空間群聚：點資料分析（一）

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R 的物件導向：S3、S4

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詹永明・燕子

八月搬來永和的新居，最令人珍惜的是那扇招來充沛陽光的窗子，

但現在是晚上。
夜幕低垂，一如黯淡的房內角落。

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佾雲詩歌

自學程式的過程中，總是各種鬼打牆。
常常為了想達成一個目標，感覺只有咫尺之遙，卻是無限白費工夫。
眼看又一次日頭升起，終於映出打牆的緊急出口。
但無論再怎樣蓬頭垢面的摔出來，都要整平衫袖，微笑看天。

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用 R 來玩玩地圖吧！起手式基礎篇

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英國文青帥哥 Harry lloyd

昨天看了電影「鐵娘子」，
除了鐵娘子本人之外，最讓我驚豔的，居然是柴契爾先生。

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Advance-R 筆記：Data structures

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鎮龍涎兮別離悵

去年老弟將我推入金光布袋戲的深淵之後，連續追趕惡補了三四個月過去的劇集，直到今年五六月左右才追上最新進度，目前是一個乖巧的每週都買片子支持的乖乖好戲迷XD

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在 RStudio 中製作 Markdown 並將成果發布成各種文件

R 真的是一種很好用的語言，因為它的 opensource 特性，養出了一群怪物使用者。

怎麼說呢？通常我們遇到一個全新的問題，往往必須妥協而尋求全新的工具來解決這個問題。但是 R 語言的使用者選擇的，卻是寫出更多千奇百怪的套件來完成這件事情，搞得 R 已經差不多包山包海啥都可以做了……壞處是養成像我這種人凡事都依賴 R 來解決，學什麼 Javascript 、 CSS ？我用 Shiny 就可以產出精美的網頁了！（好孩子不要學，客製化永遠都是有極限的）

上一篇介紹了 Markdown ，這一篇文章就來談談，透過 R 語言的 IDE 環境 RStudio 也可以製作 Markdown，除了上篇提到的文字、排版功能之外，還能秀出 Project 的程式碼，可以分段產出結果，給讀者看到每一段程式碼的功能，並且添加文字描述，成為一篇精美的報告或講義！

更厲害的是，只需要點點你的食指，就可以選擇這份報告的產出格式，PDF、WORD、HTML 甚至 投影片都可以！也可以透過 RStudio 提供的 RPubs 平台發佈你的報告，把東西丟在雲端上看起來就是很厲害的啦～

說那麼多還是搞不清楚在幹麻，直接先來看看怎麼使用好了。

建立 Markdown 文件

打開 RStudio ，點選新增文件的按鈕，選擇 R Markdown

這時候會出現選單，可對自己的文件命名、編輯作者名稱，還有要產出的格式，而左邊可以選擇是要產出文件 Document 、投影片 Presentation 或者網頁 Shiny。
這邊我們先選擇 HTML 格式的文件。

設定好之後， RStudio就會自動載入 Markdown 的 Template囉

Markdown 的語法在上一篇文章中有稍微介紹過，在這邊比較特別的是，要把程式碼寫在 ```所包起來的區域裡面，執行這份 Markdown 時就會執行程式碼區域裡的 code 並產出執行結果。

以下拿很威的資料視覺化套件 plotly 挑幾個簡單的範例來做示範：

編輯 Markdown 的原始碼如下：

    ---
    title: "Present"
    author: "Miao Chien"
    date: "2016年8月25日"
    output: html_document
    ---
    ## 匯出精美的圖表
    ```{r diamonds, message=FALSE}
    install.packages("plotly")
    install.packages("ggplot2")
    library(plotly)
    library(ggplot2)

    set.seed(100)
    d <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
    plot_ly(d, x = ~carat, y = ~price, color = ~carat,
        size = ~carat, text = ~paste("Clarity: ", clarity))

    ```

    ```{r diamonds2, message=FALSE}
    ### several box plots
    plot_ly(ggplot2::diamonds, y = ~price, color = ~cut, type = "box")
    ```

    ```{r map, message=FALSE}
    df <-
    read.csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2014_world_gdp_with_codes.csv')

    # light grey boundaries
    l <- list(color = toRGB("grey"), width = 0.5)

    # specify map projection/options
    g <- list(
      showframe = FALSE,
      showcoastlines = FALSE,
      projection = list(type = 'Mercator')
    )

    p <- plot_geo(df) %>%
      add_trace(
        z = ~GDP..BILLIONS., color = ~GDP..BILLIONS., colors = 'Blues',
        text = ~COUNTRY, locations = ~CODE, marker = list(line = l)
      ) %>%
      colorbar(title = 'GDP Billions US$', tickprefix = '$') %>%
      layout(
          title = '2014 Global GDP<br>Source:<a href="https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/fields/2195.html">CIA World Factbook</a>',
          geo = g
      )
    plot(p)
    ```

執行 Markdown

編輯完成之後點選 Knit 按鍵，可以選擇匯出格式

看看產出結果：HTML

試看看產出投影片

我們可以新增一個 Markdown 文件，改選擇 Presentation ，把一樣的程式碼貼入這個新的 Markdown 範本裡。

貼好之後可以看到 knit 按鈕的下拉選單變成 ioslides 、 Slidy 、Beamer 等選項

來看看匯出的成果會長什麼樣子吧：ioslide

雲端分享

RStudio提供了免費的分享平台，可以讓所有人將自己的成果 Publish 上去，只需要在 Knit 之後點選右上角小小的 Publish

此時會跳出警告視窗，基於分享的理念，放到 rPub 上的文件全部都是公開的喔

註冊好會員之後會得到專屬於你的網域，再將這份文件命名之後，就會得到他的雲端網址囉。大概會長這樣子

看看下面的 Toolbar ，還有 的功能可以和讀者互動，是不是很好用呢！

知道了這個工具之後，未來要做成果報告、教學，再也不用辛苦的複製貼上做 powerpoint ，也不用在學生面前打開 RStudio 辛苦的一行一行執行成果了對吧！趕快來用用看吧～

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參考資料

• R Markdown Reference
• R Markdown Cheatsheet

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使用 Stackedit 編輯 Markdown

Stackedit提供線上編輯Markdown的服務，而Markdown是什麼？可以吃嗎？

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