コーパス言語学B: Lecture03 (Fall 2020)
Lecture3: 関数の作成
関数ファイルの読み込み
source("calcPower.R")
calcPower(3,3)## [1] 27[復習] 単語リストの作成
txt<-readLines("shiny.txt")
wordLst<-strsplit(txt,"[[:space:]]|[[:punct:]]")
wordLst<-unlist(wordLst)
wordLst<-tolower(wordLst)
wordLst<- wordLst[wordLst != ""]
wordLst<- sort(table(wordLst), decreasing=TRUE)wordLst## wordLst
## apps r build can or shiny
## 3 3 2 2 2 2
## you a actions also an and
## 2 1 1 1 1 1
## css dashboards documents easy embed extend
## 1 1 1 1 1 1
## from host htmlwidgets in interactive is
## 1 1 1 1 1 1
## it javascript makes markdown on package
## 1 1 1 1 1 1
## standalone straight that them themes to
## 1 1 1 1 1 1
## web webpage with your
## 1 1 1 1[復習] 単語のToken数
tokens <- length(wordLst)相対頻度数の計算(小数点２桁)
relative <- wordLst / tokens
(relative <- round(relative,2))## wordLst
## apps r build can or shiny
## 0.07 0.07 0.05 0.05 0.05 0.05
## you a actions also an and
## 0.05 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03
## css dashboards documents easy embed extend
## 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03
## from host htmlwidgets in interactive is
## 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03
## it javascript makes markdown on package
## 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03
## standalone straight that them themes to
## 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03
## web webpage with your
## 0.03 0.03 0.03 0.03頻度テーブルをデータ型に変換
freqData <- data.frame(wordLst)
#freqData
#relativeData <- data.frame(relative)相対頻度テーブルをデータ型に変換
(relativeData <- data.frame(relative))## wordLst Freq
## 1 apps 0.07
## 2 r 0.07
## 3 build 0.05
## 4 can 0.05
## 5 or 0.05
## 6 shiny 0.05
## 7 you 0.05
## 8 a 0.03
## 9 actions 0.03
## 10 also 0.03
## 11 an 0.03
## 12 and 0.03
## 13 css 0.03
## 14 dashboards 0.03
## 15 documents 0.03
## 16 easy 0.03
## 17 embed 0.03
## 18 extend 0.03
## 19 from 0.03
## 20 host 0.03
## 21 htmlwidgets 0.03
## 22 in 0.03
## 23 interactive 0.03
## 24 is 0.03
## 25 it 0.03
## 26 javascript 0.03
## 27 makes 0.03
## 28 markdown 0.03
## 29 on 0.03
## 30 package 0.03
## 31 standalone 0.03
## 32 straight 0.03
## 33 that 0.03
## 34 them 0.03
## 35 themes 0.03
## 36 to 0.03
## 37 web 0.03
## 38 webpage 0.03
## 39 with 0.03
## 40 your 0.03２つのデータ型変数を連結(merge)
freqMtx <- merge(freqData, relativeData, all=T, by="wordLst")head(freqMtx)## wordLst Freq.x Freq.y
## 1 a 1 0.03
## 2 actions 1 0.03
## 3 also 1 0.03
## 4 an 1 0.03
## 5 and 1 0.03
## 6 apps 3 0.07出現単語の情報を行ラベルにコピー
rownames(freqMtx)<-as.character(freqMtx[,1])出現単語の情報(1列目)を削除
freqMtx<-freqMtx[-1]
colnames(freqMtx) <- c("raw", "relative")head(freqMtx)## raw relative
## a 1 0.03
## actions 1 0.03
## also 1 0.03
## an 1 0.03
## and 1 0.03
## apps 3 0.07ファイルに出力
write.csv(freqMtx,"freqMtx_shiny.csv")課題（締め切り：10月28日）
テキストファイル名を引数にして、単語の頻度数と相対頻度をマージした行列データを出力する関数(関数ファイル名：getFreqMtx.R)を作成しなさい。
実行結果
source("getFreqMtx.R")
res<-getFreqMtx("Lec03-text.txt")
head(res)## raw relative
## 2021 1 0.02173913
## a 2 0.04347826
## able 1 0.02173913
## access 1 0.02173913
## also 1 0.02173913
## and 2 0.04347826manipulate package
インタラクティブなプロット
manipulate packageがインストールされていない場合
install.packages("manipulate")library(manipulate)お遊戯
plot(0,0,pch=8)
plot(0,0,pch=8,cex=5)
plot(0,0,pch=8,cex=5,col="red")
色の選択
picker()関数
manipulate(plot(0,0,pch=8,cex=5,col=myColors), myColors=picker("red", "yellow", "green", "violet", "orange", "blue", "pink", "cyan") )プロットマーカーの選択
picker()関数
manipulate(
plot(0,0,pch=myMarkers,cex=5,col=myColors), myColors=picker("red", "yellow", "green", "violet", "orange", "blue", "pink", "cyan",initial="violet"),
myMarkers=picker(1,2,3,4,5,6,7,8,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)
)