Monthly Archives: April 2016

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Where People Live, part 2

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Following my previous post, I wanted to use another dataset to visualize where people live, on Earth. The dataset is coming from sedac.ciesin.columbia.edu. We you register, you can download the database

> base=read.table("glp00ag15.asc",skip=6)

The database is a ‘big’ 1440×572 matrix, in each cell (latitude and longitude) we have the population

>  X=t(as.matrix(base,ncol=1440))
>  dim(X)
[1] 1440  572

The dataset looks like

> image(seq(-180,180,length=nrow(X)),
+ seq(-90,90,length=ncol(X)),
+ log(X+1)[,ncol(X):1],col=rev(heat.colors(101)),
+ axes=FALSE,xlab="",ylab="")

Now, if we keep only place where people actually live (i.e. removing cold desert and oceans) we get

> M=X>0
> image(seq(-180,180,length=nrow(X)),
+ seq(-90,90,length=ncol(X)),
+ M[,ncol(X):1],col=c("white","light green"),
+ axes=FALSE,xlab="",ylab="")

Then, we can visualize where 50% of the population lives,

> Order=matrix(rank(X,ties.method="average"),
+ nrow(X),ncol(X))
> idx=cumsum(sort(as.numeric(X),
+ decreasing=TRUE))/sum(X)
> M=(X>0)+(Order>length(X)-min(which(idx>.5)))
> image(seq(-180,180,length=nrow(X)), + seq(-90,90,length=ncol(X)), + M[,ncol(X):1],col=c("white",
+ "light green",col="red"), + axes=FALSE,xlab="",ylab="")

50% of the population lives in the red area, and 50% in the green area. More precisely, 50% of the population lives on 0.75% of the Earth,

> table(M)/length(X)*100
M
         0          1          2 
69.6233974 29.6267968  0.7498057

And 90% of the population lives in the red area below (5% of the surface of the Earth)

> M=(X>0)+(Order>length(X)-min(which(idx>.9)))
> table(M)/length(X)*100
M
        0         1         2 
69.623397 25.512335  4.864268 
> image(seq(-180,180,length=nrow(X)),
+ seq(-90,90,length=ncol(X)),
+ M[,ncol(X):1],col=c("white",
+ "light green",col="red"),
+ axes=FALSE,xlab="",ylab="")

Crash courses, IA-data science

Supports de cours en R

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Lundi, second cours de R pour la formation Actuaire: Data Science. Pour la première fois, je quitte mon format de slides (au format pdf) pour autre chose. Plus pratique pour présenter du code R. Une solution est de passer par R Markdown, et plus spécifiquement Slidify (qui permet de créer des slides)

On a un document, dans l’éditeur de RStudio, et la structure est assez simple. On a un préambule, et ensuite du texte,

C’est du Markdown, tout simplement. Mais on peut aussi mettre du code R, pour générer des tableaux, des sorties, des graphes,

Ensuite, au  lieu de faire run pour exécuter le code, on utilise Knit HTML, qui va permettre de générer les slides

Plus précisément, ces derniers vont s’ouvrir dans une fenêtre RStudio, mais qu’on peut aussi visualiser dans un browser,

C’est  avec ces fonctions que les slides ont été générés.

Une autre solution est de passer par Jupyter. L’installation prend un peu de temps (mais c’est relativement bien documenté). En lançant Jupyter, on crée un notebook en R,

Par défaut, on a un premier bloc de lignes de commandes

Pour en rajouter avant, ou après, rien de plus simple

On a alors un second blog, après l’affichage d’une sortie de régression, afin de générer un graphique

On peut soit garder les instructions, telles quelles, soit les exécuter, afin de visualiser les sorties

qui peuvent être des sorties de régression, ou des graphiques

On peut aussi insérer des blocs qui seront un Markdown (du texte, quoi), et pas seulement du code

On peut par exemple insérer un ‘titre’ de section

Et là encore, on exécute, pour afficher.

Cette année, pour mon cours de R, j’ai opté pour Slidify, mais peut être que Jupyter pourrait être une alternative intéressante, pour rendre le cours plus interactif. On en reparlera…