Hoy no estoy de humor. He tratado de completar mi primer anillo en dos años y ha resultado un total fracaso. Mi bici buena estaba pinchada: me he enterado a un kilómetro de casa. He tenido que salir en otra, una de esas viejas de Decathlon, que no sé bien cómo apareció una vez en mi casa, que pesa un quintal y que cambia de marchas cuando y como quiere.

No solo me he quedado a la mitad del recorrido sino que, además, he podido constatar cómo el paisanaje de Madrid ha descompuesto todas las fuentes que en el proyecto original jalonaban el recorrido. Supongo que con la inestimable ayuda, por omisión, de nuestros munícipes. Aquello, más que un anillo ciclista, parecía Mad Max I.

R (y su comunidad) es en ocasiones irritante. Os cuento por qué.

El otro día quise pintar un grafo sobre un mapa. No quería usar ninguno de los layouts al uso porque cada nodo estaba georeferenciado. Me interesaba, además, pintar el grafo sobre una capa (de Google Maps u OSM) para contextualizarlo (¿conterrenizarlo?) mejor.

No es demasiado complicado escribir una función que haga lo anterior. Pero es razonable pensar que alguien pudiera haberlo hecho antes. Et voilá. Después de mucho buscar, di con las funciones geom_edgeset y geom_nodeset del paquete popgraph que resolvían el problema.

Escribo hoy para invitar a leer esto, una entrada en otra bitácora que recoge y resume ideas que ya han aparecido en la mía, como por ejemplo:

• Usa herramientas para las que no tengas que pedir permiso (típicamente, abiertas)
• Considera el tiempo que pases trabajando en una empresa grande aprendizaje subsidiado
• Especialízate un conjunto de cosas que sepas hacer mejor que la mayoría
• Aprende a plantear preguntas
• Aprende (cuando menos) un lenguaje de programación

Y algunas otras.

Este sábado (2015-06-06), dentro de las Jornadas de Periodismo de Datos, hablaré sobre el lenguaje de los gráficos (véase el programa).

Para variar, nada de R y, aunque parezca lo contrario, nada de ggplot2. Ni tan siquiera respuestas a nada: solo preguntas que cada cual tendrá, si le place, que contestar. Y si se me hace caso, a la luz de la literatura relevante.

¿Por qué una cuestión tan abstracta? Porque sobran herramientas y recetarios sobre cómo hacer esto y aquello. Pero falta teoría. No seré yo quien pretenda enseñarla: ni siquiera la domino. Solo que soy consciente de que existe y mucha otra gente no.

El 9 de julio de 2015, José A. Guerrero dará una charla con título “Machine learning como nuevo deporte intelectual” y programa:

• Origen y situación actual de las competiciones de Análisis de Datos
• Análisis predictivo de datos de Alta Competición vs Proyectos en el Mundo Real:
  • Objetivos
  • Estrategias
  • Herramientas
• Tips and tricks:
  • ¿Qué haría en una competición de datos que nunca haría en un proyecto real?
  • ¿Qué haría en un proyecto real que nunca haría en una competición de datos?

De hecho, el contenido de la última sección es un tema del que he hablado ya sobradamente pero sobre el que me gustaría conocer la opinión del ponente.

Dando vueltas (infructuosas) al asunto de los cartogramas he dado con un subproducto con el que, por hoy, me conformo: crear un grafo a partir de relaciones de vecindad entre polígonos. La magia, obra de [spdep::poly2nb](http://www.inside-r.org/packages/cran/spdep/docs/poly2nb); el código,

library(maptools)
library(spdep)
library(igraph)

# fichero descargado del INE
aragon <- readShapePoly("ccaa00c02.shp")
plot(aragon)

aragon.nb <- poly2nb(aragon)

# vértices
vertices <- aragon@data
vertices$id <- 1:nrow(aragon@data)
vertices <- vertices[, c("id", setdiff(colnames(vertices), "id"))]

# coordenadas aproximadas de los vértices
my.layout.orig <- do.call(rbind,
    lapply(vertices$id,
            function(i)
              aragon@polygons[[i]]@Polygons[[1]]@labpt))

# aristas

aristas <- do.call(rbind,
    lapply(1:length(aragon.nb),
          function(x)
            data.frame(from = x,
                        to = aragon.nb[[x]])))
aristas <- aristas[aristas$from < aristas$to,]
aristas <- aristas[aristas$from %in% vertices$id,]
aristas <- aristas[aristas$to   %in% vertices$id,]

# grafo
g <- graph.data.frame(aristas, directed = FALSE, vertices)

plot(g,
      layout = my.layout.orig,
      vertex.label = NA,
      vertex.size = 0.1)

Lo siento, pero esto es un ejercicio imperdonable de amateurismo.

¿Da igual lo que se escriba con tal de escribir algo?

Un pelo del perro que te mordió, decían, curaba la rabia. Un vaso de vino, la resaca de lo mismo. Si te has levantado hoy con dolor de cabeza de resaca electoral, estás de enhorabuena: tienes a mano participar en Hacking Elections.

Los detalles, mucho mejor contados que podría hacerlo yo, en el enlace anterior.

Nota: no podré asistir por compromisos laborales y personales; pero no me lo habría perdido. Tengo un par de ideas sobre cómo podría montar un cartograma combinando los paquetes sp e igraph de R y pocos sitios como Hacking Elections para tratar de ponerlas en negro sobre blanco.

Esto es un huertograma:

Tiene la propiedad de que casi todos los pixels están encima de un huerto (o un erial, o en un cerro,…).

Este es otro huertograma:

Y esta es la misma información (resultados de las elecciones de 2015 en el RU) sobre un fabuloso cartograma:

¿Os habéis fijado cómo esa casi indistinguible mancha roja en la zona de Londres del huertograma adquiere su debida relevancia en el cartograma?

En una página que no mencionaré (solo porque creo que en los comentarios hay soluciones) se propuso el siguiente problema: combinar los números 2, 3, 4 y 5 con las operaciones aritméticas (+, -, *, /) para obtener 18 como resultado.

Tal es el problema fácil.

El menos fácil: encontrar todas (¡ya sabemos que la suma conmuta!) las soluciones.