Lec06: Manipulate

Lecture6: Manipulate関数, Sentiment Analysis

manipulate (インタラクティブなプロット)

manipulate関数の書き方

• 単一実行スクリプトの場合

manipulate(
  実行スクリプト,
  picker, sliderの情報（複数の場合はカンマで結合）
)

• 複数実行スクリプトの場合

manipulate(
  {
  複数の実行スクリプト
  },
  picker, sliderの情報（複数の場合はカンマで結合）
)

注意：manipulate関数は、配布Notebookファイルではなく、拡張子”.R”のファイル上で確認すること

ライブラリの読み込み

library(manipulate)

pch: plot character

色の選択

title="PCH Symbols"
xlabel="x"
ylabel="y"
plot(0,0,pch=8,cex=5,col="blue", main=title, xlab=xlabel, ylab=ylabel)

• picker()関数

manipulate(plot(0,0,pch=8,cex=5,col=myColors), myColors=picker("red", "violet", "pink", "orange", "yellow", "green", "blue", "cyan") )

• picker()関数 & List

colors = c("red", "violet", "pink", "orange", "yellow", "green", "blue", "cyan")
manipulate(plot(0,0,pch=8,cex=5,col=myColors), myColors=picker(colors) )

プロットマーカーの選択

• マーカー
• picker()関数

manipulate(
  plot(0,0,pch=myMarkers,cex=5,col=myColors), myColors=picker("red", "violet", "pink", "orange", "yellow", "green", "blue", "cyan",initial="violet"),
  myMarkers=picker(1,2,3,4,5,6,7,8,initial="5")
)

picker + List

colPalets = c("red", "violet", "pink", "orange", "yellow", "green", "blue", "cyan")
manipulate(
  plot(0,0,pch=myMarkers,cex=5,col=myColors, main=title, xlab=xlabel, ylab=ylabel),
  myColors=picker(as.list(colPalets),initial=colPalets[2]),
  myMarkers=picker(as.list(seq(1,8)),initial="5")
)

プロットサイズの選択

• slider()関数

manipulate(
  plot(0,0,pch=8,cex=mySize,col="blue"),
  mySize=slider(1,10,initial=5,step=2)
)

getWordFreq関数

• getWordLst

単語頻度表

wdLst.BBC <- getWordFreq("G7/BBC.txt")
head(wdLst.BBC)

wordLst
    the      in      of      to       a ukraine 
     24      15      13      10       9       7 

色付き棒グラフ

color8 = c("red", "violet", "pink", "orange", "yellow", "green", "blue", "cyan")
barplot(wdLst.BBC, las=3,col=color8,ylab="Frequency")

length(wdLst.BBC)

[1] 239

barplot(wdLst.BBC[1:length(wdLst.BBC)], las=3,col=color8,ylab="Frequency")

las: label style

las = 0 : XYの両軸とも目盛り文字は軸方向（デフォルト）
las = 1 : XYの両軸とも目盛り文字は水平方向
las = 2 : XYの両軸とも目盛り文字は軸方向と直角
las = 3 : XYの両軸とも目盛り文字は垂直方向

max.Index<-10
barplot(wdLst.BBC[1:max.Index], las=3,col=color8,ylab="Frequency")

練習1:manipulate関数で、wdLst.BBC単語頻度棒グラフの以下の2点をインタラクティブに変更できるようにしてください。

-軸ラベルの向き -wdLst.BBCの単語最大表示数（最小値=5,最大値=全出現数（Types）,Step=20）

• 実行結果例は、配布資料の動画を参照

RColorBrewer Package

ライブラリの読み込み

library(wordcloud)

パレット情報

binfo<-brewer.pal.info[]
head(binfo)

パレットの抽出

palets <-rownames(binfo[binfo$maxcolors>10,])
palets

 [1] "BrBG"     "PiYG"     "PRGn"     "PuOr"     "RdBu"     "RdGy"     "RdYlBu"  
 [8] "RdYlGn"   "Spectral" "Paired"   "Set3"    

using a brewer.palet

palets[10]#"Paired"

[1] "Paired"

max.Index<-20
barplot(wdLst.BBC[1:max.Index], las=3,col=brewer.pal(10,palets[1]),ylab="Frequency")

Sentiment Analysis

参考サイト

• Sentiment Analysis with ‘syuzhet’ using R
• Sentiment analysis with tidy data

syuzhetパッケージのインストール

install.packages("syuzhet")

ライブラリの読み込み

library(syuzhet)

Sentiment analysis of an Aljazeera article

テキストファイルの読み込み

text1_string <- get_text_as_string("G7/Aljazeera.txt")

トークン化

text1_words <- get_tokens(text1_string)
head(text1_words)

[1] "top"       "diplomats" "from"      "the"       "group"     "of"       

Tokens

length(text1_words)

[1] 402

感情得点の取得

text1_sentiment_scores <- get_nrc_sentiment(text1_words)

視覚化

barplot(
  colSums(prop.table(text1_sentiment_scores[, 1:8])),
  space = 0.1,
  horiz = TRUE,
  las = 1,
  cex.names = 0.7,
  col = brewer.pal(n = 8, name = "Set3"),
  main = "Aljazeera, 8 Nov 2023",
  sub = "AL JAZEERA AND NEWS AGENCIES",
  xlab="emotions", ylab = NULL)

Sentiment analysis of an BBC article

テキストファイルの読み込み＆トークン化

text2_string <- get_text_as_string("G7/BBC.txt")
text2_words <- get_tokens(text2_string)
head(text2_words)

[1] "at"      "a"       "g7"      "meeting" "in"      "japan"  

感情得点の取得

text2_sentiment_scores <- get_nrc_sentiment(text2_words)

視覚化

barplot(
  colSums(prop.table(text2_sentiment_scores[, 1:8])),
  space = 0.1,
  horiz = TRUE,
  las = 1,
  cex.names = 0.8,
  col = brewer.pal(n = 8, name = "Set3"),
  main = "BBC, 8 Nov 2023",
  sub = "By Ido Vock BBC News",
  xlab="emotions", ylab = NULL)

2つのデータを列結合

sentiData<-cbind(colSums(prop.table(text1_sentiment_scores[, 1:8])),colSums(prop.table(text2_sentiment_scores[, 1:8])))
sentiData

                   [,1]       [,2]
anger        0.08571429 0.20588235
anticipation 0.15714286 0.10294118
disgust      0.01428571 0.05882353
fear         0.20000000 0.27941176
joy          0.10000000 0.04411765
sadness      0.10000000 0.08823529
surprise     0.05714286 0.02941176
trust        0.28571429 0.19117647

colnames(sentiData) <- c("ALJAZEERA","BBC")

2つのデータを並べて表示

barplot(sentiData,
        space = 0.1,
        horiz = TRUE,
        las = 1,
        cex.names = 0.8,
        col = brewer.pal(n = 8, name = "Set3"),
        legend.text = rownames(sentiData),
        xlab = "Sentiment Score Ratio", 
        ylab = "Article",
        main = "")