Cracking Coding — 可視化とモデル(R & Python)

AI/ML

概要

本リポジトリは「Cracking Coding_ Visualization + Models R & Python」というタイトルのもと、作者が日々行っている可視化やモデル実装の作業を示す場です。現状はRMarkdownファイル(Visualization 20260115.Rmd)と、その出力PDF(Visualization_ ggplot.pdf)、およびREADMEの3ファイルのみで構成され、ggplot系の図表作成プロセスを主に扱っています。コミット数・スター数ともに少数で、まだ初期段階のワークスペースですが、教育的なデモや可視化のアイデアスケッチを収める用途に向いています。Rを中心に作業が進められていることがファイル構成から推察されますが、リポジトリ名にPythonも含まれており、将来的な拡張や混在運用が想定されます(約300字)。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • RMarkdownベースの可視化ワークフロー(.Rmd)を含む。
  • ggplotで生成されたPDF出力を同梱し、成果物の確認が可能。
  • 小規模で軽量、学習用・デモ用に適した構成。
  • RとPythonの混在(将来的拡張)を意図した命名。

技術的なポイント

本リポジトリの技術的な注目点は、Rのドキュメンテーション主流のワークフロー(RMarkdown → レンダリング → PDF出力)を中心にしている点です。Visualization_ 20260115.Rmdからは、データ読み込み、前処理、ggplot2によるプロット作成、テーマや注釈の付与、図の保存といった一連の可視化パイプラインが想定されます。RMarkdownを用いることで、コード・図表・解説を一体化した再現可能なドキュメントが生成でき、教育や報告資料作成に適しています。

技術的改善ポイントとしては、依存パッケージ(tidyverse, ggplot2, rmarkdownなど)を明示するためにDESCRIPTIONやrequirementsファイル(あるいはrenvによるロックファイル)を追加すると再現性が高まります。大きい図やデータが増える場合はGit LFS導入を検討し、さらにGitHub Actionsを用いてR CMD checkやrmarkdownの自動レンダリングをCIに組み込めば、継続的に成果物(PDF)をビルドしてリリースする運用が可能です。

また、リポジトリ名にPythonが含まれている点から、将来的にはPython側(matplotlib/seaborn/plotly、Jupyter Notebook)との連携や比較実験を行うことが考えられます。実践的な拡張例としては、同一データに対するRとPythonの可視化結果を並べて比較するノートブック群を用意する、またはデータ処理をPythonで行い可視化をRで行うようなハイブリッドワークフロー(データ交換にCSV/feather/parquetを使用)などが挙げられます。最終的には、サンプルデータ、実行手順(READMEの拡充)、ライセンス明記、実行可能なサンプル(BinderやDockerfile)を加えることで外部ユーザーの参入障壁を下げられます(約700字)。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • README.md: file
  • Visualization_ 20260115.Rmd: file
  • Visualization_ ggplot.pdf: file

まとめ

小規模ながらRMarkdownとggplotを中心にした可視化の実例を示すプロトタイプ的リポジトリ。再現性向上とドキュメント整備で価値が高まる。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋: This is a place to show some work for Visualztion, Model Implementations done by me daily. …