者 Barry Rowlingson 氏に提供していただきました)を定義します。

 centroid <- function(poly) {
  np<-dim(poly)[1]
  poly<-rbind(poly,poly[1,])
 # Initialize variables
  area <- 0.0
  xbara <- 0.0
  ybara <- 0.0
  for(i in  1:np){
   area <- area - ( (poly[i+1,2]-poly[i,2])*(poly[i+1,1]+poly[i,1]))/2.
   xbara <- xbara - ( ( (poly[i+1,2]-poly[i,2])/8.)*
                      ((poly[i+1,1]+poly[i,1])**2 + ((poly[i+1,1]-poly[i,1])**2)/3.))
   ybara <- ybara + ( ( (poly[i+1,1]-poly[i,1])/8.)*
                      ( (poly[i+1,2]+poly[i,2])**2 + ( (poly[i+1,2]-poly[i,2])**2)/3.))
  }
  c( xbara/area, ybara/area)
 }

 次にテキスト・ラベルを表示します。都市名を表示するので、[[Windows版日本語グラフパッチ]]を使用しました。

 hokkaidocity <- hokkaido[hokkaido$JCODE < 1300] #市のみ選択
 citycoords <- polycoords(hokkaidocity)          #各ポリゴンの座標を抽出
 xy<-sapply(citycoords, centroid)                #各ポリゴンの重心計算
 plot(hokkaido, col="grey")                      #行政界はグレーで表示
 text(xy[1,],xy[2,], labels=hokkaidocity$CITY1, col="red", cex=0.7) #都市名の表示

#ref(textlabelshokkaido.png,center)

CENTER: 図X 北海道の都市名の表示

 テキスト・ラベルの周囲を矩形で囲むには legend を使用します。

 for(i in 1:length(hokkaidocity$CITY1)) 
    legend(xy[1,i],xy[2,i], legend=hokkaidocity$CITY1[i], bg="yellow",cex=0.7) 

#ref(hoklabellegend.png,center)

CENTER: 図X 北海道の都市名を矩形で囲んで表示

*円ドット図
*円ドット図 [#aa0890ff]

 coords <- polycoords(hokkaido)
 xy<-sapply(coords, centroid)
 plot(hokkaido, col="grey")
 points(xy[1,],xy[2,], col="blue",cex=2*(hokkaido$P.NUM/max(hokkaido$P.NUM)),pch=19) #円ドット図表示

#ref(circledothokkaido.png,center)

CENTER: 図X 円ドット図

円の大きさを決めるのに対数を利用する

*等値線図作成
*等値線図作成 [#g8081553]

**等間隔
**等間隔 [#x4238fb0]
-- contour 表示
-- countourLines 座標値を返す

**不等間隔
**不等間隔 [#p3a898b0]
--  akima の intrerp で補間して、contour

-- TIN(ドロネイ)を使ったコンター

*フローデータ
*フローデータ [#mcc45ada]

*ポリゴンのオーバーレイ解析
*ポリゴンのオーバーレイ解析 [#kc84a31e]
 gpclib を使用

**Union(ポリゴンの合成)
**Union(ポリゴンの合成) [#b9b85e55]

 library(gpclib)
 osaka<-jpn[jpn$PREF == "大阪府"]
 plot(osaka)

#ref(osaka_original.png,center)

CENTER:図XXX 大阪府の各市区町村ポリゴン

 osaka.coords <- polycoords(osaka) #座標取得
 np<-length(osaka.coords) #ポリゴンの数
 
 #gpclib の座標形式に変換
 osaka.union = as(osaka.coords[[1]],"gpc.poly") #gpclib のオブジェクトに変換
 
 for(i in 2:np){
   poly <- as(osaka.coords[[i]],"gpc.poly") #gpclib のオブジェクトに変換
   osaka.union<-union( osaka.union, poly) #Union
 }
 
 plot(osaka.union)

#ref(osaka_union.png,center)

CENTER:図XXX 大阪府のUnion結果(各市区町村ポリゴンをひとつのポリゴンにした)

**Dissolve(任意の属性値ごとにポリゴンをグルーピングして各グループ内のポリゴンを合成)
**Dissolve(任意の属性値ごとにポリゴンをグルーピングして各グループ内のポリゴンを合成) [#c65b7a41]

 osaka.hist <- table(as.integer(osaka$JCODE/100)) #大阪市(行政区),大阪市以外の市,郡部
 
 osaka.dissolve <- NULL
 
 for(i in 1:length(osaka.hist)){
   coords <- polycoords(osaka[as.integer(osaka$JCODE/100) == as.integer(names(osaka.hist)[i])]) #座標取得
   np<-length(coords) #ポリゴンの数
 
   osaka.part = as(coords[[1]],"gpc.poly") #gpclib のオブジェクトに変換
 
   for(j in 2:np){
     poly <- as(coords[[j]],"gpc.poly") #gpclib のオブジェクトに変換
     osaka.part<-union( osaka.part, poly) #Union
   }
 
   if(i == 1)
     osaka.dissolve <- osaka.part
   else
     osaka.dissolve <- append.poly(osaka.dissolve,osaka.part) #ポリゴンの append
 }
 
 plot(osaka.dissolve)

#ref(osaka_dissolve.png,center)
CENTER:図XXX 大阪府の Dissolve 結果(大阪市(行政区),大阪市以外の市,郡部別)

**ポリゴンクリッピング
**ポリゴンクリッピング [#hd9a1913]
 上記の union によって作成された大阪府のポリゴンより、任意の市のポリゴンをくり抜く

 matsubara  <- as(polycoords(osaka[osaka$CITY1 == "松原市"])[[1]], "gpc.poly")
 plot(setdiff(osaka.union, matsubara))

#ref(osaka_clipping.png,center)
CENTER:図XXX 大阪府のポリゴンクリッピング結果(松原市のポリゴンを大阪府ポリゴンよりクリップ)

*バッファー
**ポイントのバッファー
*バッファー [#c374c493]
**ポイントのバッファー [#odff9516]
ポイントの座標を中心にして任意の半径の円を描画~
作成された各円をユニオン~

*カルトグラム 
**非連続型面カルトグラム 
*カルトグラム [#m1396bf0]
**非連続型面カルトグラム [#sa9d430c]

 columbus<-shapefile("columbus.shp") # シェープファイルの読み込み
 
 #
 # 等サイズのコロプレス図
 #
 breaks<-6  # 階級数
 classNo <- trunc(rank(columbus$CRIME)/(dim(columbus)[1] / breaks))
 classNo[classNo == breaks] <- breaks - 1
 plot(columbus,f=gray(1 - classNo/breaks)) #地図を描く
 lines(columbus, col="red") #アウトラインを描く
 
 #
 # カルトグラム計算
 #
 coords<-polycoords(columbus) #ポリゴンの座標抽出 
 densities<- sqrt(columbus$CRIME/columbus$AREA1) #密度(任意の属性値/ポリゴンの面積) 
 maxDensity<-max(densities) #密度の最大値 
 k <- 1/maxDensity
 L<-k * densities 
 centroidXY<-sapply(coords, centroid) #重心
 
 for(i in 1:length(coords)){
   newX<-L[i] * (coords[[i]][,1] -  centroidXY[1,i]) + centroidXY[1,i] #新X座標
   newY<-L[i] * (coords[[i]][,2] -  centroidXY[2,i]) + centroidXY[2,i] #新Y座標 
   polygon(newX,newY,col="red") #ポリゴンの描画
 }

#ref(noncontiguous_area_cartogram.png,center)
CENTER:図XXX 非連続型面カルトグラムの例(赤く塗りつぶされた部分)

*maptools とのデータ交換
*maptools とのデータ交換 [#b6687ab3]
 maptools の新版はシェープファイルの書き込みをサポートしているため、Rmap でオーバーレイ解析などをおこなったデータを maptools へ送ることができれば、結果をシェープで保存できる。

**ポイント
**ポイント [#d4c112bc]

**ポリゴン
**ポリゴン [#k177b8af]

* 地図表示の問題点
* 地図表示の問題点 [#k6a60626]
-道路データなどデータ量が多い場合、表示が遅くなる。

-やはり、R では日本語が一部しか表示されないこと。現状では、これが日本での普及の最大の障害の一つか?と書きましたが、[[Windows版日本語グラフパッチ]]のおかげで障害が一つなくなりました。


* Rmap 関連情報サイト
* Rmap 関連情報サイト [#t44d1ee7]
-[[なかまさんのサイト:http://www.nakama.ne.jp/memo/cran-R/Rmap/index.html]]

 Vine Linuxでのインストールと実行







 

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