ONLY DO WHAT ONLY YOU CAN DO

こけたら立ちなはれ 立ったら歩きなはれ

R で 散布図行列 ~少年サッカー データ分析~

個人別の指標と、チームの得失点との間に相関があるか調べてみた setwd("e:/data") d <- read.table("stats.txt", header=T) library(ggplot2) library(GGally) ggpairs( d[, c( "山岡_タッチ", "山岡_パス出", "山岡_パス受", "山岡_保持", "山岡_奪取", "…

R で フォント指定 ~少年サッカー データ分析~

windowsFonts(HGKAI = windowsFont("HG正楷書体-PRO")) # ggplot2 パッケージを使用 library(ggplot2) # ヒストグラムを描画 g <- ggplot(d) g <- g + geom_histogram( aes( x=d$"自チームの10分あたりのTOUCH数", y= ..density.., colour= d$"勝敗", fill=d…

R で 色指定 ~少年サッカー データ分析~

library(ggplot2) g <- ggplot( d.melt, aes( x=d.melt$"チーム", y=d.melt$"TOUCH数", colour=d.melt$"勝敗", fill=d.melt$"勝敗" ) ) g <- g + geom_boxplot( alpha=0.3, outlier.shape = 4 ) g <- g + stat_summary( fun.y="mean", geom="point", positio…

R で 散布図行列 ~少年サッカー データ分析~

library(psych) psych::pairs.panels(d[,c( "自チームの10分あたりのTOUCH数", "相手チームの10分あたりのTOUCH数", "自チームと相手チームのTOUCH数比率", "自チームの10分あたりの得点", "自チームの10分あたりの失点", "自チームの10分あたりの得失点" )]…

R で 散布図 確率密度図 ~少年サッカー データ分析~

散布図 g <- ggplot(d4, aes(x=d4$"奪取",y=d4$"X10分あたりの得失",color=d4$"勝敗",fill=d4$"勝敗")) g <- g+geom_point(size=1, alpha=0.5) plot(g)回帰直線を引いてみる g <- ggplot(d4, aes(x=d4$"奪取",y=d4$"X10分あたりの得失")) g <- g + geom_poin…

R で バイオリン図 ~少年サッカー データ分析~

g <- ggplot(d4,aes(x=d4$"勝敗",y=d4$"TOUCH比",color=d4$"勝敗",fill=d4$"勝敗")) g <- g + geom_violin(scale="count") g <- g + xlab("勝敗") g <- g + ylab("自チームのタッチ数 / 自チームのタッチ数 + 相手チームのタッチ数") plot(g) g <- ggplot(d4…

R で ヒストグラム 箱ひげ図 ~少年サッカー データ分析~

得失点と、やや相関のみられた項目について、勝敗別のヒストグラム、箱ひげ図 を書いてみる g <- ggplot(d4) g <- g + geom_histogram(aes(x=d4$"TOUCH比",fill=d4$"勝敗"), binwidth=2, alpha=0.2, position="identity") g <- g + scale_fill_manual(values…

R で 相関係数を算出 ~少年サッカー データ分析~

得失点差と、やや相関がありそうな項目について、詳しくみてみる。 自チームのタッチ数 > cor.test(d4$"自チーム.10分あたりのTOUCH数", d4$"X10分あたりの得失") Pearson's product-moment correlation data: d4$自チーム.10分あたりのTOUCH数 and d4$X10分…

R で 散布図行列 ~少年サッカー データ分析~

自分用のメモ(後で整理する) setwd("C:/pass/data") d <- read.table("stats4.txt", header=T) > colnames(d) [1] "年度" "日付" [3] "大会" "時間" [5] "自チーム名" "相手チーム名" [7] "自チーム.10分あたりのTOUCH数" "相手チーム.10分あたりのTOUCH数…

少年サッカー データ分析

1年ぶりの新刊です。 R言語を使って、こんなデータから こんなネットワーク図を作成する方法を紹介しています。

「固有値と固有ベトル」 明日発売

「さまざまな言語で数値計算 7. 固有値と固有ベトル」明日発売(たぶん) 既刊 さまざまな言語で数値計算 第1巻 級数展開・連分数展開作者: 山岡直樹出版社/メーカー: ForNext発売日: 2013/11/01メディア: Kindle版この商品を含むブログ (5件) を見るさまざ…

Swift で 99 Bottles of Beer

Paiza が Swift に対応したと聞いたので https://paiza.io/ for i in (1...99).reverse() { print("\(i) bottles of beer on the wall, \(i) bottles of beer.\n") let next = i == 1 ? "no" : i.description print("Take one down and pass it around, \(ne…

Go 言語で固有値を求める (ハウスホルダー法)

対称行列 を, 以下のように分割して考える. それに対応する, 以下のような対称行列 を考える. に、左右から行列 と転置行列 をかける. このとき となるように を設定して 処理を反復すると, 三重対角行列が得られる. 得られた三重対角行列から, QR分解によっ…

Go 言語で固有値を求める (ヤコビ法)

対称行列 の非対角成分のうち絶対値が最大の成分を とするとき, その他の対角成分を , その他の非対角成分を とした行列 を考える. に と, 転置行列 を左右からかけてできた行列 の固有値と固有ベクトルは元の行列 から変化しない. これを相似変換という. と…

Go 言語で固有値を求める (QR分解)

対称行列 を 正規直交行列 と 右三角行列 の 積に分解し, 逆順に掛けたものを新たな として 処理を反復すると, 元の行列の固有値が対角成分に並んだ右三角行列に収束する. package main import "fmt" import "math" const N = 4 // QR分解で固有値を求める f…

Go 言語で固有値を求める (LR分解)

対称行列 を 左三角行列 と 右三角行列 の 積に分解し, 逆順に掛けたものを新たな として 処理を反復すると, 元の行列の固有値が対角成分に並んだ右三角行列に収束する. package main import "fmt" import "math" const N = 4 // LR分解で固有値を求める fun…

Go 言語で固有値・固有ベクトルを求める (逆反復法)

正方行列 の逆行列を求め として反復法で最大固有値を求めれば, その逆数が最小固有値になる. 逆行列を計算するより, を解いた方が簡単. 逆べき乗法ともいう. package main import "fmt" import "math" const N = 4 func main() { var a [N][N]float64 = [N]…

さまざまな言語で数値計算

表紙, 変えました. 級数展開・連分数展開 数値積分 関数の近似 常微分方程式 非線形方程式の解 連立一次方程式の解 固有値と固有ベクトル 偏微分方程式

Go 言語で固有値・固有ベクトルを求める (反復法)

の正方行列 と 次元のベクトル について (ただし ) が成り立つとき を固有値, を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトル から始めて を反復すると は行列 の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固有値はレイリー(Rayleigh)商 により求める. べ…

Rubyで固有値・固有ベクトルを求める (反復法)

n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…

Pythonで固有値・固有ベクトルを求める (反復法)

n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…

WindowsPowerShellで固有値・固有ベクトルを求める (反復法)

n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…

Perlで固有値・固有ベクトルを求める (反復法)

n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…

PHPで固有値・固有ベクトルを求める (反復法)

n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…

D言語で固有値・固有ベクトルを求める (反復法)

n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…

Groovyで固有値・固有ベクトルを求める (反復法)

n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…

JavaScriptで固有値・固有ベクトルを求める (反復法)

n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…

VBScriptで固有値・固有ベクトルを求める (反復法)

n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…

VB.NETで固有値・固有ベクトルを求める (反復法)

n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…

Javaで固有値・固有ベクトルを求める (反復法)

n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…